¿Qué se puede hacer con el aprendizaje de big data?
¿Qué se puede hacer con el aprendizaje de big data?
En la actualidad, existen tres direcciones principales para el empleo en big data: primero, talentos de big data para el análisis de datos, segundo, talentos de big data para la investigación y el desarrollo de sistemas, y tercero, talentos de big data para el desarrollo de aplicaciones. . Sus puestos básicos son ingenieros de investigación y desarrollo de sistemas de big data, ingenieros de desarrollo de aplicaciones de big data y analistas de big data.
Para los solicitantes de empleo, los grandes datos son solo una dirección de su carrera, mientras que los puestos profesionales consisten en decidir qué hacer. Los profesionales de los grandes datos/los solicitantes de empleo pueden elegir en función de sus propias habilidades e intereses. puesto relacionado con los datos que más le convenga. Aquí hay diez posiciones populares relacionadas con big data.
1. I+D de ETL
Con el aumento de tipos y fuentes de datos empresariales, se ha vuelto cada vez más difícil integrar y procesar datos. Las empresas necesitan urgentemente una solución 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 solo el ETL de los pobres.
2. Desarrollo de Hadoop
A medida que la escala de datos continúa aumentando, los costos de procesamiento de datos del BI tradicional son demasiado altos y la carga para las empresas ha aumentado. 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.