Como conseguir um emprego em finanças como profissional de Big Data / Machine Learning
Respostas
11/21/2024
Alyss Edemann
O objetivo principal da análise de big data é ajudar as empresas a tomar decisões de negócios mais informadas, permitindo que o DATA Scientist, modeladores preditivos e outros profissionais de análise analisem grandes volumes de dados de transações, bem como outras formas de dados que não podem ser exploradas pela inteligência comercial convencional Programas (BI).Cursos de Big Data no Intellipaat
Isso pode incluir logs do servidor da Web e dados do Click Click Stream da Internet, conteúdo de mídia social e relatórios de atividades de redes sociais, texto de e-mails de clientes e respostas de pesquisas, registros de detalhes de chamadas de telefones celulares e dados de máquinas capturados por sensores conectados à INTERNET. Algumas pessoas associam exclusivamente big data com dados semiestruturados e não estruturados desse tipo, mas empresas de consultoria como Gartner Inc. e Forester Research Inc. também consideram transações e outros dados estruturados como componentes válidos de aplicativos de análise de big data.
O big data pode ser analisado com as ferramentas de software comumente usadas como parte das disciplinas do Advance Analytics, como mineração de dados de análise preditiva, análise de texto e método estatístico. O software de BI convencional e as ferramentas de visualização também podem desempenhar um papel no processo de análise. Mas os dados semiestruturados e não estruturados podem não se encaixar bem no Data Warehouse tradicional com base no Banco de Dados Relacional.
Além disso, os data warehouses podem não ser capazes de lidar com as demandas de processamento impostas por conjuntos de big data que precisam ser atualizados com freqüência ou mesmo continuamente - por exemplo, dados em tempo real sobre o desempenho de aplicativos móveis ou oleodutos e gasodutos. Como resultado, muitas organizações que buscam coletar, processar e analisar big data se voltaram para uma nova classe de tecnologias, que inclui o Hadoop e ferramentas relacionadas, como Yarn Spook, Spark e Pig, além de bancos de dados No SQL. Essas tecnologias formam o núcleo de uma estrutura de software de código aberto que suporta o processamento de conjuntos de dados grandes e diversos em sistemas em cluster.
Em alguns casos, os sistemas Hadoop Cluster e No SQL estão sendo usados como plataformas de aterrissagem e áreas de preparação para os dados antes de serem carregados em um data warehouse para análise, geralmente de forma resumida, mais propícia às estruturas relacionais. Cada vez mais, porém, os fornecedores de big data estão adotando o conceito de Hadoop Data Take, que serve como repositório central dos fluxos de entrada de dados brutos de uma organização.
Nessas arquiteturas, subconjuntos de dados podem ser filtrados para análise em data warehouses e bancos de dados do Analytics, ou podem ser analisados diretamente no Hadoop usando ferramentas de consulta em lote, software de processamento de fluxo e tecnologias Sql AND Hadoop que executam consultas interativas e ad hoc escritas in Sql As possíveis armadilhas que podem atrapalhar as organizações em iniciativas de análise de big data incluem a falta de habilidades de análise interna e o alto custo da contratação de profissionais experientes em análise. A quantidade de informações normalmente envolvidas e sua variedade também podem causar dores de cabeça no gerenciamento de dados, incluindo problemas de qualidade e consistência dos dados. Além disso, a integração de sistemas Hadoop e data warehouses pode ser um desafio, embora vários fornecedores agora ofereçam conectores de software entre o Hadoop e bancos de dados relacionais, bem como outras ferramentas de integração de dados com recursos de big data.
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O objetivo principal da análise de big data é ajudar as empresas a tomar decisões de negócios mais informadas, permitindo que o DATA Scientist, modeladores preditivos e outros profissionais de análise analisem grandes volumes de dados de transações, bem como outras formas de dados que não podem ser exploradas pela inteligência comercial convencional Programas (BI).Cursos de Big Data no Intellipaat
Isso pode incluir logs do servidor da Web e dados do Click Click Stream da Internet, conteúdo de mídia social e relatórios de atividades de redes sociais, texto de e-mails de clientes e respostas de pesquisas, registros de detalhes de chamadas de telefones celulares e dados de máquinas capturados por sensores conectados à INTERNET. Algumas pessoas associam exclusivamente big data com dados semiestruturados e não estruturados desse tipo, mas empresas de consultoria como Gartner Inc. e Forester Research Inc. também consideram transações e outros dados estruturados como componentes válidos de aplicativos de análise de big data.
O big data pode ser analisado com as ferramentas de software comumente usadas como parte das disciplinas do Advance Analytics, como mineração de dados de análise preditiva, análise de texto e método estatístico. O software de BI convencional e as ferramentas de visualização também podem desempenhar um papel no processo de análise. Mas os dados semiestruturados e não estruturados podem não se encaixar bem no Data Warehouse tradicional com base no Banco de Dados Relacional.
Além disso, os data warehouses podem não ser capazes de lidar com as demandas de processamento impostas por conjuntos de big data que precisam ser atualizados com freqüência ou mesmo continuamente - por exemplo, dados em tempo real sobre o desempenho de aplicativos móveis ou oleodutos e gasodutos. Como resultado, muitas organizações que buscam coletar, processar e analisar big data se voltaram para uma nova classe de tecnologias, que inclui o Hadoop e ferramentas relacionadas, como Yarn Spook, Spark e Pig, além de bancos de dados No SQL. Essas tecnologias formam o núcleo de uma estrutura de software de código aberto que suporta o processamento de conjuntos de dados grandes e diversos em sistemas em cluster.
Em alguns casos, os sistemas Hadoop Cluster e No SQL estão sendo usados como plataformas de aterrissagem e áreas de preparação para os dados antes de serem carregados em um data warehouse para análise, geralmente de forma resumida, mais propícia às estruturas relacionais. Cada vez mais, porém, os fornecedores de big data estão adotando o conceito de Hadoop Data Take, que serve como repositório central dos fluxos de entrada de dados brutos de uma organização.
Nessas arquiteturas, subconjuntos de dados podem ser filtrados para análise em data warehouses e bancos de dados do Analytics, ou podem ser analisados diretamente no Hadoop usando ferramentas de consulta em lote, software de processamento de fluxo e tecnologias Sql AND Hadoop que executam consultas interativas e ad hoc escritas in Sql As possíveis armadilhas que podem atrapalhar as organizações em iniciativas de análise de big data incluem a falta de habilidades de análise interna e o alto custo da contratação de profissionais experientes em análise. A quantidade de informações normalmente envolvidas e sua variedade também podem causar dores de cabeça no gerenciamento de dados, incluindo problemas de qualidade e consistência dos dados. Além disso, a integração de sistemas Hadoop e data warehouses pode ser um desafio, embora vários fornecedores agora ofereçam conectores de software entre o Hadoop e bancos de dados relacionais, bem como outras ferramentas de integração de dados com recursos de big data.