Q:
Как я могу научиться анализировать большие данные?
A:Отдельные профессионалы и те, кто интересуется аналитикой больших данных, могут узнать о процессах, участвующих в этом, лучше понимая, как анализ наборов данных применяется в различных коммерческих ситуациях. Это может начаться с базового обзора ключевых терминов и идей, за которым последуют индивидуальные и индивидуальные решения для обучения, которые помогут новичкам лучше понять, как компании используют большие наборы данных в аналитических процессах.
Один из способов начать изучать аналитику больших данных - это понять, что означают эти термины.
Большие данные - это просто большой набор данных. Это может быть что угодно - информация о клиенте, информация о продукте, инвентарные списки - что бизнес может использовать для принятия решений. Аналитика относится к программному обеспечению и процессам, которые помогают предприятиям интерпретировать и сортировать большие данные. Представьте, что аналитические процессы приводят к целевым отчетам, которые показывают лицам, принимающим решения, тщательно собранный набор информации, которая поможет им изменить бизнес-процессы.
Ознакомившись с этими основными идеями, те, кто ищет более глубокие ресурсы, могут получить больше информации о конкретных аналитических программах, таких как Hadoop, настройках программного обеспечения для облачных вычислений или любых других схемах, связанных с методами аналитики. Учащиеся могут получать информацию от поставщиков или поставщиков, записываться на учебные курсы в компании или организации или использовать учебные ресурсы от сторонних организаций. Например, Университет больших данных предлагает онлайн-обучение по использованию больших данных, и учащиеся могут выбирать из множества бесплатных или по разным ценам программных решений.
Все эти виды непрерывного образования могут сделать кого-то более ценной частью корпоративного или корпоративного ИТ-лидерства. Большие данные становятся большим ресурсом для бизнеса практически в любой области, и существует большая потребность в тех, кто понимает процессы и «как» аналитики больших данных.
