¿Cuáles son las direcciones de empleo de big data?
Hay tres direcciones de empleo principales para big data: talentos de investigación y desarrollo de sistemas de big data, talentos de desarrollo de aplicaciones de big data y talentos de análisis de big data. En estas tres direcciones, sus puestos básicos son generalmente ingenieros de I + D de sistemas de big data, ingenieros de desarrollo de aplicaciones de big data y analistas de datos.
Introducción a Big Data Major
Ciencias y tecnología de la computación (dirección de ciencia de datos y tecnología de big data) cultiva principalmente talentos técnicos superiores compuestos en el campo de la ciencia e ingeniería de big data. Los graduados poseen los conocimientos y habilidades básicos de las ciencias de la información, las ciencias de la gestión y la ciencia de los datos, dominan las teorías y conocimientos básicos de computadoras, redes, codificación de datos, procesamiento de datos y otras disciplinas relacionadas necesarias para la ciencia y la tecnología de big data, y dominan la recopilación. , almacenamiento y procesamiento de big data, análisis de procesos, tecnologías de transmisión y aplicación, tienen capacidades de integración de sistemas para proyectos de ingeniería de big data, capacidades de diseño y desarrollo de software de aplicaciones, ciertas capacidades de investigación científica de big data y las habilidades y cualidades básicas de un científico de datos. posición. Después de graduarse, puede participar en el análisis, procesamiento, servicio, desarrollo y utilización de big data en diversas industrias, la integración, gestión y mantenimiento de sistemas de big data, y también puede participar en investigación, consultoría, educación y capacitación en big data. .
Big data se refiere a una colección de datos cuyo contenido no puede ser capturado, gestionado y procesado por herramientas de software convencionales dentro de un período de tiempo determinado. Big data tiene cinco características: volumen, velocidad, diversidad, baja densidad de valor y autenticidad. No tiene ningún método de muestreo estadístico, solo observa y rastrea lo que sucede.
El uso de big data tiende a ser análisis predictivo, análisis del comportamiento del usuario u otros métodos avanzados de análisis de datos.
Gartner, una organización de investigación sobre “big data”, dio esta definición. Los "grandes datos" son un activo de información que requiere nuevos modelos de procesamiento para tener capacidades más sólidas de toma de decisiones, conocimiento y optimización de procesos para adaptarse a volúmenes masivos, altas tasas de crecimiento y diversificación. [1]
La definición dada por McKinsey Global Institute es: un conjunto de datos cuya escala excede con creces las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales para adquirir, almacenar, administrar y analizar, con una escala de datos masiva y datos rápidos. flujo, diversos tipos de datos y baja densidad de valor. [2]
La importancia estratégica de la tecnología de big data no radica en dominar una gran cantidad de información, sino en el procesamiento profesional de estos datos significativos. En otras palabras, si se compara el big data con una industria, entonces la clave para la rentabilidad en esta industria es mejorar las "capacidades de procesamiento" de los datos y lograr el "valor agregado" de los datos a través del "procesamiento". [3]
Técnicamente hablando, la relación entre big data y computación en la nube es tan inseparable como las dos caras de una moneda. Los big data no pueden ser procesados por una sola computadora y deben utilizar una arquitectura distribuida. Su característica es la minería de datos distribuida de datos masivos. Pero debe depender del procesamiento distribuido, las bases de datos distribuidas, el almacenamiento en la nube y las tecnologías de virtualización de la computación en la nube. [4]