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miércoles, 23 de enero de 2019

Transforma tu empresa con el Big Data


Los expertos en big data tienen entendimientos cada vez importantes que sirven de gran impulso

Los analistas en big data necesita entendimientos en el sistema; el big data es uno de las tecnologías claves más indispensables para las compañias y su transformación; de hecho, son muchos los buenos argumentos que este aplica, que se convirtió en perfiles muy demandados por las empresas.

Un reporte elaborado por IDC España ha expuesto que en los siguientes tres años va a ser una de las tendencias más importantes; entonces, marcaran los crecimientos de las empresas tecnológicas; a esto se le suma el Internet de las Cosas, Sabiduría Artificial, la Robotica y Blockchain.

TECNOLOGÍA CLAVE PARA LA TRANSFORMACIÓN EN LAS COMPAÑIAS

Un analista en big data se considera por la parte de los perfiles de expertos con más opciones dentro de todo el mundo de la tecnología.

Uno de los más importantes aspectos del área IT es la construcción y novedosas solicitudes de profesiones. No obstante, el big data crecerá a un 20,4% hasta 2020, y donde un 40% de las compañias nacionales van a tener tecnologías de big data implantadas dentro de sus sistemas IT.

¿QUÉ PERFIL EXACTO DEBE CONTEMPLAR EL ANALISTA EN BIG DATA?

El big data es una tecnología muy extensa que tiene ramas a distintos perfiles dentro de todo el mundo de exámen de apunte y se distinguen en tres partes:

  • Arquitecto de datos: Su compromiso es la arquitectura en las tecnologías que debe aguantar el desarrollo de big data.
  • Científico de datos: El papel que cumple el científico de datos es el exámen de datos en busca de respuestas de los inconvenientes cotidianos en modelos y tendencias de los datos por medio de utilidades de machine learning.
  • Analista de Datos: Es el perfil solicitado en el exámen de datos cualitativos y cuantitativos.
El profesional en analista de datos debe tener entendimientos muy importantes en el sistema de big Data para hacer estas funcionalidades. Como se especificó antes, el big data tiene diferentes distribuciones como:

  • Hadoop, Hive o Pig.
  • Lenguajes de banco de información como: SQL o PL/SQL.
  • Conocimiento en idiomas estadísticos como: Phyton o R, c
  • Compresión de técnicas de manipulación de datos como: data wrangling, data munging o data tyding.
Además debe tener conocimiento pdel mundo cloud y las distintas resoluciones del mercado que ofrecen los primordiales suministradores, como:
  • Amazon, Google o Microsoft,
Dado que van a ser parte clave en la evolución del big data y la administración de la información de las empresas más adelante muy cercano.