빅 데이터 산업에서 배울 수 있을까요? 데이터 저장 및 관리? 큰 데이터는 데이터 저장소에서 시작합니다. 즉, 큰 데이터 프레임 워크 Hadoop 으로 시작합니다. 아파치가 쓴 거야? Foundation 이 개발한 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크는 컴퓨터 클러스터에 매우 큰 데이터 세트를 분산하는 데 사용됩니다. -응? 분명히 큰 데이터를 저장하는 데 필요한 많은 양의 정보가 중요합니다. 하지만 더 중요한 것은 이러한 모든 데이터를 특정 정보/관리 구조에 중앙 집중화하여 통찰력을 얻을 수 있는 방법이 필요하다는 것입니다. 따라서 대용량 데이터의 저장 및 관리가 진정한 기반이며 이러한 분석 플랫폼이 없으면 작동하지 않습니다. 경우에 따라 이러한 솔루션에는 직원 교육이 포함됩니다. -응? 둘째, 데이터 청소? 기업이 정보를 통찰하기 위해 대량의 데이터를 실제로 처리할 수 있으려면 데이터를 정리, 변환 및 원격으로 검색할 수 있는 컨텐츠로 변환해야 합니다. 대용량 데이터는 종종 구조화되지 않고 조직되지 않으므로 정리 또는 변환이 필요합니다. -응? 이 시대에는 모바일 네트워크, 인터넷, 소셜 미디어 등 어느 곳에서나 데이터를 가져올 수 있기 때문에 데이터 청소가 더욱 필요합니다. 이러한 모든 데이터가 "정리" 에 의해 쉽게 생성되는 것은 아니므로 좋은 데이터 정리 도구를 사용하면 모든 차이를 변경할 수 있습니다. 실제로 향후 몇 년 동안 효과적으로 세척되는 데이터는 대형 데이터 시스템과 정말 우수한 데이터 시스템 간에 받아들일 수 있는 경쟁 우위로 간주될 것입니다. -응? 3 개의 데이터 마이닝? 데이터가 정리되고 검사를 받을 준비가 되면 데이터 마이닝을 통해 검색 프로세스를 시작할 수 있습니다. 이것은 기업의 실제 발견, 의사 결정 및 예측 과정입니다. -응? 여러 방면에서, 데이터 마이닝은 큰 데이터 처리의 진정한 핵심이다. 데이터 마이닝 솔루션은 일반적으로 복잡하지만 흥미롭고 사용자 친화적인 사용자 인터페이스를 제공하는 것은 쉽지 않습니다. 데이터 마이닝 도구가 직면 한 또 다른 과제는 직원이 쿼리를 개발해야한다는 것입니다. 따라서 데이터 마이닝 도구는 해당 도구를 사용하는 전문가보다 능력이 떨어집니다. -응? 4 개의 데이터 시각화? 데이터 시각화는 엔터프라이즈 데이터를 읽을 수 있는 형식으로 표시하는 방법입니다. 기업이 차트와 그래프를 보고 데이터를 피벗하는 방법입니다. -응? 과학과 마찬가지로, 데이터의 시각화는 일종의 예술 형식이다. 빅 데이터 회사는 점점 더 많은 데이터 과학자와 고위 경영진을 보유하게 될 것이며, 직원들에게 광범위한 시각화 서비스를 제공하는 것이 매우 중요합니다. 영업 담당자, IT 지원, 중간 관리 및 기타 팀의 모든 구성원은 이를 이해해야 하므로 가용성에 중점을 둡니다. 그러나 읽기 쉬운 시각화가 깊이 피쳐 세트의 읽기와 일치하지 않는 경우가 있어 데이터 시각화 도구의 주요 과제가 되었습니다. -응?
빅데이터의 취업 전망을 이해하시겠습니까? 빅데이터가 창출하는 가치가 매우 크기 때문에 기업들은 관련 인재에게 더 높은 임금을 더 기꺼이 지급할 수 있게 된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) 현재 1 년 근무 경험이 있는 종업원의 월급은 이미 15k 정도에 이르렀다. 3 ~ 5 년 경력의 종업원 연봉은 이미 30 만 ~ 50 만 원 정도에 이르렀다. 빅데이터의 취업 전망은 기대될 만하고, 빅데이터에 일찍 들어가야 한다. -응? 빅데이터의 취업 방향은 매우 많은데, 주로 세 가지 범주로 나눌 수 있다:? 1. 빅 데이터 개발 방향: 빅 데이터 엔지니어, 빅 데이터 개발 엔지니어, 빅 데이터 유지 보수 엔지니어, 빅 데이터 R&D 엔지니어, 빅 데이터 설계자 등 2. 데이터 마이닝, 데이터 분석 및 기계 학습 방향: 빅 데이터 분석가, 빅 데이터 수석 엔지니어, 빅 데이터 분석가, 빅 데이터 분석가 3. 빅 데이터 운영 및 클라우드 컴퓨팅 방향: 빅 데이터 운영 및 유지 보수 엔지니어 등? 지금은 김구은 10 의 구직 시즌이다. 빅 데이터 산업은 고임금 산업으로서, 다음 일자리와 상대 급여는 빅 데이터 산업에 종사하고자 하는 사람들의 참고로 사용될 수 있다. -응? 1, ETL R&D
ETL, Extract-Transform-Load 의 약어로 소스에서 대상으로 데이터를 추출, 변환 및 로드하는 과정을 설명합니다. ETL 이라는 용어는 데이터 웨어하우스에 자주 사용되지만 해당 객체는 데이터 웨어하우스에 국한되지 않습니다. -응? 필요한 기술: ETL 엔지니어는 시스템 프로그래밍, 데이터베이스 프로그래밍 및 설계에 종사하는 전문 기술자이며 다양한 공통 프로그래밍 언어를 익혀야 합니다. 따라서 ETL R&D 에 종사하려면 먼저 우수한 프로그래밍 기술이 있어야 하고, 둘째, Oracle, Sql 과 같은 주요 데이터베이스 기술에 익숙해야 합니다. 서버, PostgeSQL 등. Datastage, Congos, Kettle 등과 같은 데이터 ETL 개발 도구에 대해 알아봅니다. -응? 2.Hadoop 개발
Hadoop 의 핵심은 HDFS 와 MapReduce 입니다. HDFS 는 대용량 데이터 저장소를 제공하고 MapReduce 는 데이터 계산을 제공합니다. Hadoop 개발자는 필요한 경우 Hadoop 을 사용하여 데이터를 처리합니다. -응? 필수 기술: Java/Scala/python/c/c++/JavaScript/JSP 중 하나 이상