Post by account_disabled on Jan 28, 2024 23:55:51 GMT -6
比较：就像有开发人员或软件工程师一样，也有一些每天使用计算机程序的配置文件，而无需深入了解它们的创建流程：我们都使用办公自动化、CRM 或 ERP 平台。我们都必须了解大数据，但根据我们要开发的功能，我们必须了解数据存储和治理、信息处理的编程语言或数据可视化的平台。 如果我们想解决这个问题，我的建议是学习主要大数据生态系统的使用，并重点关注与正确数据管理相关的一些部分，因为了解这样一个特定领域的所有内容是非常复杂的。最重要的是对业务的了解和学习的愿望。 法比奥拉·佩雷斯 米奥蒂首席执行官 研究大数据，一条漫长但有利可图的道路 大数据需要越来越多的专业人员。由于这个领域比较新，所以还有很多东西需要学习。
大数据专业人员必须具备编码天赋、一些编程语言的基础知识以及对数据库的良好理解作为基础。 数据分析师和架构师必须熟练使用Python、Java或R等编程语言；掌握 Spark、Hadoop 和 Kafka 等框架，并学习编写爬行算法以从网络中提取非 电报数据库 结构化数据。高质量培训必须包括 SQL（基本编程语言之一）。这是必要的，因为大多数数据都存储在关系数据库系统中。工程师使用SQL查询数据；以及 SQL 引擎，例如 Apache Hive，以便稍后对其进行分析。 除了掌握语言之外，培训中的其他重要技能还包括数据库架构的使用、对机器学习的理解、存储解决方案的搜索以及 Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等云平台的使用。
努里亚·阿杰尔L Esade运营、创新和数据科学系主任兼教授 研究大数据，一条漫长但有利可图的道路 我们的日常生活越来越多地进入数字化和互联的环境，这自然会产生大量数据。但谁能从这些数据中解释并提取知识呢？答案基于对两个经典学科的先验知识：计算机科学和数据分析。然而，在我看来，要成为大数据专家，不仅能够解释结果，而且能够以创新的方式利用结果，掌握人工智能 (AI) 知识至关重要。 人工智能技术使我们能够应对更高级的挑战，例如从数据、推荐或可视化系统、自然语言处理或图像和语音识别系统创建机器学习模型。最后，我还认为强调大数据专家的一项基本能力很重要，那就是在多学科团队中工作的能力。 在任何大数据项目中，我们都使用商业或生物、能源、环境等数据。在所有这些情况下，专家必须能够协作并理解学科本身的挑战，而这可以通过良好的多学科团队来实现。
大数据专业人员必须具备编码天赋、一些编程语言的基础知识以及对数据库的良好理解作为基础。 数据分析师和架构师必须熟练使用Python、Java或R等编程语言；掌握 Spark、Hadoop 和 Kafka 等框架，并学习编写爬行算法以从网络中提取非 电报数据库 结构化数据。高质量培训必须包括 SQL（基本编程语言之一）。这是必要的，因为大多数数据都存储在关系数据库系统中。工程师使用SQL查询数据；以及 SQL 引擎，例如 Apache Hive，以便稍后对其进行分析。 除了掌握语言之外，培训中的其他重要技能还包括数据库架构的使用、对机器学习的理解、存储解决方案的搜索以及 Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等云平台的使用。
努里亚·阿杰尔L Esade运营、创新和数据科学系主任兼教授 研究大数据，一条漫长但有利可图的道路 我们的日常生活越来越多地进入数字化和互联的环境，这自然会产生大量数据。但谁能从这些数据中解释并提取知识呢？答案基于对两个经典学科的先验知识：计算机科学和数据分析。然而，在我看来，要成为大数据专家，不仅能够解释结果，而且能够以创新的方式利用结果，掌握人工智能 (AI) 知识至关重要。 人工智能技术使我们能够应对更高级的挑战，例如从数据、推荐或可视化系统、自然语言处理或图像和语音识别系统创建机器学习模型。最后，我还认为强调大数据专家的一项基本能力很重要，那就是在多学科团队中工作的能力。 在任何大数据项目中，我们都使用商业或生物、能源、环境等数据。在所有这些情况下，专家必须能够协作并理解学科本身的挑战，而这可以通过良好的多学科团队来实现。