¿Cuál es la mejor manera de comenzar una carrera en análisis y big data?

Para un rol de analista de datos, debe comenzar con SAS, SQL y Excel. Obtenga una certificación BASE SAS, ya que aumentará las posibilidades de su trabajo, ya que mostrará a los reclutadores su motivación para ingresar a Data Analytics.

Sin embargo, Excel se considera fácil de usar: la mayor parte del procesamiento de números se realiza en Excel. Por lo tanto, es extremadamente importante sentirse cómodo con Pivots, Charts.

Para Data Scientist: para comenzar, lo primero que debe hacer es agregar Python / R / Scala a su conjunto de habilidades. Lo siguiente que debe hacer es tener un conocimiento estadístico básico que deberá seguir agregando a las horas extras como la agrupación, la regresión, etc.

Vaya a Analytics Leap (ww.a-leap. Com) y encontrará una guía para principiantes que encontrará realmente útil.

Mejor,

UNA

Para comenzar una carrera en Big data y análisis, comience a aprender Big Data Hadoop. Esto creará una base para que ingrese en el campo de Ciencia de datos o el campo de análisis o el campo de desarrollador de Hadoop, lo que elija.

Mire el siguiente video introductorio de Big Data para comenzar a aprender lo mismo:

Para obtener más conocimiento, lea el siguiente material:

Introducción a Hadoop: una guía completa para principiantes

Características y principios de diseño de Hadoop

Sumérgete profundamente en Hadoop HILO

Guía completa de HDFS

Tutorial Hadoop MapReduce – Una guía completa para principiantes

Ver más material gratis aquí

Una vez que aprenda Hadoop, le sugerimos que aprenda el lenguaje tipo Spark y R para ingresar al campo de análisis.

Si está dispuesto a tomar un curso en tecnologías de Big Data, le sugiero que aprenda de DataFlair, ya que tienen el mejor curso en línea que está 100% orientado al trabajo.

Revisa los detalles de su curso aquí:

Curso en línea certificado de Big Data y Hadoop

Certificado Apache Spark & ​​Scala en línea Curso

En Big Data / Hadoop hay tres rutas, dependiendo de su interés y experiencia puede elegir su ruta.

Administración de Hadoop:

Debe tener experiencia en Linux y el concepto de red

Desarrollo Hadoop:

Debe tener experiencia en Java, SQL.

Análisis de Big Data:

R-Hadoop, Bigdata, científico de datos, ingeniero de datos

El desarrollo de Hadoop es la mejor opción para usted. Pero le recomiendo que también obtenga experiencia en SQL y MySQL. El sistema Hadoop Eco tiene varias herramientas (Hive, Pig, Hbase, Zookeeper, Mapreduce, etc.).

La ciencia de datos utiliza análisis de datos lógicos y, como resultado, las respuestas que da la ciencia de datos tienen una mayor validez que otras metodologías. En ciencia de datos, todo se calcula a través de estadísticas y matemáticas. Entonces, todos sabemos que en matemáticas, solo obtenemos una respuesta correcta para cualquier problema. No se ven respuestas duales en matemáticas. Entonces la respuesta es correcta o está completamente equivocada. Por lo tanto, los cálculos realizados por los estadísticos de datos expertos son en su mayoría correctos. Hay cero probabilidades de que cometan errores en las estadísticas. Por lo tanto, los científicos de datos proporcionan una mejor corrección en sus resultados que otros.