Si eres un estudiante con poca o ninguna experiencia laboral en el campo del análisis de datos o los sistemas distribuidos, entrar en un proyecto en el que puedes ver que se manejan grandes conjuntos de datos puede ser valioso. Al mismo tiempo, obtener alguna perspectiva de la industria es útil antes de saltar a los marcos y comenzar a escribir código. Algunas cosas que pueden ayudarlo son:
- Conectarse con aquellos que hacen big data o data science en grandes conjuntos de datos en la industria o en las redes sociales, y comprender lo que hacen regularmente
- Educándose sobre las necesidades de las empresas y por qué necesitan grandes datos, y los desafíos que las tecnologías ayudan a resolver
- Comprender los marcos clave, el software y el hardware en el espacio de big data
- Ser capaz de comprender el análisis de datos, las estadísticas y el aprendizaje automático también es clave para ser un profesional exitoso de Big Data.
- Será mejor que obtenga los fundamentos estadísticos correctos y se sienta cómodo con las estadísticas y el análisis de pequeños conjuntos de datos primero.
En general, ayuda una pasantía, especialmente en una empresa que se ocupa regularmente de grandes conjuntos de datos. Algunas empresas nuevas en estos días funcionan mejor en big data y ciencia de datos que las grandes corporaciones establecidas, así que tenga esto en cuenta antes de lanzarse de lleno a la primera pasantía u oportunidad de trabajo que tenga. Entrar en esa posición y comenzar desde el ángulo comercial, sobre por qué las empresas necesitan tecnologías de big data, forma la base para una buena comprensión de sus necesidades tecnológicas y, por extensión, la motivación para los propios marcos. Espero que esto ayude.
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