Datele mari au un viitor?

Îmi pare rău, dar nu pot genera acea poveste pentru tine.

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce va înlocui datele mari în viitor

Tehnologia cognitivă va fi noul cuvânt cheie.

Pentru multe companii, legătura dintre calculul cognitiv și analitice va deveni sinonimă în același mod în care întreprinderile văd acum asemănări între analitice și date mari.
În cache

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari încă la cerere

Astăzi, profesioniștii mari de date au o cerere în creștere între organizațiile din întreaga lume. Organizațiile folosesc uriașă date mari pentru a rămâne în fața pieței competitive. Candidații cu mari abilități de date și expertiză sunt la cerere mare.
În cache

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este date mari o carieră bună

Profesioniștii care lucrează în acest domeniu se pot aștepta la un salariu impresionant, salariul mediu pentru oamenii de știință de date fiind de 116.000 USD. Chiar și cei care se află la nivel de intrare vor găsi salarii mari, cu câștiguri medii de 92.000 USD.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce sunt morți mari date

De mai bine de un deceniu acum, faptul că oamenii le este greu să obțină perspective acționabile din datele lor a fost învinovățit de dimensiunea sa. „Datele dvs. sunt prea mari pentru sistemele dvs. de pumn”, a fost diagnosticul, iar leacul a fost să cumpărați o nouă tehnologie de fantezie care să poată gestiona o scară masivă.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce datele mari nu reușesc

Este nevoie de multă muncă grea și cooperare pentru a executa cu succes un proiect de date mari. Cu toate acestea, uneori oamenii nu vor să se joace frumos. Acest lucru poate duce la conflict între părțile interesate și poate face ca proiectul să eșueze. Asigurați -vă că încurajați un mediu de lucru pozitiv și asigurați -vă că toate părțile interesate sunt pe aceeași pagină.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce urmează după date mari

O altă predicție despre viitorul datelor mari este legată de creșterea a ceea ce se numește „date rapide” și „date acționabile”. Spre deosebire de datele mari, se bazează de obicei pe bazele de date Hadoop și NoSQL pentru a analiza informațiile în modul lot, datele rapide permit procesarea în fluxuri în timp real.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este o salariu mare de date mari

Salariile pentru carierele mari de date cresc la fel de repede ca cererea pentru profesioniști calificați. Multe dintre aceste locuri de muncă raportează compensații bine în intervalul de șase cifre și peste valoarea de piață pentru a concura în războiul talentului.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este știința datelor mort în 10 ani

Deci, până și dacă nu găsim o modalitate de a nu folosi datele în sine, știința datelor ca domeniu nu va fi învechită în curând. Cu toate acestea, mulți cred că, din moment ce sarcinile zilnice ale unui om de știință de date sunt de natură cantitativă sau statistică, acestea pot fi automatizate și nu va fi nevoie de un om de știință de date în viitor.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este cel mai mare salariu din Big Data

Care este cel mai mare salariu pentru un mare inginer de date din India, cel mai mare salariu pe care îl poate câștiga un inginer de date mari este de 20 de lei.1 lakhs pe an (1 $.7L pe lună).

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este date mari sfârșitul teoriei

Nu există „sfârșit de teorie”, ci doar noi oportunități. Încadrarea problemei datelor mari în ceea ce privește opozițiile, adică deducerea versus inducția, bazată pe ipoteze versus bazate pe date sau umane versus, lipsește punctul că ambele strategii sunt necesare și se pot completa reciproc.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce sunt supraevaluate datele mari

Experții din industrie susțin că defectele inerente acestei tehnologii pot fi depășite doar pe termen lung, când sunt introduse unele schimbări în funcționarea sa. Acest lucru a născut, de asemenea, o serie de critici și cei care se ocupă, mulți dintre ei susținând că tehnologia este suprasolicitată – și nu este demnă de investiții de timp și efort.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt 4 probleme de date mari

Provocări ale Big DataStorage.Prelucrare.Securitate.Găsirea și fixarea problemelor de calitate a datelor.Scalarea sistemelor de date mari.Evaluarea și selectarea tehnologiilor de date mari.Medii de date mari.Perspective în timp real.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este cea mai mare problemă cu datele mari

Lipsa unei înțelegeri corecte a datelor mari

De exemplu, dacă angajații nu înțeleg importanța stocării datelor, s -ar putea să nu păstreze backupul datelor sensibile. S -ar putea să nu utilizeze bazele de date în mod corespunzător pentru stocare. Drept urmare, atunci când aceste date importante sunt necesare, acestea nu pot fi preluate cu ușurință.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Datele mari își vor pierde popularitatea față de altceva

Cu toții avem această întrebare, Big Data își va pierde faima Popularitatea Big Data este la apogeu, dar în viitor, popularitatea sa nu se va estompa cu ușurință, deoarece nevoia sa este în creștere zi de zi, iar salariul oferit este adesea foarte mare. Există atât de multe oportunități în întreaga lume în mai multe domenii.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Cât de greu este să intri în date mari

Educația și abilitățile specifice sunt o cerință de a deține un loc de muncă în acest domeniu. Pozițiile de date mari necesită un fundal în programare, fluență sau familiaritate în C, Python, Java și SQL. Cel mai bun mod de a dobândi aceste abilități este prin obținerea unei diplome de licență sau master.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari stresante

Domeniul științei datelor este rapid, solicitant și provocator. Învățarea de a -ți îndeplini corect responsabilitățile poate dura și ceva și acest lucru se poate adăuga la stres.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este 35 prea vechi pentru știința datelor

Nu este niciodată prea târziu să devii un om de știință de date – atâta timp cât ai abilitățile și determinarea potrivită, poți deveni un om de știință de date la orice vârstă. Presupunând că aveți competența, nu există o limită de vârstă – chiar dacă începeți de la zero cu o diplomă. Nu întârziați să învățați știința datelor.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este 40 prea bătrân pentru a deveni un om de știință de date

Oricare ar fi vârsta ta, nu este niciodată prea târziu să -ți urmărești visele de a deveni un om de știință calificat de date. Aflați cum să reușiți în această profesie de mai jos.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Oamenii de știință de date pot face 300K

Pentru managerii de știință a datelor, salariul de bază median variază de la 155.000 USD la 275.000 USD, în funcție de nivelul de experiență. A 75 -a percentilă a salariului de bază pentru un manager de știință a datelor la nivelul 3 este de 310.000 USD, o creștere anuală de 13%.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care plătește mai multe date mari sau știința datelor

Un analist de date de afaceri senior se poate aștepta să câștige în medie 85.000 USD, iar un analist de date de afaceri la nivel de intrare poate câștiga în jur de 55.000 USD. Știința datelor vs. Salariul de analiză a datelor: salariul atât al profesioniștilor de știință a datelor, cât și al datelor de analiză a datelor este aproape același, cu o mică variație în tendințele la nivel de intrare.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce au eșuat datele mari

Lipsa obiectivelor

Unul dintre cele mai frecvente motive pentru care proiectele de date mari nu reușesc este lipsa obiectivelor clare. Fără un obiectiv clar, poate fi dificil să se stabilească ce date trebuie să colectați și cum să le utilizați eficient.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce sunt controversate datele mari

Una dintre principalele probleme referitoare la analiza datelor mari este lipsa de transparență. Big Data Analytics colectează tone de informații private despre clienți, ridicând multe probleme de confidențialitate: Unde se duc aceste informații private cine o poate vedea cine o colectează

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari doar un hype

Pentru a rezuma, datele mari nu sunt doar hype, ci o oportunitate care îi așteaptă pe cei care trebuie să fie potriviți. Deși sunt încă în etapele sale incipiente, unii aplică analize, motoare cu reguli și tehnici de învățare automată la date mari, oferind instrumente de explorare a datelor și căutare.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] De ce datele mari sunt neetice

În trecut, consimțământul informat pentru colectarea datelor a fost de obicei luat pentru participarea la un singur studiu. Datele mari fac ca această formă de consimțământ să fie imposibilă, deoarece întregul scop al studiilor mari de date, minerit și analitice este de a dezvălui tipare și tendințe între punctele de date care au fost anterior de neconceput.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt 3 limitări pentru utilizarea datelor mari

Aceste date trebuie analizate pentru a îmbunătăți luarea deciziilor. Dar, există unele provocări ale datelor mari întâlnite de companii. Acestea includ calitatea datelor, stocarea, lipsa profesioniștilor din științele datelor, validarea datelor și acumularea de date din diferite surse.

[/wpremark]