¿Qué hace el big data?
Cada vez hay más instituciones que visualizan datos. Desde el Ministerio de Defensa Nacional hasta las nuevas empresas de Internet y las instituciones financieras, todos deben estar impulsados por proyectos de big data, y hay muchos trabajos que requieren análisis o procesamiento de datos. La fabricación común de alimentos, el comercio electrónico minorista, la fabricación médica, la detección de tráfico, etc. también requieren análisis y procesamiento de datos, como optimizar el inventario, reducir costos, predecir la demanda, etc. Los talentos se dividen principalmente en tres categorías: investigación y desarrollo de sistemas de big data, desarrollo de aplicaciones de big data y análisis de big data. Los puestos populares incluyen:
1. Arquitecto de sistemas de big data
Construcción de plataformas de big data, diseño de sistemas e infraestructura. Habilidades: arquitectura de ordenadores, arquitectura de redes, paradigmas de programación, sistemas de archivos, procesamiento paralelo distribuido, etc.
2. Analista de sistemas big data
Afrontando campos industriales reales, utilizando tecnología big data para gestionar, analizar y aplicar el ciclo de vida de la seguridad de los datos. Habilidades: inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística matemática, cálculos matriciales, métodos de optimización.
3. Ingeniero de desarrollo de Hadoop.
Resolver problemas de almacenamiento de big data.
4. Analistas de datos
Profesionales de diferentes industrias que se especializan en recopilar, organizar y analizar datos de la industria y realizar investigaciones, evaluaciones y predicciones de la industria basadas en los datos. En nuestro trabajo, utilizamos herramientas para extraer, analizar y presentar datos para darles sentido comercial.
Como analista de datos, debe dominar al menos uno de los software de análisis de datos, como SPSS, STATISTIC, Eviews, SAS y Big Data Magic Mirror, y al menos poder utilizar Acess para desarrollar bases de datos y al menos dominar matalab. Utilizar uno de los programas matemáticos, como Mathmatics, para construir nuevos modelos y dominar al menos un lenguaje de programación. En resumen, un excelente analista de datos debe mantenerse al día con su negocio, gestión, análisis, herramientas y diseño.
5. Ingeniero de minería de datos
Para descubrir patrones a partir de datos masivos, la minería de datos requiere ciertos conocimientos matemáticos, como álgebra lineal, álgebra avanzada, optimización convexa, teoría de probabilidad, etc. Los lenguajes más utilizados son Python, Java, C o C++. A veces, MapReduce se usa para escribir programas y luego se usa Hadoop o Hyp para procesar los datos. Si usas Python, combínalo con Spark.
6. Ingeniero de visualización de big data
Con la aplicación de big data en el trabajo y la vida diaria de las personas, la visualización de big data también ha cambiado la forma en que las personas leen y comprenden la información. Desde la migración de Baidu hasta Flu Trends de Google y el lanzamiento de productos de visualización económica del condado por parte de Alibaba Cloud, la tecnología de big data y la visualización de big data son los héroes detrás de escena.
Responsabilidades laborales del ingeniero de visualización de big data: 1. En función de las funciones comerciales del producto, diseñe una solución de visualización que cumpla con los requisitos. 2. Elija la tecnología de visualización adecuada según los diferentes escenarios de visualización y requisitos de rendimiento. 3. Realizar muestras visuales según esquema y selección de tecnología. 4. Trabajar con diseñadores visuales para mejorar los ejemplos visuales. 5. Trabaje con desarrolladores de aplicaciones para el usuario para crear componentes en los ejemplos.
Si quieres saber más sobre el trabajo de big data, "analista de datos CDA" se refiere a la recopilación, limpieza, procesamiento y análisis de datos especializados en Internet, finanzas, comercio minorista, consultoría, telecomunicaciones, medicina, turismo y otras industrias, y nuevos analistas de datos que puedan elaborar informes comerciales y tomar decisiones.