Puedes aprender y encontrar un trabajo por tu cuenta incluso sin conocimientos básicos de big data
1. Las perspectivas de desarrollo de big data
La tecnología de big data se adapta al desarrollo de la sociedad moderna. Puede obtener rápidamente información valiosa a partir de datos masivos, estructuras complejas y numerosos tipos de datos. tecnología del futuro." El "petróleo" juega un papel importante en la producción social, la circulación, la distribución, las actividades de consumo y los mecanismos de operación económica. Desempeña un papel importante en la producción social, la circulación, la distribución, las actividades de consumo y los mecanismos de funcionamiento económico.
El desarrollo del big data está mostrando una tendencia global. El big data tiene un futuro prometedor y será un punto candente durante al menos los próximos 10 años. En el corazón de cualquier sistema o empresa están los datos. Las empresas de big data en la sociedad actual se pueden dividir en tres categorías principales: basadas en tecnología, innovadoras y basadas en datos. No importa cuál falte, la sociedad moderna es indispensable. Habrá más conceptos y tecnologías en el popular hadoop, la popular informática en memoria, la cuadrícula de datos en memoria, etc., pero esencialmente todos sirven para big data. El aumento de los datos TB, PB, EB, ZB e YB dará origen a una serie de nuevas tecnologías e industrias, y los profesionales de big data serán las profesiones más prometedoras.
2. Salario y beneficios de Big Data
Actualmente, la demanda de contratación relacionada con el análisis de datos en varias plataformas de contratación ha aumentado un 67% en comparación con el mismo período del año pasado; es en promedio más de un 43% más alto que otras posiciones técnicas similares. La demanda de talentos de big data en todos los ámbitos de la vida, así como la demanda entre los profesionales de la tecnología de unirse a las filas de talentos senior de big data, es cada vez más fuerte.
3. Autoestudio de big data de base cero
Para convertirse en un analista de big data calificado, debe dominar las declaraciones SQL y tener cierta experiencia en bases de datos nosql como redis y mongodb; Competente en el uso de software de herramientas de estadística matemática, análisis de datos y minería de datos (uno o más lenguajes como SAS, R, Python, etc.), competente en el uso de SQL para leer datos y competente en el funcionamiento de Excel.
En segundo lugar, los analistas de big data también deben dominar el lenguaje java o scala, dominar tecnologías relacionadas con big data como spark, hadoop, kafka, hive, hbase, zookeeper, etc., y ser capaz de utilizar regresión logística, redes neuronales, árboles de decisión, uno o más métodos de modelado, como agrupación en clústeres, estar familiarizado con el uso de SQL para leer datos y operar Excel con soltura, estar familiarizado con uno o más métodos de modelado con el sistema operativo Linux, comprender estructuras de datos y algoritmos; , etc.
Para convertirse en un analista de big data, es necesario dominar algunas tecnologías, lo cual es difícil de aprender. Si estudias solo, la tasa de éxito será muy baja. Muchos amigos que estudian por su cuenta se volverán cada vez más incapaces de aprender y, finalmente, dejarán de aprender, y el proceso de aprendizaje será más difícil. Además, los programas de autoaprendizaje carecen de proyectos prácticos y el análisis de big data no es una tecnología basada en papel.
La gran mayoría de las personas optan por participar en la capacitación sobre big data, porque al participar en la capacitación sobre big data y aprender de los maestros, no solo puede aprender más conocimientos, sino también mejorar la eficiencia del aprendizaje, y su empleo es garantizado.
¿Puedo aprender a analizar big data sin fundamento? Sí, puedes, pero no puedes aprenderlo. No está permitido rendirse después de aprender durante mucho tiempo. Por lo tanto, para aquellos que quieran aprender big data, se recomienda participar en la capacitación sobre big data.