첫째, 프로그래밍 언어
빅 데이터 기술을 배우려면 먼저 기본 프로그래밍 언어를 익혀야 한다. 자바 프로그래밍 언어는 널리 사용되기 때문에 더 많은 취업 기회가 있을 것이고, 파이썬 프로그래밍 언어는 빠르게 보급되고 있으며, 파이썬을 배우면 더 많은 취업 방향을 가질 수 있다.
둘째, 리눅스
큰 데이터를 배우려면 Linux 기술에 대한 지식을 익혀야 하고, 취업 수준에 도달할 필요는 없지만, Linux 시스템의 기본 운영을 익혀야 한다. 실제 업무에서 발생하는 관련 문제를 처리할 수 있다.
셋째, SQL
빅 데이터는 데이터 양이 매우 많기 때문에 빅 데이터의 핵심 중 하나는 데이터 웨어하우스 관련 작업입니다. 따라서 빅 데이터 작업의 데이터베이스 요구 사항은 매우 높습니다. 심지어 많은 회사들이 데이터베이스 개발 엔지니어를 따로 설치하기도 한다.
넷째, 하닷컴
Hadoop 은 안정적이고 효율적이며 확장 가능한 방식으로 데이터를 처리하는 분산 시스템의 기본 프레임워크입니다. 높은 신뢰성, 뛰어난 확장성, 효율성, 높은 내결함성 및 저렴한 비용의 장점을 제공합니다. Hadoop 은 빅데이터 관련 업무에 종사하는 필수 지식점이다.
동사 (verb 의 약어) 스파크
Spark 는 대규모 데이터 처리를 위해 특별히 설계된 빠른 범용 컴퓨팅 엔진입니다. SQL 쿼리, 텍스트 처리, 기계 학습 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
여섯째, 기계 학습
기계 학습은 현재 인공지능 분야의 핵심 기술이며 빅 데이터 전공에서도 널리 인용되고 있다. 기계 학습은 알고리즘과 자동화의 발전에서 매우 중요한 역할을 한다. 자신의 취업 방향을 크게 넓힐 수 있다.
빅 데이터와 클라우드 인텔리전스는 인터넷 업계에서 가장 중요한 분야입니다. 빅데이터 기술을 통해 기업은 발전 시 직면하게 될 각종 위험을 피할 수 있을 뿐만 아니라, 발전 과정에서 발생하는 각종 문제를 해결할 수 있다. 최근 몇 년 동안, 빅 데이터 회사는 점점 더 많아지고 있지만, 빅 데이터 인재에 대한 수요는 여전히 큰 차이가 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 중국은 앞으로 더 많은 빅데이터 인재가 필요하다. 바이두, 알리, JD.COM 등 인터넷 회사들은 강력한 기술과 데이터 우세로 큰 데이터를 기업의 중요한 전략으로 배치했다.
빅 데이터 전공의 미래 고용 방향 분석
I. ETL 연구 개발
기업 데이터의 종류와 출처가 늘어남에 따라 데이터 통합 및 처리가 점점 어려워지면서 기업은 데이터 통합 기능을 갖춘 인재가 절실히 필요합니다. ETL 개발자, 이 수요에 따라 탄생한 전문직입니다. 빅 데이터 시대의 ETL 인재가 가장 핫한 이유 중 하나는 기업 빅 데이터 애플리케이션 초기에 Hadoop 은 가난한 사람들의 ETL 에 불과했기 때문이다.
둘째, Hadoop 개발
데이터 규모가 커짐에 따라 기존 BI 의 데이터 처리 비용이 너무 비싸고 기업의 부담이 가중되고 있습니다. Hadoop 의 저렴한 데이터 처리 능력이 다시 발굴되어 기업 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 빅데이터 인재가 습득해야 할 기술이 되었습니다.
셋째, 시각화 도구 개발
시각화 개발이란 시각화 도구에서 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스에서 인터페이스 요소를 조작하여 시각화 개발 도구에서 관련 애플리케이션 소프트웨어를 자동으로 생성하는 것을 말합니다. 모든 데이터를 여러 리소스와 계층에 쉽게 연결할 수 있습니다. 이전에는 데이터 시각화가 비즈니스 인텔리전스 개발자의 범주에 속했지만, Hadoop 의 등장으로 데이터 시각화는 독립적인 전문 기술과 일자리가 되었습니다.
넷째, 정보 아키텍처 개발
빅 데이터가 마스터 데이터 관리 열풍을 재점화했다. 기업 데이터를 최대한 활용하고 의사 결정을 지원하려면 매우 전문적인 기술이 필요합니다. 정보 설계자는 가장 효율적인 방식으로 데이터를 관리하고 활용할 수 있도록 주요 요소를 정의하고 아카이빙하는 방법을 알아야 합니다. 정보 설계자의 핵심 기술로는 마스터 데이터 관리, 비즈니스 지식, 데이터 모델링 등이 있습니다.
동사 (verb 의 약어) 데이터웨어 하우스 연구
기업 의사 결정을 용이하게 하기 위해 분석 보고서 및 의사 결정 지원을 위해 생성된 데이터 웨어하우스 연구 직책은 모든 유형의 데이터를 전략적으로 모아 놓은 것입니다. 기업에 비즈니스 인텔리전스 서비스를 제공하고, 비즈니스 프로세스 개선을 안내하며, 시간, 비용, 품질 및 통제를 모니터링합니다.
여섯째, OLAP 개발
OLAP 온라인 분석 개발자는 관계형 또는 비관계형 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 모델을 만든 다음 데이터 액세스를 위한 사용자 인터페이스를 생성하여 고성능 사전 정의된 쿼리 기능을 제공합니다.
일곱째, 데이터 과학 연구
데이터 과학자는 기업의 데이터와 기술을 기업의 상업적 가치로 바꿀 수 있는 새로운 업무 유형입니다. 데이터 과학이 발전함에 따라 점점 더 많은 실제 작업이 데이터를 겨냥하여 인류가 데이터를 이해하고 자연과 행동을 이해할 수 있게 될 것이다.
여덟, 데이터 예측 및 분석
마케팅 부서에서는 예측 분석을 사용하여 사용자 행동 또는 대상 사용자를 예측하는 경우가 많습니다. 예측 분석 개발자의 일부 장면은 데이터 과학자처럼 보입니다. 즉, 기업 역사 데이터를 바탕으로 가설을 통해 임계값을 테스트하고 향후 실적을 예측합니다.
아홉, 엔터프라이즈 데이터 관리
데이터 품질을 향상시키기 위해 기업은 데이터 관리를 고려하고 데이터 집사 직위를 세워야 한다. 이 직책의 직원들은 다양한 기술 도구를 이용하여 기업 주변의 대량의 데이터를 수집하고, 데이터를 청소하고 표준화하며, 데이터를 데이터 웨어하우스로 가져와 사용 가능한 버전으로 만들 수 있어야 합니다.
X. 데이터 보안 연구
데이터 보안 직책은 주로 기업의 대규모 서버, 스토리지, 데이터 보안 관리, 네트워크 및 정보 보안 프로젝트의 계획, 설계 및 구현을 담당합니다.
대용량 데이터는 다양한 시장 요구에 유연하고 신속하며 효율적으로 대응할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 빅 데이터 청중은 사람들의 사회적 활동과 라이프 스타일을 향상시킬뿐만 아니라 빅 데이터 기술을 활용하여 기업에 더 많은 기회와 비즈니스 가치를 제공합니다. 빅데이터는 IT 업계와 밀접한 관련이 있을 뿐만 아니라, 금융, 의료, 정부와 같은 빅 데이터 운영의 레이아웃을 이미 시작한 업종도 많습니다. 빅 데이터는 빅 데이터 기술을 기반으로 자체 빅 데이터 디지털 지능형 투자 시스템을 개발하여 산업 유치를 위한 정확한 투자 서비스 클라우드 플랫폼을 구축하여 현 단계 공단 유치의 어려움을 크게 개선했습니다.