¿Qué puede hacer el aprendizaje de big data?
Actualmente hay tres direcciones principales para el empleo de big data: una son los talentos de big data para el análisis de datos, la otra son los talentos de big data para la investigación y el desarrollo de sistemas y la tercera son los talentos de big data para el desarrollo de aplicaciones. Sus puestos básicos son ingenieros de RD de sistemas de big data, ingenieros de desarrollo de aplicaciones de big data y analistas de big data.
Para quienes buscan empleo, big data es solo una dirección de carrera, mientras que los puestos profesionales consisten en decidir qué hacer. Los profesionales de Big Data y los solicitantes de empleo pueden elegir trabajos relacionados con Big Data que les convengan en función de sus habilidades e intereses. Aquí hay diez trabajos populares relacionados con big data.
1. Investigación y desarrollo de ETL
A medida que aumentan los tipos y fuentes de datos empresariales, la integración y el procesamiento de datos se vuelven cada vez más difíciles. Las empresas necesitan con urgencia talentos 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 de Big Data es que en los primeros días 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 aumenta cada vez más, el costo de procesamiento de datos del BI tradicional es demasiado alto y la carga para las empresas aumenta. Se han redescubierto las capacidades económicas de procesamiento de datos de Hadoop y la demanda empresarial sigue creciendo. Y convertirse en una tecnología que los talentos de big data deben dominar.
En tercer lugar, el desarrollo de herramientas visuales
El desarrollo visual se refiere a la generación automática de software de aplicación relevante mediante la herramienta de desarrollo visual operando elementos de interfaz en la interfaz gráfica de usuario proporcionada por el elemento visual. herramienta, todos los datos se pueden conectar fácilmente a través de múltiples recursos y capas. 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.
En cuarto lugar, el desarrollo de la arquitectura de la información
Los macrodatos han reavivado la moda de la gestión de datos maestros. Hacer un uso completo de los datos empresariales para respaldar la toma de decisiones requiere habilidades muy profesionales. Los arquitectos de la información deben saber cómo definir y documentar 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.
Verbo (abreviatura de verbo) investigación de almacén de datos
El puesto de investigación de almacén de datos creado para informes analíticos y soporte de decisiones es una recopilación estratégica de todo tipo de datos para facilitar la toma de decisiones comerciales. . Proporcionar servicios de inteligencia empresarial a empresas, orientar la mejora de los procesos empresariales y supervisar el tiempo, los costes, la calidad y el control.
Sexto, 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 para proporcionar Capacidades de consulta predefinidas de alta calidad para el 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. A medida que se desarrolle la ciencia de datos, se realizarán cada vez más trabajos prácticos sobre los datos, lo que permitirá a los humanos comprender los datos y, por tanto, comprender la naturaleza y el comportamiento.
8. Predicción y análisis de datos
Los departamentos de marketing suelen utilizar el análisis predictivo para predecir el comportamiento de los usuarios o apuntar a los usuarios. Algunos escenarios para los desarrolladores de análisis predictivos parecen similares a los de los científicos de datos, que prueban umbrales y predicen 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 establecer puestos de administrador de datos. Los trabajadores en este puesto deben poder utilizar diversas herramientas técnicas para recopilar grandes cantidades de datos en la empresa, limpiarlos y estandarizarlos e importarlos al almacén de datos en una versión utilizable.
X. Investigación sobre seguridad de datos
Los puestos de seguridad de datos son principalmente responsables de la gestión de servidores, almacenamiento y seguridad de datos de grandes empresas, así como de la planificación, diseño e implementación de Proyectos de seguridad de redes y de la información.