El aumento en el uso de análisis de Big Data por parte de las empresas en todas las verticales ha creado oportunidades de trabajo lucrativas en este campo. El volumen de datos generados cada segundo es masivo. Estos datos son muy cruciales para que las empresas diseñen estrategias y decidan varios factores, como la optimización del proceso de trabajo, el aumento de las huellas, la ampliación de la base de clientes, etc., con el fin de aumentar las ganancias.
Las empresas, tanto grandes como pequeñas, ahora y en el futuro, tendrán una mayor necesidad de profesionales de Big Data. Por lo tanto, los trabajos de Big Data se están volviendo populares como trabajos premium, pagando salarios atractivos a los profesionales.
Aquí está todo lo que necesita aprender sobre el análisis de Big Data:
- ¿Cuál es el mejor beneficio de ser bueno en el lenguaje de programación Java para un científico de datos?
- ¿Cuándo debemos crear un lago de datos?
- ¿Cuáles son los problemas de big data más destacados en FinTech?
- ¿Qué es Big Data y por qué es importante?
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1) Programación: la codificación es una de las habilidades más importantes que necesita en análisis de Big Data. Entre los lenguajes de programación, Python, R, Java y C ++ son más útiles para aprender en el campo del análisis de datos. Si es un principiante, es recomendable comenzar con Python, luego pasar a los otros idiomas. Otra habilidad importante sería interactuar con bases de datos y declaraciones de consulta, que puede obtener aprendiendo varias herramientas de Big Data como R, Hive, SQL, Scala, etc.
2) Habilidades numéricas: las habilidades numéricas y estadísticas forman la base del análisis de Big Data. Para esto, debe ser bueno en cálculo multivariable, álgebra lineal, álgebra matricial, probabilidad y estadística.
3) Múltiples herramientas: además de los lenguajes de programación básicos, también sería útil conocer Microsoft Excel, SQL, SPSS, Cognos, SAS, MATLAB y Linux.
4) Accumen empresarial: junto con las tecnologías, para el análisis de Big Data, también debe tener una sólida comprensión de los procesos comerciales.
5) Interpretación de datos: la habilidad de interpretación de datos es una de las más básicas para un analista de datos. Además de todas las habilidades técnicas, un analista de datos también debe ser lo suficientemente creativo como para interpretar los datos de su empresa.
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