تحليلات البيانات الكبيرة هي استخدام تقنيات تحليلية متقدمة مقابل مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة للغاية تتضمن بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة ، من مصادر مختلفة ، وبأحجام مختلفة من تيرابايت إلى زيتابايت.
-
فهم منصة البيانات الضخمة وحالات استخدامها
-
قدم لمحة عامة عن Apache Hadoop
-
توفير مفاهيم HDFS والتواصل مع HDFS
-
البيانات غير المهيكلة
-
التعرض لتحليلات البيانات الضخمة
-
توفير نظام Hadoop البيئي العملي
-
بشكل أساسي ، تسمح البيانات الضخمة للشركات بمعرفة عملائها من أجل تحسين استراتيجيات التسويق وتجربة العملاء
-
توفر البيانات الضخمة نظرة ثاقبة لعملائك ، بما في ذلك المعلومات السكانية والموقع الجغرافي وكيفية تفاعلهم مع شركتك في الوقت الفعلي.
-
يوفر مرونة فعالة من حيث التكلفة لأحمال العمل المتمحورة حول البيانات
-
يمكن نشرها والاستفادة منها بسهولة في أماكن العمل وفي السحابة
-
البيانات المنظمة
-
البيانات غير المهيكلة
-
البيانات شبه المنظمة.
-
يرتدي محلل البيانات الضخمة قبعات متعددة ، وغالبًا ما يبدل التروس من إجراء الأبحاث إلى بيانات التنقيب للحصول على المعلومات إلى تقديم النتائج.
-
جمع هذه البيانات وتحليلها وتصورها وتوصيلها للمساعدة في توجيه هذه القرارات المستقبلية.
-
الوسائط الاجتماعية والتطبيقات السحابية وبيانات مستشعر الجهاز
-
يوصى بدور عالم البيانات لأولئك الذين يرغبون في إنشاء نماذج متقدمة للتعلم الآلي واستخدام تقنيات التعلم العميق لتسهيل المهام البشرية.
-
محللو البيانات المهرة هم من أكثر المحترفين رواجًا في العالم
-
تحليلات البيانات هي عملية استخراج معلومات مفيدة من البيانات
-
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يهدف إلى إنتاج رؤى أوسع.
-
يعتتشير البيانات الضخمة إلى أي مجموعة كبيرة ومعقدة من البيانات.مد محللو البيانات على مهارات مثل البرمجة بلغة R أو Python ، والاستعلام عن قواعد البيانات باستخدام SQL ، وإجراء التحليل الإحصائي.
