СПОНСОРИРАНО СЪДЪРЖАНИЕГолеми данни: ключовият фокус на даден учен

СПОНСОРИРАНО СЪДЪРЖАНИЕГолеми данни: ключовият фокус на даден учен
Големите данни – термин, използван с все по-голяма честота – се отнася до саловете от данни, които бизнесът събира ежедневно, както по случайност, така и по невнимание. Броят на пътищата, от които могат да се събират данни, винаги се увеличава и става по-лесен за достъп. До 2025 г. повече от 150 трилиона гигабайта данни ще се нуждаят от анализ . Но не обемът е от значение, това е как бизнесът обработва и използва данните, които са важни. Въведете данни учени. Големите данни помогнаха на фирмите да видят увеличение на печалбата от 8-10% , което дава възможност да се подготвят, съхраняват, обработват и управляват високо желаните данни. Тези умения за управление на данни са приложими в различни индустрии, включително: Здраве Финанси На дребно транспорт Роля на учен Големите данни могат да бъдат групирани в три категории: Структурирани данни – сортирани като модел в база данни или електронна таблица (хранилище на данни), което е лесно за търсене (например запис на клиентска поръчка с дати на закупуване, списъци на артикули, подробности за покупката и обща цена). Неструктурирани данни – необработени данни, които е трудно да се търсят, а не предварително определен модел на данни (напр. Текстови съобщения, имейли, телефонни записи). Полуструктурирани данни – комбинация от структурирани и неструктурирани данни (напр. Снимка на смартфон, улавяне на неструктурирани двоични данни за отражение на светлината и структурирана информация като време на заснемане и размер на изображението.). Като учен за данни, вие сте отговорни за подготовката, съхранението и обработката на масив от данни, събрани от източници като: Умни устройства Личен и бизнес софтуер Безжични сензорни мрежи Съхранение в облака Камери за сигурност Данни за уебсайта Подготовка на големи данни Подготовката на големи данни и съответните модели или алгоритми е важна първа стъпка за учените за данни. Тя включва връзка с ключови заинтересовани страни във вашия бизнес, за да разберете точно какво искат от вашия анализ. Това помага да се ръководи и информира как изпълнявате целия процес, като идентифицирате какви аналитични инструменти са най-подходящи за целите на вашия бизнес. Този процес е и ваша отговорност в края на проекта, тъй като ще използвате инструментите за визуализация на данните, за да представите констатациите. Тези инструменти позволяват данните да се представят в по-достъпни и ангажирани форми, като графики, диаграми и инфографики. Съхраняване на големи данни Като учен за данни, вашите решения за съхранение не само трябва да се справят с големи количества данни, но също така трябва да имат гъвкавост да се разшири, за да се приспособи към постоянния поток от нова информация. Трябва да се уверите, че съхранението осигурява необходимото високо ниво на входно / изходни операции в секунда (IOPS). Независимо дали сте избрали изчислителна среда с висока честота, използвана от големи корпорации или по-традиционните клъстеризирани мрежови устройства за съхранение (NAS), вашата работа е да помогнете на хранилището да се справя бързо с големи масиви от данни. Обработка на големи данни Данните учени също трябва да могат да обработват данните. С необходимостта от разделяне на по-големи потоци от данни на по-малки и по-лесни за дешифриране на информация – намиране на модели и отклонения, които дават ключова информация за вашия бизнес. Това може да помогне да се идентифицират заплахите за кибернетична сигурност и измамното поведение, намирането на нередовни потребителски действия между шаблоните за данни и спирането на заплахи, преди те да се случат. Едно решение за обработка на данни е чрез софтуер с отворен код като Hadoop , който се използва от корпорации, включително Yahoo, eBay, Amazon, Facebook и Twitter. Подобряване на уменията ви за наука за данни Да бъдеш добър учен за данни означава непрекъснато да работиш с твоите кодиращи и бизнес умения, като управление на заинтересованите страни и вземане на решения, твоите математически и статистически умения и способността ти да общуваш с ключови данни на аудиторията си ефективно. Магистър по данни науката може да ви помогне да научите и осъзнаете, че инвестирането в кариера и да бъдеш добър в това, което правиш, като всяка кариера, зависи от способността ти да инвестираш времето и енергията си, за да подобряваш уменията си постоянно. В науката за данните това може да бъде всичко – от кодиране, бизнес умения, математически и статистически способности. Както всяка кариера, вашето умение винаги е в процес на работа. За вас ли е кариера в областта на науката за данните? Проучете магистърска степен по информатика онлайн в университета Джеймс Кук . За това съдържание Това съдържание се предоставя в сътрудничество с университета Джеймс Кук . Възможно е той да е бил повлиян от спонсора и не отразява непременно възгледите на редакционната колегия на ЕКТ News Network.
http://www.technewsworld.com/story/Big-Data-The-Key-Focus-of-a-Data-Scientist-86064.html
2019-06-09 12:10:40