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¿Qué hace principalmente un analista de big data?

Recopilación de datos

La importancia de la recopilación de datos es comprender verdaderamente la apariencia original de los datos, incluido el tiempo, las condiciones, los patrones, el contenido, la longitud, las limitaciones, etc. de la generación de datos. Esto ayudará a los analistas de big data a controlar el proceso de producción y recopilación de datos de una manera más específica y evitar problemas de datos causados ​​por violaciones de las reglas de recopilación de datos. El conocimiento de la lógica de recopilación de datos se suma a una mayor comprensión de los analistas de datos, especialmente la comprensión de; cambios anormales en los datos.

Acceso a los datos

El acceso a los datos se divide en dos partes: almacenamiento y recuperación. Almacenamiento de datos, los analistas de big data necesitan comprender el funcionamiento y los procesos internos del almacenamiento de datos. El núcleo es saber qué procesamiento han sufrido los requisitos en base a los datos originales y qué tipo de datos se obtienen finalmente.

Obtener datos

Los analistas de big data primero deben tener habilidades de extracción de datos. El primer nivel es la capacidad de extraer datos de una única base de datos según las condiciones; el segundo nivel es dominar la capacidad de extraer datos entre tablas de bases de datos; el tercer nivel es optimizar las declaraciones SQL mediante la optimización del anidamiento, la selección de niveles lógicos y el recorrido; veces, para reducir la pérdida de tiempo personal y el consumo de recursos del sistema.

Tecnología de minería de datos

En esta etapa, los analistas de big data deben dominar: primero, los principios básicos y el conocimiento de la minería de datos, las estadísticas y las matemáticas; segundo, utilizar hábilmente la minería de datos; Python o R son opcionales; en tercer lugar, debemos comprender los algoritmos de minería de datos más utilizados, así como los escenarios de uso y las ventajas y desventajas de cada algoritmo.

Análisis de datos

En términos de minería de datos, el análisis de datos se centra más en el uso y la interpretación empresarial. Cuando un algoritmo de minería de datos llega a una conclusión, cómo explicar la importancia real del algoritmo en términos de resultados, credibilidad, visibilidad, etc.

Visualización de datos

En esta parte, además de seguir los estándares unificados de la empresa, la forma específica de los analistas de big data también depende de las necesidades y escenarios reales. La visualización de datos es siempre un auxiliar del contenido de los datos y los informes de datos valiosos son la clave.

En cuanto a lo que hacen principalmente los analistas de big data, el editor Qingteng lo compartirá con usted aquí. Si está interesado en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.