Nous vivons dans un monde numérique hautement interconnecté où notre utilisation quotidienne de la technologie est considérée comme une goutte d’eau dans l’océan du Big Data. Les entreprises du monde entier ont commencé à prendre ce fait plus au sérieux afin d’obtenir un avantage significatif sur leurs concurrents. Cependant, bien que de nombreuses entreprises prennent conscience de l’importance du Big Data, nombreuses sont celles qui ne savent pas comment y parvenir. Ces entreprises doivent comprendre que le succès de leurs initiatives de Big Data formation dépendra réellement des nouvelles technologies et, plus important encore, des données.
Les pré requis pour apprendre le Big data
Face au besoin pressant de talents dans le domaine des Big Data, les entreprises recherchent des personnes possédant les qualifications appropriées et des compétences analytiques approfondies. Afin de répondre à la demande croissante de professionnels qualifiés dans le domaine du Big Data, les organisations et les établissements d’enseignement du monde entier déploient de nombreux efforts pour enseigner les techniques du Big Data. Cet ensemble complexe de compétences peut facilement être construit en tant que couche Big Data avancée, en plus de vos connaissances existantes en statistiques, en programmation et en bases de données. La connaissance du Big Data n’est pas une science sidérurgique et que toute personne ayant des conditions préalables requises peut devenir un professionnel du Big Data.
Concepts de programmation
De nombreuses entreprises dépendent d’hadoop, comme les technologies Big Data, pour acquérir de grandes quantités de données générées quotidiennement. La contribution majeure à cette analyse des données commerciales provient de formes de données non structurées telles que du texte, des images et des vidéos. En tant que professionnel du Big Data, vous devriez être à l’aise avec les langages de programmation pour interroger les données des bases de données Hadoop et également être capable d’écrire des algorithmes d’analyse pour extraire des données non structurées du Web. La diffusion en continu avec des bases de données hadoop peut être réalisée à l’aide de langages tels que Java, Python ou R. Ainsi, une habileté naturelle pour le codage, des connaissances de base de certains langages de programmation et une bonne compréhension des bases de données contribueraient grandement à votre formation Big Data, voir ici. Sans ces traits essentiels de la programmation, la courbe d’apprentissage sera beaucoup plus raide.
L’un des aspects essentiels de l’analyse des mégadonnées est l’application d’une technique statistique appropriée à un problème commercial donné. Comment décider quelle approche fonctionne le mieux? Il faut déterminer, pour un problème de recommandation de produit, quel algorithme d’apprentissage automatique aide à trouver une solution. Ce type d’expertise serait sans aucun doute un atout précieux, car les entreprises ont besoin de solutions réalistes et innovantes basées sur les données. Les facteurs sous-jacents à ces solutions sont un bon fond de statistiques qui donne une forme aux données et nous fournit en outre des limites de confiance pour l’utilisation pratique de toute solution développée. Il n’est pas nécessaire de maîtriser tous les algorithmes d’apprentissage automatique et tous les concepts statistiques, mais il serait utile de comprendre comment les statistiques sont appliquées aux données pour obtenir des informations sur le sens.
Analytical Bent
Ce serait l’une des conditions préalables essentielles pour vous démarquer de la foule. Comme le disent de nombreux experts du secteur, les professionnels du Big Data formation sont des personnes qui se situent à l’intersection de plusieurs domaines. Une grande partie du travail consiste à collecter des données auprès de divers services au sein d’une organisation et à les transformer en recommandations. Ces professionnels devraient être en mesure de communiquer leurs idées efficacement entre les services et de proposer des solutions créatives à divers problèmes complexes. Ils doivent donc être curieux, avoir une excellente communication et posséder de bonnes compétences en résolution de problèmes. Un autre aspect évoqué par de nombreuses organisations est la capacité de gérer l’incertitude. En plus de fournir des solutions de Business Intelligence.
