¿Qué es mejor para un conjunto de habilidades Java / J2EE: análisis de big data o middleware de WebSphere?

Haz lo que ya eres bueno.

Para el análisis de datos, es posible que deba comenzar de nuevo, podría haber una competencia creciente aquí en el futuro, ya que todos quieren montar la gran ola de datos.

Mientras que para el middleware de websphere puede que no haya muchos expertos disponibles en el futuro, lo que automáticamente lo pone a pedido.

Seguramente su experiencia en Java facilitaría la transición a la analítica, ya que podría trabajar en hadoop, spark, etc.
Además de aprender nuevos lenguajes como python, R, SAS, etc., sería más fácil de aprender.

Las estadísticas y el aprendizaje automático, por otro lado, podrían ser nuevos para usted, lo que podría requerir mucho tiempo para dominarlos.

Antes de comenzar con la analítica, puede probar un poco sobre qué tipo de proyectos tendría que trabajar y luego decidir si el campo de la analítica aún lo entusiasma o simplemente se está moviendo con la marea.

Gracias por A2A.

Como ya ha leído artículos y videos, no me tomaré mucho tiempo dejar mi opinión y dar muchas explicaciones. Al ser un asociado de Java, lo más favorable es que puede cambiar o trabajar en casi cualquier plataforma y le aconsejaría que lo haga un buen uso. La mayoría de las personas que no tienen antecedentes de Java se esfuerzan por aprenderlo para comprender otras herramientas basadas en plataformas. Entonces tienes una base sólida. Teniendo en cuenta que ahora hablemos de WebSphere y Big Data Hadoop.
Definitivamente, WebSphere adquiere una gran área por motivos técnicos, pero ahora es una tecnología antigua y casi todos los expertos en TI la entienden y trabajan en ella, por lo que no hay escasez de técnicos de WebSphere. Pero en el futuro, lo único que promete crecer es el almacenamiento de datos porque ya tenemos muchos datos para administrar y almacenar. Las principales empresas están pagando una cantidad considerable a los científicos de datos que realmente trabajan en Big Data y Hadoop, que no es más que un análisis estadístico y ya hay muchos puestos vacantes porque la mayoría de los técnicos capacitados aún no han adquirido suficiente experiencia. Así que elija Big Data y asegure su futuro con tecnologías desafiantes.

A2A: Middleware ha existido desde hace bastante tiempo y creo que la forma en que las empresas están creciendo y centrándose en el análisis, podría ser mejor para usted comenzar a aprender cosas de bigdata. Sin embargo, pruebe las aguas antes de saltar, ya que lo que eventualmente se convertirá (muy probablemente) en un analista de big data desde una perspectiva de arquitectura / infraestructura pura que desde una perspectiva de estadísticas / M / L / econometría / ciencias de datos, esencialmente estará ejecutando los modelos de otra persona que usan hadoop / nosql / hive, etc. y pueden estar preguntando, actualizando e incluso diseñando cómo hacer funcionar este ecosistema de bigdata completo, pero es posible que no entren en la construcción de modelos por sí mismos, ya que eso requiere un conjunto de habilidades diferente de lo que es su experiencia (por supuesto puedes construirlos también pero lleva tiempo / esfuerzo).

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