Зміст
Q:
Як я можу навчитися аналізу великих даних?
A:
Окремі професіонали та зацікавлені в аналітиці великих даних можуть дізнатися про процеси, що беруть участь, отримавши краще розуміння того, як аналіз набору даних застосовується в різних комерційних ситуаціях. Це може початися з базового огляду ключових термінів та ідей, з подальшими індивідуальними та індивідуальними рішеннями для навчання, які допомагають новачкам краще розумітись, як підприємства використовують великі набори даних за допомогою процесів аналітики.
Один із способів почати дізнаватися про аналітику великих даних - зрозуміти, що означають ці терміни.
Великі дані - це лише великий набір даних. Це може бути будь-що - інформація про клієнтів, інформація про продукцію, списки товарно-матеріальних цінностей, які бізнес може використовувати для прийняття рішень. Analytics посилається на програмне забезпечення та процеси, які допомагають бізнесу інтерпретувати та сортувати великі дані. Подумайте про аналітичні процеси як про результати цільових звітів, які показують людям, які приймають рішення, ретельно зібраним набором інформації, яка допоможе їм змінити бізнес-процеси.
Ознайомившись з цими основними ідеями, ті, хто шукає більш глибокі ресурси, можуть отримати більше інформації про конкретні аналітичні програми, такі як Hadoop, налаштування програмного забезпечення хмарних обчислень або будь-які інші конструкції, пов'язані з методами аналітики. Учні можуть отримати інформацію від постачальників або постачальників, підписатися на курси навчання у компанії чи організації або використовувати навчальні ресурси від сторонніх організацій. Наприклад, Університет Big Data пропонує онлайн-навчання навколо використання великих даних, і студенти можуть вибирати різноманітні програмні рішення, які є різними або різними.
Усі ці види безперервної освіти можуть зробити когось більш цінною частиною корпоративного чи корпоративного ІТ-лідерства. Великі дані стають більшою мірою ресурсом для бізнесу майже в будь-якій галузі, і є велика потреба у тих, хто розуміє процеси та "як" аналітики великих даних.