Большие данные: основное направление деятельности ученого данных | Гаджеты и Технологии

Горячие новости

Большие данные: основное направление деятельности ученого данных

Большие данные — термин, используемый при увеличении частоты — относится к плоты данных, которые компании собирают на основе повседневной, как намеренно и непреднамеренно. Количество направлений, что данные могут быть собраны из постоянно растет и становится все легче получить доступ. К 2025 году более 150 триллионов гигабайт данных, необходимо провести анализ. Но это не тот объем, что имеет значение, так как предприятия, обработки и использования данных, что важно.

Введите данные ученых. «Большие данные» помогает компаниям увидеть прибыль увеличивается на 8-10 процентов, что делает возможность для подготовки, хранения, обработки и управления данными весьма нужные черты характера. Эти навыки управления данными применяются в различных отраслях промышленности, в том числе:

  • Здоровья
  • Финансы
  • В розницу
  • Транспорт

Роль ученого данных

Большие данные могут быть сгруппированы в три категории:

  1. Структурированные данные-отсортированный в качестве модели в базы данных или таблицы (хранилища данных), которые очень легко найти (например, запись заказа клиента с даты покупки, списки элементов, деталей приобретения, и общая стоимость).
  2. Неструктурированные данные-необработанные данные, которые трудно искать, а не предварительно определенной модели данных (например, текстовых сообщений, электронных писем, записей телефонных переговоров).
  3. Полу-структурированных данных-совокупность структурированных и неструктурированных данных (например, фотографию на смартфоне, захватив неструктурированных двоичных данных световой информации, отражения и структурированную информацию, такую как время захвата и размер изображения.).

Как ученый данных, вы несете ответственность за подготовку, хранение и обработка массива данных, собранных из таких источников, как:

  • Смарт-устройств
  • Личного и делового программного обеспечения
  • Беспроводные сенсорные сети
  • Облачное хранилище
  • Камеры безопасности
  • Данные веб-сайта

Подготовка больших данных

Подготовка больших данных и соответствующих моделей или алгоритмов является важным первым шагом для ученых данные. Она включает в себя взаимодействие с ключевыми партнерами в вашем бизнесе, чтобы выяснить, что именно они хотят от вашего анализа. Это помогает направлять и информировать, как выполнить весь процесс, определить, какие аналитические инструменты наилучшим образом подходят для целей вашего бизнеса.

Этот процесс тоже ваша обязанность в конце проекта, как вы будете использовать инструменты визуализации данных для представления результатов. Эти инструменты позволяют данные должны быть представлены в более доступной и увлекательной формах, как графики, диаграммы и инфографика.

Хранение больших данных

Как ученый данных, решения для хранения данных нужны не только для обработки больших объемов данных, но также должны иметь возможность расширяться, чтобы вместить постоянный поток новой информации. Вы должны убедиться, что хранилище обеспечивает необходимый высокий уровень операций ввода-вывода в секунду (IOPS) для.

Ли выбор в пользу широкомасштабных вычислительной среды используется крупными корпорациями или более традиционным кластерного сетевого хранилища (NAS), но ваша задача помочь хранилища, чтобы быстро обрабатывать большие наборы данных.

Обработка больших данных

Ученые данные также должны быть в состоянии обрабатывать данные. С нужно разделить большие потоки данных на более мелкие и легче расшифровать информацию, находить закономерности и выбросы, которые дают ключ деловой информации. Это может помочь выявить угрозы информационной безопасности и мошеннического поведения, находя неправильными действиями пользователей среди моделей данных и останавливая угрозы прежде, чем они произойдут. Одним из решений обработки данных с помощью ПО с открытым исходным кодом, таких как Hadoop и который используется корпорациями, включая Yahoo и eBay, то Амазонка, Facebook и щебет.

Продвижения ваших навыков научных данных

Будучи хорошим ученым данные постоянно означает работу вашего кодирования и деловых навыков, таких как управление взаимоотношениями с заинтересованными сторонами и принятия решений, математические и статистические навыки и вашу способность общаться ключевые выводы данных для вашей аудитории эффективно. Мастер научных данных может помочь вам узнать и понять, что вкладывают в карьеру и быть хорошими в то, что вы делаете, как и любой карьеры, это зависит от вашего умения инвестировать свое время и энергию, чтобы постоянно совершенствовать свои навыки. Данные В науке, это может быть все, начиная от кодирования, деловые навыки, и математические и статистические способности. Как и любой карьеры, ваши навыки-это всегда работа в прогрессе.

Карьера в науке сведения для вас? Изучать степень магистра наук данные на сайте Университета Джеймса Кука.

Примерно Такого Содержания
Этот контент предоставлен в сотрудничестве с Университет Джеймса Кука. Она, возможно, под влиянием спонсора и не обязательно отражает мнение редакции новостей сети и так далее.