hogyan válhat nagy adatelemzővé


Válasz 1:

Ha nagy adatot szeretne bevonni, akkor nagyon sok lehetőséget kell tennie ahhoz, hogy adatelemzővé váljon. Azt javaslom, hogy vegyen online tanfolyamot, amely valóban biztosítja a szükséges ismereteket, készségeket, információkat és képzést, valamint egy reagáló és frissített tanfolyamtérképet, amely lehetővé teszi, hogy felfedezze és alkalmazza azt, amit megtanult, jó hírű és jól tapasztalt oktatók útmutatásai alapján. Nézze meg ezt a linket

Big Data elemző

mivel nagy értéket képvisel azok számára, akik érdeklődnek az elemzői karrier felépítése iránt. Az alábbiakban bemutatunk további tanfolyam-részleteket. Remélem ez segít!

Írta: Experfy

Tanulja el a Big Data karrierépítéséhez szükséges készségeket.

  • Készülj fel a nagy adattechnológiákra, és kezdje meg az elemző munkát a hatalmas adatkészletekkel
  • Oktató: Microsoft SQL Server csapat (1996-1997), Oracle fejlesztői csapat (1997-2004) és a Big Data csapat a Verizon Labsnál (2013-2015)
  • Ez a nagyméretű online képzés felkészíti Önt a Cloudera Business Analyst minősítésére

A kurzus leírása

Ez a Big Data online képzés megadja a szükséges hátteret a Big Data elemzői munkájának megkezdéséhez. Lefedi - olyan területeket, mint a Big Data alapjai, a Hadoop alapjai és az olyan eszközök, mint a Hive és a Pig -, amely lehetővé teszi, hogy nagy adatkészleteket töltsön be a Hadoopba, és kezdje el játszani az SQL-lel, mint a lekérdezések rajta keresztül a Hive segítségével, és elemzéseket végezzenek, és végezzenek adatkezelést a Pig segítségével. Ez az online Big Data képzés a gépi tanulás alapjait és az adattudományt R használatával tanítja, valamint röviden ismerteti a Mahout-ot is - Ajánlás, klaszterezési motor nagy adatkészletekkel. A tanfolyam magában foglalja a gyakorlati gyakorlatokat Hadoop, Hive, Pig és R segítségével, néhány példával az R használatáról gépi tanulás és adattudományi munka elvégzésére.

Olvass tovább

- Mit fogok elérni ebből a kurzusból?

  • A hallgatók jó képet kapnak a Big Data Landscaperól, megtanulják a Big Data, a Hadoop és a HDFS alapjait.
  • A hallgatók megtanulják használni az olyan eszközöket is, mint - a kaptár és a sertés - mind elméleti, mind pedig gyakorlati szempontból.
  • A hallgatók megtanulnak bizonyos mennyiségű R-t és SparkR-t (nagy adatfeldolgozási keretrendszer)
  • A hallgatók megismerik Mahoutot, valamint az adattudományt és annak alkalmazási lehetőségeit
  • A hallgatók megtanulják néhány adattudományi algoritmus alapjait, például - döntési fák, naiv alapok és fürtözési algoritmusok, és kezüket teszik velük.
  • A hallgatók megismerik az R-et a Hadoop-on - eszközök és megoldások
  • A hallgatók megtanulják, hogyan kell használni a Hadoop virtuális gépeket laptopjukon. ”

Forrás:

Big Data elemző

Válasz 2:

Ma nehéz elképzelni, de volt egy idő, nem túl régen, amikor az adatanalitikusokat visszavonták. De lehet, hogy nem ez a helyzet ma. A nagy adatok virágzik az üzleti világban. Következésképpen ez a vállalati DNS szerves részévé vált.

Caroline Carruthers, a Carruthers és Jackson tanácsadó cég igazgatója, a Network Rail volt adatvédelmi tisztviselője szerint: „míg a szervezetek az elmúlt években az adattudományra, a gépi tanulásra és a mesterséges intelligenciára (AI) összpontosítottak, az inga visszafordulhat. az elemzéshez. ” És ma mindenki radarján van.

Mindenki szinte levette a szemét az analitikáról, mert olyan zavaró dolgok voltak, mint az AI és a gépi tanulás. De hé, az inga visszatér az elemzéshez, és a szervezetek gyors klip segítségével növelik elemzési képességeiket. Ahogy a szervezetek digitálisan átalakulnak, az adatok ezen vállalkozások számára is döntő jelentőségűvé válnak.

Beszéljünk a foglalkoztathatóság arányáról a nagy adatszolgáltatásban: -

Az adatanalitikus szerepe óriási igény.

  • Az adatanalitikusok 2020-ig a világ egyik legkeresettebb munkakörében lesznek a világ minden tájáról működő vállalkozásokban.
  • Az IDC áprilisban a nagy adat- és üzleti megoldások bevételét 2019-ben 189,1 milliárd dollárra (173 milliárd euróra) becsülte.
  • Ugyanez a jelentés 2022-re két számjegyű pontszámot is előrejelzik.
Legyen a következő nagy játékos nagy adatanalitikusként - Töltse le INGYEN az INFORMA-t itt!

Mit kell a kezdő nagy adatszolgáltatóknak portfóliójukban?

Valójában ezek a kulcsfontosságú készségek, amelyekre az ipar igény van: -

  • Scripting
  • SQL
  • Stata
  • Gépi tanulás
  • Python és R programozás
  • Csoportkép
  • SAS
  • Microsoft SQL Server

A potenciális munkaadók a készségek elektromos keverékére törekszenek, és a tapasztalat kulcsa ahhoz, hogy észrevegyék a nagy adatanalitikus pozíciókat.

A munkáltatók általában olyan jelölteket is keresnek, akik jó kommunikátorok. A portfólióban mindennek egyetlen hiba nélkül kell lennie. További előnyt jelenthetnek azok a jelöltek, akiknek képzettségükön kívül is vannak képességeik, például a big data elemzői képesítés.

Az adatelemzési készségek keveréke ritka, és exponenciálisan növekszik. A megfelelő készségekkel rendelkező egyének óriási fizetési kompenzációt követelhetnek. Segíthet a megfelelő társított nagy adatanalitikus tanúsítás a megfelelő tanúsító testülettől.

Az Amerikai Adatok Tudományos Tanácsa (DASCA) a világ egyik legnagyobb alapja az adatelemzéshez. A DASCA egy fantasztikus tanúsító szervezet, amely harmadik féltől és gyártótól független tanúsítási programokat nyújt, és elismerést szerez világszerte.

A programból származó bevételek rövidítése: -

A DASCA Essential Knowledge Framework (DASCA-EKF ™) - egy olyan tananyag, amely valóban ragyog az üzleti matematika, a közgazdaságtan és a statisztika területén végzettek üzleti iskolások számára.

  • Online tanulási és felkészülési források.
  • E-labor kutatások gyakorlására és dokumentálására.
  • Fejlett természete miatt gyakorlati tapasztalattal rendelkezik a legújabb iparági trendekkel kapcsolatban.

Még soha nem volt jobb idő a nagy adatok megtanulására és a munkaerő bekerülésére, mint társult nagy adatok elemzője.

Karrier-orientált? Töltse le a Big Data Analyst INGYENES INFORMA-t most!

Válasz 3:

Manapság az egész világon a szervezetek elárasztják óriási mennyiségű adatot, minden irányból - és hogy a lehető legjobban kihasználhassák, képeseknek kell lenniük minden releváns adat felhasználására és elemzésére, hogy a legjobb döntéseket hozhassák vállalkozásuk átalakításához. Az adatok robbantásával a Hadoop jelentősége növekedett, mivel a szervezetek világszerte úgy találták, hogy a Hadoop a legjobb platform a nagy adatok kezelésére és feldolgozására.

A Hadoop platform leghatékonyabb kihasználása, valamint az összes adat teljes elemzése és felhasználása a maximális termelékenység érdekében a képzés kiemelkedően fontos. Képzett Hadoop adatanalitikusok nagy igényt képviselnek, mivel képesek lesznek kiaknázni a bevált gyakorlatokat a nagy adatok gyorsabb és hatékonyabb kezelése érdekében.

A Hadoop Data Analyst kurzus azoknak szól, akik óriási adatkészletekhez szeretnének hozzáférni, azokat manipulálni és elemezni SQL és ismerős szkriptnyelvek használatával a Hadoop-on.

A Hadoop platform leghatékonyabb kihasználása, valamint az adatok minden szempontjának teljes körű elemzése és felhasználása a maximális termelékenység érdekében a képzés kiemelkedően fontos. A Hadoop képzett elemzői képesek lesznek bevált gyakorlatokat felhasználni a nagy adatok gyorsabb és hatékonyabb kezelésére. A Hadoop Data Analyst kurzus azoknak szól, akik óriási adatkészletekhez szeretnének hozzáférni, azokat manipulálni és elemezni SQL és ismerős szkriptnyelvek használatával a Hadoop-on. Tanulja meg, hogyan lehet az adatokat átalakítani az Apache Pig, az Apache Hive használatával, és hogyan lehet elemezni azokat szűrők és más felhasználó által definiált más technológiákból ismert funkciók segítségével.

A Hach Technologies Live Online képzést kínál itt:

Bigdata Hadoopmal

. ingyenes online bemutatóhoz regisztráljon itt:

Online LIVE képzés

vagy írjon nekünk a [email protected] címre


Válasz 4:

Szia,

Örülünk, hogy a technológiai egyik legigényesebb feladatot választotta - a Big Data Analyst.

Különböző adatanalitikai tanúsítási tanfolyamok léteznek, amelyeket érdeklődési körének megfelelően választhat.

Mi az Imarticus-nál segítünk az Önökhöz hasonló aspiránsoknak abban, hogy fejlesszék magukat, és karrierlehetőséget kezdjenek az adattudomány területén. A kiterjedt projektek, az esettanulmányok és a mentorálás néhány kiemelt kurzusunk, mivel hiszünk a „Tanulás cselekedetekben” részben, amely számos, az iparágban nagyra becsült díjat nyert nekünk.

Munka szempontjából bármikor képesítést vagy PG kurzust végezhet, amely előnyt biztosít a többi jelölttel szemben. Díjnyertes intézet vagyunk, amely tanúsító tanfolyamokat kínál különféle nagy adat elemző eszközökhöz, mint például az R, SAS, Python, Big Data és Hadoop. Ha szeretne kitűnő adatanalitikus karriert élvezni, akkor fontolóra veheti bármelyikünket

Analytics tanfolyamok

. 100% -os karrier-támogatást nyújtunk ezeknek a programoknak, beleértve az önéletrajz-felépítést, a széles interjú előkészítését stb. Tanfolyamok a következők:

Posztgraduális Program Az Adatelemzés területén:

Ez a program segít megérteni az alapvető fogalmakat és a vezető elemző eszközök gyakorlati tanulását, mint például a SAS, R, Python, Hive, Spark és Tableau, valamint a funkcionális elemzéseket számos területen. Ha többet szeretne tudni a tanfolyamról

kattints ide

.

Data Science Prodegree:

Ezt a programot a Genpact, mint „tudáspartner” hozta létre. Ez a program segíti az adatelemzés és statisztika mély megértését, az üzleti perspektívákat és a legmodernebb gyakorlatokat a SAS, R, Python, Hive, Spark és Tableau használatával. Ha többet szeretne tudni a tanfolyamról

kattints ide

. Remélem, hogy ez segít a döntéshozatali folyamatában. Minden jót..:)


Válasz 5:

Örülök, hogy a kérdése nagyon konkrét, és nagyon világos, hogy tisztában van azzal, hogy az adattudomány világ melyik szegmensére vállalkozik.

Óriási növekedés figyelhető meg a tárgyak internete (IoT) területén

(11 trillió dollár becslés 2025-re)

, várhatóan az egyik legfontosabb hajtóereje a fejlett elemzés és a skálázhatóság, ami felveti az asztalra a Big Data Analyst szükségességét.

Több mint három éve az adattudomány világában és jelenleg a Carnegie Mellon Egyetemen folytatom tanulmányait, és remélhetőleg strukturált vázlatot tudnék adni arról, hogy mi kezdje meg Önt Big Data Analystként való elismerésével:

Adatanalízis / problémamegoldó készség

Most, attól függően, hogy melyik céghez csatlakozol, vagy az Ön által élvezett munka jellegétől függően, az alábbi pontok teljes értékűek lehetnek vagy kisebb mélységben használhatók, attól függően, hogy a skála melyik oldalára adsz többet, azaz - a Big Data OR elemző. Ha mindkettőbe tartozol, azt javasolnám, hogy olvassa el az alábbiakat is.

  1. Statisztika / valószínűség - Ez segít megteremteni a matematika és az agy alapját az egész elemző ipar mögött. Alapvető fontosságú, hogy az iparág minden egyénének erős alapja legyen. Lásd: Bevezetés a statisztikai tanulásba, kezdetben
  2. Feltáró adatanalízis és adatbányászat - Alapvető fontosságú megérteni az egyik adatforma dinamikáját és interaktív jellegét a másikkal, hogy megértsük, miért nevezzük az adatot iparunk kenyérének és vajának. Lásd az adat-feltárási útmutatót, hogy segítsen megítélni, manipulálni és javítani az adatok minőségét, amelyeken dolgozik
  3. Gépi tanulás / algoritmikus tudás
  4. A különböző modellek mögött meghúzódó fogalmak és a matematika megértése kritikus fontosságú ahhoz, hogy megfontolhatóan eldönthessük, melyik felel meg jobban az Ön igényeinek. Néhány népszerű modell kezdődik:
  5. Lineáris regresszió
  6. Logisztikus regresszió
  7. Klaszterek
  8. Osztályozási és regressziós fák
  9. Támogassa a vektor gépeket
  10. Csomagolás és véletlenszerű erdő
  11. Neurális hálózatok
  12. Az algoritmusok széles skálájáért lásd az alábbi képet:

Programozási képességek

  1. Programozási nyelvtudás - Használja a HackerRank-t az erőforrásokhoz, hogy jobban felfedezzék és megtanulják őket
  2. Adatbányászat / Statisztikai programozás: Tanulja meg az R-t, hogy megértse az adatok manipulációját, és hogyan értelmezzék azok eredményeit
  3. Gépi tanulás programozása: A Python megtanulása bekapcsolja az adatok és a gépi tanulás világát, és végül eljuttatja azokat a végeredmény-megoldásokat, amelyekre itt vagyunk.
  4. Üzleti domain tudás: A jelenlegi probléma alapján nagyon fontos az 5 W és 1H [Mi, hol, miért, ki, mikor és hogyan] üzleti szempontból megválaszolni a problémát, hogy részletesebben megértsük a problémádat a jobb megoldást és igazolja az elemző kifejezést abban a big data elemző címben! :)

Big Data Technology készség

  1. Big Data Technology / Computational Framework - A részletes tanfolyamokra hivatkozhat a kognitív osztályra, kezdve különféle technológiai platformokon, amelyek kritikus fontosságúak a Big Data elemző számára, hogy szaktudással rendelkezzen a következőkről:
  2. Apache Spark
  3. Hadoop alapjai - Apache Hadoop és kapcsolódó modulok (HDFS, HBase, Flume, Oozie, Hive, Pig, YARN)
  4. MapReduce
  5. Big Data programozási készségek:
  6. Jáva
  7. Scala
  8. Big Data Databases / Datawarehousing
  9. SQL
  10. MySQL
  11. Jóslat
  12. DB2
  13. NoSQL
  14. MongoDB - A MongoDB dinamikus és objektum-orientált felépítése határozottan teszi az egyik legmegfelelőbbé a gyors ütemű elemző ipar számára.
  15. HDFS - Hogyan kell-e-kezdjem-tanulok-Hadoop
  16. Teradata

Megjelenítések Skillset

A lista átfogóbbá tétele érdekében, ha a valós idejű képi megjelenítésekre is épít a nagy adattárakból, hasznos tudásunkat erre építeni.

Meg lehet tanulni

Csoportkép

,

PowerBI

hogy segítsen hatékonyan felhasználni erőfeszítéseinek eredményeit, ezáltal mindenképpen megéri!

Hitelesítő adatok építése

Tekintettel arra, hogy az elemző ipar hatalmas mértékben nőtt az elmúlt néhány évben, sokan próbálják ezt karrierként folytatni. Ami azt jelenti, hogy kritikus fontosságú a profil megkülönböztetése. Ezért, hogy mások könnyebben megértsék tudását és eredményeit, fontos, hogy profilot készítsen az alábbiakban említett módszerekkel. Ez is sokszor döntő tényező a megfelelő jelölt kiválasztásában

  1. Portfólióépítési stratégia
  2. GitHub - Hozzon létre egy tárolót az összes kipróbált és bevizsgált kódról a különböző projekteknél, amelyeken dolgozott. Ezt könnyedén meg lehet osztani egy linkként, amely kiemeli az ön által a múltban végzett munka kifinomult jellegét
  3. Kaggle - Jelenleg a Kaggle-en való jelenlét nem csak az ismeretek fejlesztésében segíti azáltal, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerez különféle projektekben, hanem lehetőséget nyújt arra, hogy kapcsolatba lépjen az iparág legszenvedélyesebb és legfontosabb személyeivel.
  4. LinkedIn - Alapvető fontosságú jelenlét a LinkedIn-ben, hogy a legfrissebb iparági fejleményekkel élhessenek, és felépítsék a saját közösségüket is, hogy felismerjék a munkát, és előmozdítsák a karrierje / munka terén folytatott megbeszéléseket.
  5. Profilépítés tanúsítással:
  6. A Big Data elemző tanúsításai: Rengeteg tanúsítás adható hozzá profiljához, ez hitelesíti tudását, és elősegíti az érdeklődési körén kívüli jól felépített tanfolyamok kitettségét:
  7. Cloudera
  8. IBM
  9. MongoDB
  10. Amazon Web Services

A legjobbakat! és remélem, hogy lesz eredményes, pompás és szórakoztató 2019!


Válasz 6:

Lehet, hogy megérti, hogy mi szükséges az adatelemzőktől.

25 dolog, amit tudnod kell az adattudományról

Jelenleg több mint 6 milliárd (és számolva) eszköz csatlakozik az internethez, napi 2,5 millió terabyte adat generálódik. 2020-ra több millió millió eszköz várhatóan kapcsolódik egymáshoz, napi körülbelül 30 millió terabyte adatot számolva.

Frissítőként vagy informatikusként ez elbűvöl téged. Ha későn olvastam a híreket, akkor biztos vagyok benne, hogy tisztában van az indiai technológiai cégek nagyszámú elbocsátásával. Tehát, ebben az időben az egyik alapvető fontosságú dolog az, hogy át kell térnünk valami kifizetődőbb és tekintélyesebb -

Data Science

.

Tehát, ha Ön valaki, aki át akarja váltani

Data Science

, itt van a 25 dolog, amit tudnia kell róla. Olvass tovább!

1.

1. Az első dolgok először - a Harvard Business Review az Data Science-t nevezi a 21. század legforróbb munkájának. A búvárágazatok közötti domének mind az adattudomány dicséretét adják számos üzleti betekintés szempontjából, amelyet felfed. A Springboard társalapítója és vezérigazgatója, Gautam Tambay szintén azt állítja, hogy az adatok az új olaj. Az évtized során az online információfogyasztás figyelemre méltóan felgyorsult, és olyan szakaszhoz vezetett, ahol minden alapvető tevékenységünket online folytatják. Naponta annyi adat áll rendelkezésre,

Data Science

az a terület, amely segítheti a vállalkozásokat a fontos üzleti adatok felfedésében és a pályára állításban.

2. Ma óriási igény van az adattudósok iránt. Az USA vezeti az adattudomány piacát, és jövőre 190 000 adattudósra van szükség. India is csatlakozik ehhez az elit bandwagonhoz, megkövetelve

adattudósok

az iparágak sokféleségében. 2025-re az indiai Big Data elemző szektor becslések szerint nyolcszor növekedni fog, elérve 16 milliárd dollárt.

3. A nem kezelt személyek számára

Data Science

az az adatgyűjtés, amely hatalmas adatdarabokat vesz át, feldolgozza és elemzi azokat olyan értelmes információkkal, amelyek segítenek a vállalkozások számára betekintést nyerni az aggodalmakba, az ügyfelek tapasztalataiba, az ellátási láncba és más olyan elsődleges szempontokba, amelyek kiegészítik üzleti tevékenységüket.

4. A GPS használatával a közeli rendeltetési hely eléréséig az online vásárlás alkalmazásáig minden nap rengeteg adatot generál, amely optimális teljesítményként jön vissza Önnek. Észrevetted, hogy az Amazon alkalmazás miként hozza fel a megfelelő ajánlásokat, miközben folyamatosan használja?

5. Az adattudomány megköveteli, hogy rendelkezzenek statisztikai ismeretekkel, adattudományi eszközökkel, kommunikációs készségekkel, dicséretes ismeretekkel a kvantumokban és az üzleti ismeretekkel. Az adattudós ezeket a képességeket arra használja fel, hogy dolgozzon az adatokkal, bontja azokat, keresse meg a megközelítési szöget, keressen mintákat, elemezze azokat és kivonja az információkat.

6. Nem feltétlenül kell rendelkeznie diplomával vagy PhD-vel.

Adattudomány

megköveteli, hogy ismerje az elemzés alapjait. Képesnek kell lennie az elemző eszközök kidolgozására, és meg kell értenie az adatfeldolgozás alapjait az induláshoz.

Az űrlap teteje

1. Minden vállalat külön megközelítést alkalmaz az adattudomány területén. Az adattudományban lehetetlen mindent tudni. Segíthet a tudás bizonyos általánosan elismert és elfogadott technológiákban, mint például a SAS / R, a Python kódolás, az SQL adatbázis és a Hadoop platform.

2. Az adattudósok többet keresnek, mint az átlagos informatikai alkalmazottak.

3. Az adatszakértőket mind az induló vállalkozások, mind a technológiai vállalatok kedvelik. Valójában az induló vállalkozások egyre inkább felismerik az adattudományt, és vágyakoznak arra, hogy korábban több adattudományt felvegyen. A vállalatok és a technológiai vállalatok felzárkóznak az elemző és adattudósok újbóli befektetésével.

4. A technológiai vállalatok munkavállalók elbocsátásának egyik legnagyobb oka nem az automatizálás. Ez a hatalmas különbség a fejlődő technológia és a rajta dolgozó munkaerő hiánya között. Az adattudomány niche-készségeket igényel, és csak az a tehetségkészlet állt rendelkezésre, amelyik nem tudta kielégíteni a kereslethez szükséges készségeket.

5. Az Analytics három nagy kategóriába sorolható - leíró elemzés, prediktív elemzés és előírások alapján végzett elemzés.

6. A leíró elemzés az, amikor egy adatkészlettel dolgozik, és leírja a feltárt információkat. Például, ha elemezi az előző hónap bankszámlakivonatát, ha azt mondja, hogy jövedelmének 30% -át házbérleti kiadásokra, 20% -ot élelmiszerre, 10% -ot üzemanyagra és hasonlóra fordítják, ez leíró jellegű.

7. A prediktív elemzés az, amit előrejelzésekkel vagy becslésekkel szolgálhat az előzményadatokkal. Az elmúlt 12 hónap bankszámlakivonataival megjósolhatja, hogy a következő havi kiadások hogyan fognak alakulni.

8. A vényköteles elemzés az, amikor valamely kiadást korrigálni kíván. Például, ha úgy érzi, hogy túl sokat költenek üzemanyagra vagy ételre, a vényköteles analitika megmutatja a legjobb kategóriát, amellyel dolgozhat a költségek csökkentése érdekében.

9. Az interneten előállított összes adat nem kritikus. A sötét adatok olyan adatokra utalnak, amelyek soha nem nyújtanak értelmes betekintést. A call centerben használt naplóktól a közösségi média hírcsatornáitól kezdve ezek az adatok olyan darabból származnak, amelyeket soha nem lehet elemezni betekintés céljából.

10.

Adattudósok

tisztában kell lennie a kifejezéssel

Gépi tanulás

. Egyszerű szavakkal: a Machine Learning olyan rendszerek kifejlesztésére utal, amelyek képesek megtanulni, adaptálni és továbbfejleszteni attól függően, hogy milyen táplálékot kapnak rájuk. A Siri vagy a Google Maps az egyik legjobb példa erre

Gépi tanulás

. Ha észrevette, a Siri jobb választ ad, ha kérdéseiben mintákat talál, és jobban válaszol. A Google Maps szintén optimalizálódik, és prediktív betekintéssel jár az úticéljáról.

11.

Gépi tanulás

megköveteli a kritikus algoritmusok elsajátítását. Az algoritmusok egyike a Random Forest, a neurális hálózatok, az SVM, a logisztikus regresszió és így tovább.

12. R az egyik legnépszerűbb programozási nyelv itt

Data Science

. Nem hívhatja magát képzett adattudósnak, ha nem tudja, hogyan kell R-n dolgozni.

13. Az adattudományban az adatok kétféle típusúak: strukturált és strukturálatlan adatok. Míg a strukturált adatok kategorizálhatók, szegmentálhatók és adatbázisokba helyezhetők, strukturálatlanul nem lehetnek. A strukturálatlan adatokra példa a közösségi médiabejegyzések, könyvek, hangfelvételek és így tovább.

14. Az IoT a legújabb technológia, amely jelentős mértékben hozzájárul az adattudományhoz. Az IoT az interneten keresztül egymással összekapcsolt eszközök ökoszisztémájára utal. Az intelligens otthonok, az intelligens órák, az egészségügyi felszerelések mind az IoT ökoszisztéma részét képezik. További meglepetésként most már okos sörgyárak is működnek.

15. Az adattudomány nagyon szorosan kapcsolódik az IoT-hez, mivel az IoT az adatok generálásáról szól, az Data Science az elemzésről szól. Adattudósává válva elegendő frissíteni fogja képességeit ahhoz, hogy részt vegyen a következő nagy technológiai forradalomban.

16. Az adattudomány megtanulása mellett hatékonyabb a gyakorlása. Ha szándékozik részt venni egy adattudományi kurzuson, akkor győződjön meg arról, hogy tanfolyamának ajánlott projektekkel, esettanulmányokkal és elegendő valós idejű adatkészlettel kell dolgoznia. Az elméletről többet számít a tapasztalatok gyakorlása.

17. Az adatok soha nem tiszták. Mielőtt elkezdené képzelni, hogyan mentheti meg cégeit a millió dolláros veszteség elkerülése érdekében, ne felejtse el, hogy több időt fog költeni az adatok tisztítására, mint betekintést generálni belőle. Csak tisztítás után ülhet le elemzés elvégzésére.

18. A műszaki készségeken kívül,

Data Science

kiváló kommunikációs készségeket igényel. Profi vagy, mert alaposan megérti a kibontott betekintést. De amikor egy laikus ember először látja felfedezését, akkor biztosan zavartan áll. Tehát Önnek jó kommunikátornak kell lennie betekintésével, és jó ismeretekkel kell rendelkeznie az előadások, a táblázatok és a dokumentumok kidolgozásában.

19. Az adattudomány kifizetődő karrier. Abban az időben, amikor az alkalmazottak rózsaszínű papucsot kapnak, fizetéscsökkentést kapnak és elbocsátanak,

Data Science

az egyik olyan terület, amely üdvözli a tehetségeket. Nem csak tekintélyes szerepet játszik vállalkozásában vagy szervezetében, hanem jó fizetési csekkeket is kap, és tökéletes munka- és magánéletének egyensúlyát élvezheti.

Tehát ezek az alapvető dolgok, amelyekről tudnia kell

Data Science

. Mire vársz? Keresse meg az Data Science szolgáltatást, és váltson egy magas fizetésű karriert.


Válasz 7:

Az Experfy egy harvardi adattudományi tanácsadói piac, és nemrégiben indította el képzési platformját, itt egy tanfolyam nagy adatanalitikus számára -

Big Data elemző

Ez a Big Data képzés megadja a szükséges hátteret ahhoz, hogy megkezdhessük a Big Data elemzői munkáját. Lefedi - olyan területeket, mint a Big Data alapjai, a Hadoop alapjai és az olyan eszközök, mint a Hive és a Pig -, amely lehetővé teszi, hogy nagy adatkészleteket töltsön be a Hadoopba, és kezdje el játszani az SQL-lel, mint a lekérdezések rajta keresztül a Hive segítségével, és elemzéseket végezzenek, és végezzenek adatkezelést a Pig segítségével. A Big Data online tanfolyam megtanítja a gépi tanulás alapjait és az adattudományt R használatával, és röviden ismerteti a Mahout-ot is - Ajánlás, klaszterezési motor nagy adatkészletekkel. A tanfolyam magában foglalja a gyakorlati gyakorlatokat Hadoop, Hive, Pig és R segítségével, néhány példával az R használatáról gépi tanulás és adattudományi munka elvégzésére.

Van egy tanfolyam is

Hadoop fejlesztői képzés

Ismerje meg az ipari szilárdságú alkalmazások előállításának alapjait a Hadoop ökoszisztéma segítségével. Az alapokon túl olyan fejlett témákat mutatunk be, mint az intelligens hashizálás, a partíciós ferde érzékelés, a Monte Carlo szimuláció, a partíció metszése és a predikátumok. A feltörekvő ipari szabványok az adatformátumok, az üzenetküldés és az adatfolyam-feldolgozás útmutatást nyújtanak a hallgatók számára a jövőbeli tanulmányokhoz.


Válasz 8:

Csak keresse meg

Álláskeresés | Valóban

és írja be

Nagy adatmérnök

. Az általános keresésnél alkalmazott munkaleírásokon nézd meg a

a kívánt készségek

több munkahelyen. Ez szilárd betekintést nyújt a tanulásba.

Ez jó betekintést nyújt Önhöz arról, hogy mit keresnek a vállalatok a pályázókban.

Azt is javaslom, hogy vizsgálja meg az adatmérnököt. Az adatmérnökök szélesebb körben működnek, és nagyobb igény lesz, mint a nagy adatok elemzői, egyszerűen tudásuk szélessége miatt.

Mérnökként ismeri a nagy adatállományt és a relációs birodalmat.

Ha érdekli a Data Engineering, akkor a Google Cloud-ra koncentrálnék. Dugó jön ... Az alábbiakban bemutatom a GCP adatmérnöki bevezetését. :) Csak 12 dollár, és a kurzus befejezésekor tudni fogja, hogy ez az út neked való-e.

Bevezetés a Google Cloud Platform az adatmérnökökhöz

Az alábbiakban egy sor látható a Valójában megnyitott állásra.

Kívánatos tapasztalatok: Kaptár, Agilis, Big Data, Hadoop, Java, Spark, Python

Íme néhány dolog, amellyel el kell kezdenie dolgozni.

Lépések:

  • Ismerje meg a Python-ot
  • Tanulja meg az SQL-t
  • Ismerje meg a Hadoop tájat. Tanfolyamokat folytathat a Hadoop-on. Állítsa be saját klasztereit és írja meg saját munkáját. Az olyan eszközök, mint a YARN, HDFS, Hive, Sqoop
  • Ismerje meg a felhő alapjait a három nagygépen. (Google, Azure és AWS)
  • Ismerje meg a JAVA-t
  • Ismerje meg a SCALA-t
  • Ismerje meg a SPARK-ot

Tanítok adatmérnöki és SQL Server tanfolyamokat az Udemy-n. Kuponokat kereshet, és megfizethető módon megszerezheti a fent felsorolt ​​kurzusokat.


Válasz 9:

A „nagy adatok” egy mindenre kiterjedő kifejezés, amely különféle eszközöket ír le az adatkészletek tárolására és kezelésére. Számos speciális funkciót is magában foglal, amelyeket az elosztott számítástechnika alapelveinek alkalmazására hajtanak végre komplex adatkészletekre. Ez magában foglalja az egyéni gépen engedélyezett manipulációkon túlmutató funkciókat is. Az iparági ügyfelek egyre növekvő számának szükségessé válik toborzóik, hogy képesek legyenek dolgozni olyan elemzési technikákkal, amelyek a Big Data környezetek körül forognak az üzleti funkció megoldása érdekében.

A nagy adatok tudósai általában számítógépes, statisztikai vagy matematikai háttérrel rendelkeznek. Néhány alapvető készség, amelyet el kell élesíteni, ha földet szeretne kapni

Big Data Scientist munka

vannak:

  • Számítástechnika, amely magában foglalja a különféle számítógépes nyelvek ismeretét, az adatgyűjtés és az azt követő elemzés eszközeit. A munka megszerzéséhez rendelkeznie kell az R, Java, Hadoop, SQL és mások funkcionális ismereteivel.
  • Az Analytics a munka alapvető része. Szüksége van a hatalmas adatkészletek kezelésére, és következtetéseket vonhat le az elemzésükből.
  • A kritikus gondolkodás egy másik készség, amelyre szükség van a trendek és minták azonosításához. A munka megköveteli, hogy ezeket a mintákat egy bizonyos következtetés felé befolyásolja.
  • A pozíció megszerzéséhez rendelkeznie kell a szükséges készségekkel és igazolásokkal.

Magától értetődik, hogy a kiváló kommunikációs és prezentációs készségek a munka előfeltételei. Jelentéseket és prezentációkat kell készítenie releváns üzleti betekintéssel. Más tényezők, például a releváns tanfolyamok elvégzése és magabiztos és sokoldalú ápolás, szintén elengedhetetlenek ahhoz, hogy álommunka-tudósként nagyvállalatban megszerezze álmait.


Válasz 10:

Jogi nyilatkozat: A program társalapítója vagyok, amelyet megemlítek.

Számos módja lehet annak, hogy ma adatelemzővé válj. Íme néhány:

  1. Egyetem - visszatérhet az iskolába, és főiskolai végzettséget szerezhet műszaki vagy matematikai területen. Hallja, hogy sok adatanalitikus, aki a főiskolából jön, akár pénzügyi, MIS, akár informatikai diplomával rendelkezik, csak néhányat említhetünk. Ez a folyamat elviszi bárhol 2 - 4 évet, és 40 000 dollárba kerül.
  2. Öntanuló - Ma nincs hiány tanfolyamról, és azt hiszem, manapság szinte bármi önellátóvá válhat. Különösen olyan technikai területeken, mint a programozás vagy az adattudomány. Az olyan helyeken, mint a Coursera vagy az EdX, nagyszerű tanfolyamok vannak, amelyek segítségével ma elkezdheti a tanulást. Ezeknek a programoknak a költsége havi 50 dollár körül alakul, de nem haladja meg a haladó szintet. Beküldés
  3. Bootcamp - Ha gyakorlati, valós készségeket akar tanulni, érdemes megfontolni ezt a lehetőséget. A Bootcamps manapság egyre inkább elfogadott. A K2 Data Sciencenél nemrégiben elindítottuk az adatelemzési bootcamp-t, amely 8 hét (teljes munkaidőben). Online mentor által vezetett bootcamp vagyunk, és olyan eszközöket tanítunk, mint az Excel, SQL és Tableau. Olyan témákat is lefedünk, mint a statisztikai modellezés, az adatbányászati ​​technikák, az adatbázis raktározása, az adatok modellezése, ábrázolás, kommunikáció és bemutatás. Célunk az, hogy a diploma megszerzése után álljon meg egy állással.

Válasz 11:

Szia,

A nagy adatok egyike azoknak a területeknek, ahol rövid és középtávon leginkább lesz szükség a képzett munkaerőre. Minden alkalommal, amikor több adatot állítunk elő, de nem az a fontos, hanem az, hogy mit csinálnak a vállalatok és szervezetek ezekkel az adatokkal.

A professzionális Big Data elemzővé váláshoz szükséges és erősen ajánlott készségek és tudás felsorolása:

Tudás és programozási ismeretek: A programozásnak kényelmesnek kell lennie, és legalább ismernie kell az R, a Python és a Java nyelvet. Előfordulhat, hogy kibővíti a spektrumát és eszközöket ad a programozási eszközkészlethez például a C ++, a Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB ...

A matematika és a statisztika ismerete: Főként a lineáris algebrai és az összefoglaló statisztikák ismerete, a valószínűségi eloszlás, a véletlen változók, a hipotézis tesztelési kerete.

Gépi tanulással kapcsolatos készségek: Ez segít összetett adatszerkezetek és tanulási minták kezelésében, amelyeket a hagyományos adatelemzés segítségével túl nehéz kezelni.

Adatkezelési készségek: ezek kényelmesebb felhasználása érdekében.

Kommunikációs és adatmegjelenítési készségek.

Készen állsz a Big Data megtanulására? Szerezzen fejlett Big Data tanúsító tanfolyamot India legnagyobb e-oktatásából

Big Data képzési intézet Bangalore-ban

képzett oktatókkal, mint egy profi.

Minden jót!!!