¿Qué necesita aprender sobre la tecnología y las aplicaciones de big data?
La tecnología y las aplicaciones de Big Data requieren aprender sobre la tecnología práctica de Hadoop, minería de datos, aprendizaje automático, análisis estadístico de datos, matemáticas avanzadas, etc. En el contexto de "big data", los profesionales que dominan "big data" se convertirán en la función comercial más importante de las empresas. Los salarios de los profesionales de "big data" continúan creciendo y existe una enorme brecha de talento. El volumen de negocios de la empresa es enorme y las perspectivas de empleo son muy prometedoras.
Tecnología y aplicación de big data
La tecnología de big data es una especialidad interdisciplinaria: estadística, matemáticas e informática como las tres disciplinas de apoyo: biología, medicina y ciencias ambientales, economía y sociología; y la gestión son disciplinas aplicadas y ampliadas. Además de aprender software de recopilación, análisis y procesamiento de datos, también necesita aprender software de modelado matemático y lenguajes de programación de computadoras. La estructura del conocimiento es un talento transfronterizo compuesto con una especialidad y múltiples habilidades (conocimiento profesional, pensamiento de datos).
Tome 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, programación práctica de diseño.
Cursos obligatorios: matemáticas discretas, probabilidad y estadística, 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, ciencia de datos en la práctica, tecnología práctica de desarrollo de Internet, tecnología de muestreo, aprendizaje estadístico, análisis de regresión y procesos estocásticos. El uso y aplicación de la tecnología big data en diversos campos
Retail: centrado principalmente en el análisis del marketing de clientes. Comprender los hábitos de consumo y las direcciones de consumo de los clientes, a fin de preparar productos y una ubicación en los estantes más razonables para el centro comercial, planificar planes de marketing, recomendaciones de productos y otros medios.
Finanzas: En la industria financiera, los datos son vida y su sistema de información ha acumulado una gran cantidad de datos de transacciones de clientes. Los macrodatos se pueden utilizar para analizar el comportamiento de los clientes, prevenir fraudes y analizar riesgos financieros.
Industria médica: los macrodatos pueden ayudar a analizar la información epidémica y tomar las medidas de prevención y control correspondientes. El análisis de tendencias de la salud humana, la investigación y el desarrollo médicos y los ensayos clínicos en registros médicos electrónicos pueden mejorar la precisión del diagnóstico, la eficacia de los medicamentos y más.
Fabricación: La demanda de big data de la industria manufacturera se refleja principalmente en el desarrollo y diseño de productos, la gestión de la cadena de suministro, la producción y los servicios posventa. Mediante el análisis de datos, se pueden eliminar pasos innecesarios en el proceso de desarrollo del producto y se puede mejorar el proceso de fabricación y ensamblaje del producto de manera oportuna. Puestos relacionados con la tecnología y aplicación de big data
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.
2. Analista de sistemas Big Data
Afrontando el campo actual de la industria, utilizando tecnología big data para la gestión, análisis y aplicación del 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 el problema del 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. Utilice herramientas para extraer, analizar y presentar datos en el trabajo para darse cuenta de la importancia comercial de los datos.
5. Ingeniero de minería de datos
Para hacer minería de datos y encontrar patrones a partir de datos masivos, esto requiere ciertos conocimientos matemáticos, los más básicos como álgebra lineal, álgebra avanzada, optimización convexa. , teoría de la probabilidad, etc. Los lenguajes de uso común incluyen Python, Java, C o C. Yo uso más Python o Java.
A veces, los programas se escriben usando MapReduce y luego los datos se procesan usando Hadoop o Hyp, o en el caso de Python combinado con Spark.