¿Qué idiomas aprende principalmente para los especialistas en big data?
Qué tecnologías necesitan aprender los especialistas en big data:
1. Lenguaje de programación
Si quieres aprender tecnología de big data, primero debes dominar un aspecto básico. lenguaje de programación. El lenguaje de programación Java es el más utilizado, por lo que habrá más oportunidades de empleo. El lenguaje de programación Python se está promoviendo y aplicando a gran velocidad, y habrá más direcciones de empleo para aprender Python.
2. Linux
Para aprender big data, debes dominar ciertos conocimientos técnicos de Linux. No se requiere nivel técnico para alcanzar el nivel laboral, pero debes dominar las operaciones básicas de. el sistema Linux. Capaz de abordar los problemas relevantes encontrados en el trabajo real.
3. SQL
La característica de big data es que la cantidad de datos es muy grande, por lo que uno de los núcleos de big data es el trabajo relacionado con el almacenamiento de datos. Por lo tanto, el trabajo de big data tiene requisitos muy altos para las bases de datos. Muchas empresas incluso contratan ingenieros de desarrollo de bases de datos independientes.
4. Hadoop
Hadoop es el framework básico de los sistemas distribuidos, que procesa datos de forma confiable, eficiente y escalable. Con las ventajas de alta confiabilidad, alta escalabilidad, alta eficiencia, alta tolerancia a fallas y bajo costo, Hadoop es un punto de conocimiento que se debe aprender al participar en trabajos relacionados con big data.
5. Spark
Spark es un motor informático rápido y versátil especialmente diseñado para el procesamiento de datos a gran escala. Puede usarlo para completar una variedad de operaciones, incluidas consultas SQL, procesamiento de texto, aprendizaje automático y más.
6. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es actualmente la tecnología central en el campo de la inteligencia artificial y también es ampliamente citado en la profesión de big data. El aprendizaje automático juega un papel muy importante en el desarrollo de algoritmos y la automatización. Podrás ampliar enormemente tus opciones de empleo.
Big data y la inteligencia en la nube son los sectores más importantes en la industria de Internet en este momento. Con la ayuda de la tecnología de big data, las empresas no solo pueden evitar varios riesgos que enfrentarán durante el desarrollo, sino también resolverlos. Varios problemas encontrados en el proceso de desarrollo. En los últimos años, ha habido cada vez más empresas de big data, pero todavía existe una gran brecha en la demanda de talentos de big data. Para responder a la demanda del mercado, nuestro país necesitará más talentos de big data en el futuro. Las empresas de Internet de alto nivel como Baidu, Alibaba y JD.com han hecho de big data un importante despliegue estratégico de sus empresas, basándose en sus sólidas ventajas tecnológicas y de datos.
Análisis de las direcciones laborales futuras para los especialistas en big data:
1. Investigación y desarrollo de ETL
Con los tipos y fuentes cada vez mayores de datos empresariales, la integración y El procesamiento de datos se ha vuelto cada vez más difícil y las empresas necesitan con urgencia talentos con capacidades de integración de datos. El desarrollador ETL es un puesto profesional que nace en base a esta demanda. Una de las razones por las que los talentos de ETL son tan populares en la era del big data es que en las primeras etapas de las aplicaciones empresariales de big data, Hadoop era simplemente el ETL de los pobres.
2.
Con la escala de los datos A medida que los costos de procesamiento de datos del BI tradicional continúan aumentando, el costo del procesamiento de datos es demasiado alto y la carga para las empresas está aumentando. Se han redescubierto las capacidades económicas de procesamiento de datos de Hadoop y la demanda empresarial sigue creciendo. Y se ha convertido en una tecnología que los talentos del big data deben dominar.
3. Desarrollo de herramientas visuales
El desarrollo visual consiste en utilizar la interfaz gráfica de usuario proporcionada por la herramienta visual para generar automáticamente software de aplicación relevante mediante la operación de elementos de la interfaz, que abarcan fácilmente múltiples recursos y jerarquías. conectar todos los datos. En el pasado, la visualización de datos pertenecía a la categoría de desarrolladores de inteligencia empresarial, pero con el auge de Hadoop, la visualización de datos se ha convertido en una habilidad y un puesto profesional independiente.
4. Desarrollo de la arquitectura de la información
El big data ha reavivado la moda de la gestión de datos maestros. Explotar plenamente los datos empresariales y respaldar la toma de decisiones requiere habilidades altamente especializadas. Los arquitectos de la información deben comprender cómo definir y archivar elementos clave para garantizar que los datos se gestionen y utilicen de la manera más eficaz. Las habilidades clave para los arquitectos de la información incluyen la gestión de datos maestros, el conocimiento empresarial y el modelado de datos.
5. Investigación del almacén de datos
Para facilitar la toma de decisiones corporativas, el puesto de investigación del almacén de datos creado con el fin de generar informes analíticos y apoyar las decisiones es una recopilación estratégica de todo tipo de datos. . Proporcionar servicios de inteligencia de negocios a empresas para guiar la mejora de los procesos de negocios y monitorear el tiempo, el costo, la calidad y el control.
6. Desarrollo OLAP
Los desarrolladores de análisis en línea OLAP son responsables de extraer datos de fuentes de datos relacionales o no relacionales para construir modelos y luego crear interfaces de usuario para el acceso a los datos. Capacidades de consulta predefinidas de alto rendimiento.
7. Investigación en ciencia de datos
Los científicos de datos son un nuevo tipo de trabajo que puede transformar los datos y la tecnología de una empresa en su valor comercial. Con el avance de la ciencia de datos, se realizarán cada vez más trabajos prácticos directamente sobre los datos, lo que permitirá a los humanos comprender los datos y, por tanto, comprender la naturaleza y el comportamiento.
8. Análisis predictivo de datos
Los departamentos de marketing suelen utilizar el análisis predictivo para predecir el comportamiento del usuario o dirigirse a los usuarios objetivo. Hay escenarios en los que los desarrolladores de análisis predictivos se parecen un poco a los científicos de datos, probando umbrales y prediciendo el desempeño futuro a través de hipótesis basadas en los datos históricos de una empresa.
9. Gestión de datos empresariales
Para mejorar la calidad de los datos, las empresas deben considerar la gestión de datos y necesitan establecer puestos de administrador de datos para este propósito. El personal en este puesto debe poder hacerlo. utilizar diversas tecnologías Las herramientas agregan grandes cantidades de datos en toda la empresa, limpian y normalizan los datos e importan los datos a un almacén de datos en una versión utilizable.
10. Investigación sobre seguridad de datos
La posición de seguridad de datos es principalmente responsable de la gestión de servidores, almacenamiento y seguridad de datos a gran escala dentro de la empresa, así como de la planificación y el diseño. de proyectos e implementación de seguridad de redes y de la información.
La característica del big data es que puede responder a diversas demandas del mercado de forma flexible, rápida y eficiente. Los macrodatos tienen una audiencia muy amplia. No sólo mejoran las actividades sociales y los estilos de vida de las personas, sino que también aportan más oportunidades de negocio y valor comercial a las empresas mediante el buen uso de la tecnología de grandes datos. Big data no solo está estrechamente relacionado con la industria de TI, sino que también muchas industrias han comenzado a implementar operaciones de big data, como finanzas, atención médica, gobierno, etc. Shandi Big Data ha desarrollado su propio sistema de promoción de inversiones digitales de big data basado en tecnología de big data, creando una plataforma en la nube de servicio de promoción de inversiones precisa para la promoción de inversiones industriales, lo que ha mejorado enormemente la difícil situación actual de la promoción de inversiones en parques industriales.