Come ottenere un lavoro in finanza come professionista dei big data / machine learning
Risposte
11/21/2024
Goldsworthy
L'obiettivo principale dell'analisi dei big data è aiutare le aziende a prendere decisioni aziendali più informate consentendo a DATA Scientist, ai modelli di previsione e ad altri professionisti dell'analisi di analizzare grandi volumi di dati sulle transazioni, nonché altre forme di dati che potrebbero non essere sfruttate dalla business intelligence convenzionale (BI) programmi.Corsi Big Data su Intellipaat
Ciò potrebbe includere i log del server Web e i dati di Internet Click Stream, i contenuti dei social media e i rapporti sulle attività dei social network, i messaggi di posta elettronica dei clienti e le risposte al sondaggio, i record dei dettagli delle chiamate sul cellulare e i dati delle macchine acquisiti dai sensori collegati a INTERNET. Alcune persone associano esclusivamente big data con dati semi-strutturati e non strutturati di quel tipo, ma le società di consulenza come Gartner Inc. e Forester Research Inc. considerano anche le transazioni e altri dati strutturati come componenti validi delle applicazioni di analisi dei big data.
I big data possono essere analizzati con gli strumenti software comunemente usati come parte delle discipline di Advance Analytics come l'analisi predittiva Data Mining, Text Analytics e Statistical Method. Anche il software di BI principale e gli strumenti di visualizzazione possono svolgere un ruolo nel processo di analisi. Ma i dati semi-strutturati e non strutturati potrebbero non adattarsi bene al tradizionale data warehouse basato sul database relazionale.
Inoltre, i data warehouse potrebbero non essere in grado di gestire le esigenze di elaborazione poste da insiemi di big data che devono essere aggiornati frequentemente o anche continuamente, ad esempio dati in tempo reale sulle prestazioni di applicazioni mobili o di oleodotti e gasdotti. Di conseguenza, molte organizzazioni che desiderano raccogliere, elaborare e analizzare i big data si sono rivolte a una nuova classe di tecnologie che include Hadoop e strumenti correlati come Yarn Spook, Spark e Pig, nonché database No SQL. Tali tecnologie costituiscono il nucleo di un framework software open source che supporta l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni e diversificati su sistemi cluster.
In alcuni casi, i sistemi Hadoop Cluster e No SQL vengono utilizzati come landing pad e aree di staging per i dati prima che vengano caricati in un data warehouse per l'analisi, spesso in una forma riepilogativa che favorisce maggiormente le strutture relazionali. Sempre più spesso, i fornitori di big data stanno spingendo il concetto di un Hadoop Data Take che funge da archivio centrale per i flussi in entrata di dati grezzi di un'organizzazione.
In tali architetture, i sottoinsiemi dei dati possono quindi essere filtrati per l'analisi nei data warehouse e nei database di Analytics, oppure possono essere analizzati direttamente in Hadoop utilizzando strumenti di query batch, software di elaborazione di flussi e tecnologie Sql AND Hadoop che eseguono query interattive e ad hoc scritte in Sql Le potenziali insidie che possono far inciampare le organizzazioni in iniziative di analisi dei big data includono la mancanza di capacità di analisi interna e l'alto costo di assunzione di professionisti esperti di analisi. La quantità di informazioni generalmente coinvolta e la sua varietà possono anche causare mal di testa nella gestione dei dati, inclusi problemi di qualità e coerenza dei dati. Inoltre, l'integrazione dei sistemi Hadoop e dei data warehouse può rappresentare una sfida, anche se vari fornitori offrono ora connettori software tra Hadoop e database relazionali, nonché altri strumenti di integrazione dei dati con funzionalità di big data.
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L'obiettivo principale dell'analisi dei big data è aiutare le aziende a prendere decisioni aziendali più informate consentendo a DATA Scientist, ai modelli di previsione e ad altri professionisti dell'analisi di analizzare grandi volumi di dati sulle transazioni, nonché altre forme di dati che potrebbero non essere sfruttate dalla business intelligence convenzionale (BI) programmi.Corsi Big Data su Intellipaat
Ciò potrebbe includere i log del server Web e i dati di Internet Click Stream, i contenuti dei social media e i rapporti sulle attività dei social network, i messaggi di posta elettronica dei clienti e le risposte al sondaggio, i record dei dettagli delle chiamate sul cellulare e i dati delle macchine acquisiti dai sensori collegati a INTERNET. Alcune persone associano esclusivamente big data con dati semi-strutturati e non strutturati di quel tipo, ma le società di consulenza come Gartner Inc. e Forester Research Inc. considerano anche le transazioni e altri dati strutturati come componenti validi delle applicazioni di analisi dei big data.
I big data possono essere analizzati con gli strumenti software comunemente usati come parte delle discipline di Advance Analytics come l'analisi predittiva Data Mining, Text Analytics e Statistical Method. Anche il software di BI principale e gli strumenti di visualizzazione possono svolgere un ruolo nel processo di analisi. Ma i dati semi-strutturati e non strutturati potrebbero non adattarsi bene al tradizionale data warehouse basato sul database relazionale.
Inoltre, i data warehouse potrebbero non essere in grado di gestire le esigenze di elaborazione poste da insiemi di big data che devono essere aggiornati frequentemente o anche continuamente, ad esempio dati in tempo reale sulle prestazioni di applicazioni mobili o di oleodotti e gasdotti. Di conseguenza, molte organizzazioni che desiderano raccogliere, elaborare e analizzare i big data si sono rivolte a una nuova classe di tecnologie che include Hadoop e strumenti correlati come Yarn Spook, Spark e Pig, nonché database No SQL. Tali tecnologie costituiscono il nucleo di un framework software open source che supporta l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni e diversificati su sistemi cluster.
In alcuni casi, i sistemi Hadoop Cluster e No SQL vengono utilizzati come landing pad e aree di staging per i dati prima che vengano caricati in un data warehouse per l'analisi, spesso in una forma riepilogativa che favorisce maggiormente le strutture relazionali. Sempre più spesso, i fornitori di big data stanno spingendo il concetto di un Hadoop Data Take che funge da archivio centrale per i flussi in entrata di dati grezzi di un'organizzazione.
In tali architetture, i sottoinsiemi dei dati possono quindi essere filtrati per l'analisi nei data warehouse e nei database di Analytics, oppure possono essere analizzati direttamente in Hadoop utilizzando strumenti di query batch, software di elaborazione di flussi e tecnologie Sql AND Hadoop che eseguono query interattive e ad hoc scritte in Sql Le potenziali insidie che possono far inciampare le organizzazioni in iniziative di analisi dei big data includono la mancanza di capacità di analisi interna e l'alto costo di assunzione di professionisti esperti di analisi. La quantità di informazioni generalmente coinvolta e la sua varietà possono anche causare mal di testa nella gestione dei dati, inclusi problemi di qualità e coerenza dei dati. Inoltre, l'integrazione dei sistemi Hadoop e dei data warehouse può rappresentare una sfida, anche se vari fornitori offrono ora connettori software tra Hadoop e database relazionali, nonché altri strumenti di integrazione dei dati con funzionalità di big data.