El enfoque analítico para calcular diferentes métricas para una organización o una gran empresa se está convirtiendo en una tarea muy gigantesca, ya que el conjunto de datos se está haciendo cada vez más grande y se está replicando exponencialmente a cada momento. Por lo tanto, debido a esto, el proceso para analizar los datos y buscar una técnica diferente y más efectiva para encontrar los resultados y las perspectivas del conjunto de datos se convierte en una tarea más difícil. En resumen, con un gran aumento de datos debido a la mayor cantidad de usuarios y el consumo de recursos de cada usuario, la cantidad de datos en el sistema se ha incrementado rápidamente y, por lo tanto, el tamaño del conjunto de problemas también se ha incrementado, lo que no se puede ver O procesados por las vías normales, ortodoxas y no convencionales.
Por lo tanto, este problema se ve como el big data, y el análisis realizado en este conjunto de datos es el análisis de big data. Los datos grandes se pueden definir como un conjunto de datos muy vasto y altamente replicable en el sistema que están más organizados y menos relativos entre sí y, por lo tanto, se pueden procesar de una manera positiva y mucho más extensible. Este es un proceso de análisis nítido e implica métodos no ortodoxos y nuevos para reducir la velocidad de los datos y, por ende, dar como resultado las mejores soluciones. El análisis de los grandes datos es un proceso o estudio que se incluye en la ciencia de datos en el que los datos sin procesar se estudian como un conjunto de datos estadísticos y el análisis de este conjunto de datos se realiza para obtener los resultados deseados. Este es un proceso de hipótesis y análisis teórico del conjunto de datos que incluye modelos matemáticos y modelos estadísticos de datos para lograr algunos objetivos deseados y los resultados del conjunto de datos.
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El perfil de trabajo de un analista de big data es comparativamente menos técnico, pero está más orientado a las matemáticas y, como resultado de esto, la carga de trabajo es comparativamente alta. Para convertirse en un buen analista de big data, uno debe tener algunas habilidades mencionadas y debe ser bueno en ellas:
- Habilidades cuantitativas: las habilidades cuantitativas son el deseo más común en el análisis de datos. El trabajo completo se basa en el modelado matemático de datos y el procesamiento de datos sin procesar en algo significativo y, por lo tanto, esto solo se realizará mediante un enfoque adecuado y concreto hacia las Matemáticas y la búsqueda de la mejor solución de la mejor manera posible.
- Entendimiento del negocio: El entendimiento del negocio es un rol importante para analizar cualquier cosa, ya que, si sabe cuál es su producto, es posible que vaya en la dirección correcta y encuentre la solución correcta que será mucho mayor y esto es lo que Lo importante en el análisis de datos.
- Habilidades de interpretación: las habilidades de interpretación se refieren a la forma en que se ve un problema y al enfoque que se sigue para obtener los resultados. En las ciencias de los datos, la interpretación del problema es lo más importante y, por lo tanto, encontrar una solución definitiva será una tarea muy fácil. Este es el enfoque de las buenas habilidades de interpretación que debían seguirse en la ciencia de datos y el análisis de big data.
- Comprensión de los resultados: la comprensión de los resultados es el punto de conocimiento y la capacidad para predecir el tipo de resultados que se enfrentarán después de un análisis preciso y, por lo tanto, se tendrá en cuenta una imagen progresiva y, por lo tanto, los resultados en el conjunto de datos son mucho más claros que nunca .
- Enfoque orientado al razonamiento: si tiene un enfoque orientado al razonamiento, la posibilidad de encontrar la manera más fácil y más precisa de encontrar las soluciones es mucho mayor para usted. Esto se debe a que el enfoque que usted seguirá se basa en los datos determinados previamente y no funciona en los supuestos y, por lo tanto, los resultados serán más precisos.
Además de todo esto, una pequeña comprensión de cualquier lenguaje de programación con una buena comprensión de todos los conceptos orientados a objetos y los conceptos orientados a máquinas funcionará en su beneficio ya que todos los datos están en forma computacional y la programación de computadoras solo lo ayudará a comprender que mejor. Además, la programación de computadoras es fácil y se puede aprender en cualquier momento y en línea, así como hay una serie de buenos cursos en línea que están disponibles, y lo ayudará a comenzar su carrera como científico de datos o científico de decisiones.
Ruta 1:
- Std XIIStream: Cualquiera
- Grad / Dip ** BA, BCom, BStats,
BSc, BE, BTech * - Post GraduationMA / MSc / MStats /
MTech * - Experiencia *** Experiencia laboral
- Analista de datos GoalBig
* Matemáticas / Estadísticas / Economía / Econometría / TI / Marketing / Finanzas / Recursos humanos / Conocimiento de dominio y un conjunto de herramientas de software
** Data Analytics Essentials (DAE), Data Analytics utilizando R (IDAR)
*** Apache Hadoop, Apache Spark, No SQL, Aprendizaje automático, Análisis estadístico y cuantitativo, SQL, Visualización de datos, Lenguajes de programación de propósito general Java, C, Python
Para más consultas e información relacionada, puede acercarse a los Expertos Profesionales en CareerGuide. ¡Espero que esto te ayudará!
