이것은 16 교육부가 신기록을 발표한 지 4 년째 되는 해이며, 빅데이터 전공은 끊임없이 신설되고 승인되고 있다. 현재까지 전국 400 여 개 고교가 승인을 받아 빅데이터 전공을 개설하고 있으며, 이어 인공지능 전문 (로봇공학, 지능과학과 기술, 스마트제조공사, 사이버 공간 안전) 이 뒤를 이었다.
시장은 인재가 절실히 필요합니까? 빅데이터와 인공지능은 인터넷 회사의 전략 계획뿐만 아니라 국무부와 다른 나라의 정부 보고서에도 여러 차례 언급되었다.
빅 데이터, 사물인터넷, 인공지능, 사이버 보안 등 새로운 분야의 인재는 강성 수요이지만 공급은 여전히 심각하게 부족하다.
전문 소셜 플랫폼 LinkedIn 이 발표한' 20 18 중국 인터넷에서 가장 핫한 인력 보고서' 에 따르면 R&D 엔지니어, 제품 관리자, 인적 자원, 마케팅, 운영, 데이터 분석은 중국 인터넷 업계에서 가장 부족한 6 대 인재이다.
이 중 R&D 엔지니어가 가장 많이 필요하고 데이터 분석 인재가 가장 부족합니다.
중국 상업연합회 데이터분석위원회에 따르면 향후 우리나라 기초데이터분석인재 격차는 14 만명에 이를 것으로 예상되며, BAT 기업 채용 일자리 중 60% 이상이 빅데이터 인재를 채용하고 있다.
빅데이터의 응용은 매우 광범위하다. 기업의 거의 50% 가 비즈니스 정보 관리에 큰 데이터를 사용하는데, 그 중 사회보장비율은 33.9%, 취업비율은 32.7%, 시정관리비율은 29.4%, 교육과학연구비율은 29% 였다. 발전 형세가 매우 좋아서 각 업종에 모두 응용이 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
4 개의 데이터 시각화? 데이터 시각화는 엔터프라이즈 데이터를 읽을 수 있는 형식으로 표시하는 방법입니다.
기업이 차트와 그래프를 보고 데이터를 피벗하는 방법입니다.
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.
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.
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.
1, ETL ETL, 영어 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.
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.
2.Hadoop 개발 Hadoop 의 핵심은 HDFS 와 MapReduce 입니다. HDFS 는 대량의 데이터 저장소를 제공하고, MapReduce 는 데이터 계산을 제공합니다.
Hadoop 개발자는 필요한 경우 Hadoop 을 사용하여 데이터를 처리합니다.
필수 기술: Java/Scala/python/c/c++/JavaScript/JSP 중 하나 이상 Hadoop 프레임 워크에 익숙합니다.