¿Qué cursos debo tomar para especializarme en big data?
¿Cuál es la especialidad de big data? La especialización en tecnología de big data es una materia interdisciplinaria: estadística, matemáticas e informática son las tres disciplinas de apoyo: biología, medicina, ciencias ambientales, economía, sociología y gestión son disciplinas aplicadas y extendidas;
Los especialistas en big data también necesitan aprender software de recopilación, análisis y procesamiento de datos, software de modelado matemático y lenguajes de programación informática. La estructura del conocimiento es un talento transfronterizo con dos especialidades y múltiples habilidades (con conocimiento profesional y pensamiento de datos).
Tomemos como ejemplo la Universidad Renmin de China:
Cursos básicos: análisis matemático, álgebra avanzada, introducción a la física general, matemáticas y ciencias de la información, estructura de datos, introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación, práctica de programación.
Cursos obligatorios: matemáticas discretas, estadística de probabilidad, análisis y diseño de algoritmos, inteligencia informática de datos, introducción a sistemas de bases de datos, fundamentos de sistemas informáticos, arquitectura y programación paralelas y análisis de big data no estructurados.
Cursos optativos: Introducción a los algoritmos de ciencia de datos, temas de ciencia de datos, práctica de ciencia de datos, tecnología práctica de desarrollo de Internet, tecnología de muestreo, aprendizaje estadístico, análisis de regresión y procesos estocásticos.
Además, al aprender big data, es necesario aprender el sentido común del big data center. El sistema técnico de big data es muy complejo y está estrechamente relacionado con el Internet de las cosas, Internet móvil, inteligencia artificial, contabilidad en la nube, etc. Por ejemplo, el ecosistema Hadoop; la tecnología HDFS; el proceso de aplicación Sqoop; el almacenamiento de datos, análisis de datos fuera de línea, análisis de datos en tiempo real, tormenta, etc. Todas son cosas que deben entenderse y dominarse para aprender big data.
Participar en el trabajo de big data requiere analizar datos. Si eres analista de datos, necesitas saber algo de matemáticas. Debe tener ciertas capacidades de cálculo de fórmulas y comprender los algoritmos de modelos de cálculo más utilizados. Si trabaja como ingeniero de minería de datos, debe poder utilizar varios algoritmos de manera competente y los requisitos en matemáticas son muy altos.
Dirección de empleo principal de Big Data y posición Dirección de empleo principal de Big Data
1. Los graduados pueden participar en el desarrollo de programas distribuidos de big data de Java. , basado en la aplicación y desarrollo de plataformas de integración de big data en los campos de computadoras, Internet móvil, información electrónica, tecnología de comercio electrónico, finanzas electrónicas, gobierno electrónico, ejército y otros campos. También pueden participar en diversos desarrollos distribuidos de big data de Java, desarrollo de programas basados en plataformas de big data, visualización de datos y otros trabajos relacionados en agencias gubernamentales, bienes raíces, banca, finanzas, Internet móvil y otros campos. trabajar en el campo de TI.
2. Dirección del análisis de datos
Los graduados pueden participar en plataformas y proyectos de big data basados en computadoras, Internet móvil, información electrónica, tecnología de comercio electrónico, finanzas electrónicas y gobierno electrónico. , militar y otros campos. Trabajos de operación y mantenimiento de la tecnología central de computación de flujo. También pueden participar en diversas operaciones de plataformas de big data, análisis de big data, extracción de big data y otros trabajos relacionados en agencias gubernamentales, bienes raíces, banca, finanzas, Internet móvil y otros campos. También pueden participar en trabajos de aplicaciones informáticas en TI. campo.
Trabajo profesional big data
1. Arquitecto de sistemas big data
Construcción de plataforma 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.
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 de uso común incluyen Python, Java, C o C. Yo uso más Python o Java. 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.