¿Aprender qué herramienta / tecnología obtendría un trabajo como analista de datos?

El término Big Data se refiere a todos los datos que se generan en todo el mundo a un ritmo sin precedentes. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados. Las empresas comerciales de hoy deben una gran parte de su éxito a una economía que está firmemente orientada al conocimiento. Los datos impulsan a las organizaciones modernas del mundo y, por lo tanto, dar sentido a estos datos y desentrañar los diversos patrones y revelar conexiones invisibles dentro del vasto mar de datos se vuelve crítico y un esfuerzo enormemente gratificante. Mejores datos conducen a una mejor toma de decisiones y una mejor forma de crear estrategias para las organizaciones, independientemente de su tamaño, geografía, participación en el mercado, segmentación de clientes y otras categorizaciones. Las empresas más exitosas del mañana serán las que puedan dar sentido a todos esos datos a volúmenes y velocidades extremadamente altas para capturar mercados y bases de clientes más nuevos. Entrenamiento de Big Data y Hadoop con certificación en línea

Big Data tiene ciertas características y, por lo tanto, se define utilizando 4V, a saber:

Volumen: la cantidad de datos que las empresas pueden recopilar es realmente enorme y, por lo tanto, el volumen de datos se convierte en un factor crítico en el análisis de Big Data.

Velocidad: la velocidad a la que se generan nuevos datos, todo gracias a nuestra dependencia de Internet, los sensores, los datos de máquina a máquina también es importante para analizar Big Data de manera oportuna. Data Science, R, Mahout – Combo Course Training Clases en línea | Data Science, R, Mahout – Cursos combinados de cursos en línea

Variedad: los datos que se generan son completamente heterogéneos en el sentido de que podrían estar en varios formatos como video, texto, base de datos, datos numéricos, sensores, etc., y por lo tanto, comprender el tipo de Big Data es un factor clave para desbloquear su valor.

Veracidad: saber si los datos disponibles provienen de una fuente confiable es de suma importancia antes de descifrar e implementar Big Data para las necesidades comerciales.

Aquí hay una breve explicación de cómo exactamente las empresas están utilizando Big Data:

Una vez que el Big Data se convierte en pepitas de información, se vuelve bastante sencillo para la mayoría de las empresas comerciales en el sentido de que ahora saben lo que quieren sus clientes, cuáles son los productos que se mueven rápidamente, cuáles son las expectativas de los usuarios del cliente servicio, cómo acelerar el tiempo de comercialización, formas de reducir costos y métodos para construir economías de escala de una manera altamente eficiente. Por lo tanto, Big Data conduce claramente a grandes beneficios para las organizaciones y, por lo tanto, naturalmente, hay una gran cantidad de interés en todo el mundo

1. MS Excel

• Paso 1. Aprenda fórmulas, atajos y gráficos.
• Paso 2. Aprenda a trabajar con el paquete de herramientas de análisis para análisis estadísticos y el solucionador para la optimización. (Si no conoce las estadísticas, aprenda que primero omita este paso)
• Paso 3. Aprenda VBA para automatizar las tareas en Excel.
• Paso 4. Intenta construir un tablero estático.

2. SQL

• Paso 1. Aprenda las declaraciones básicas: – SELECCIONAR, INSERTAR, ACTUALIZAR, ELIMINAR, etc.
• Paso 2. Aprenda uniones, funciones y subconsultas
• Paso 3. Practica escribir consultas complejas.
• Paso 4. aprende a conectar bases de datos con excel.
• Paso 5. Ahora construya un tablero dinámico en Excel con conectividad de base de datos.

3. R

• Paso 1. Aprende lo básico de R.
• Paso 2. Importación y exportación de datos
• Paso 3. Exploración de datos
• Paso 4. Visualización de datos
• Paso 5. Programación en R (funciones, iteración, etc.)
• Paso 6. Técnicas de aprendizaje automático (regresión, árbol de decisión, bosque aleatorio, agrupación, etc.)
• Paso 7. Aprenda a comunicar los resultados utilizando Rmarkdown o Shiny Web Applications.

¡Gracias!.

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La mayoría de las grandes multinacionales utilizan SAS para el análisis de datos.

¡Pero es costoso, por lo que no muchas empresas pueden permitírselo!

La mayoría de las nuevas empresas y empresas de gama media apuestan por

1. R – programación
2. pitón
3. SPSS es otro software de IBM que utilizan algunas de las empresas.

Junto con estas herramientas de visualización como tableau es útil saberlo.

Un científico de datos representa una evolución desde el rol comercial o analista de datos. La capacitación formal es similar, con una base sólida típicamente en informática y aplicaciones, modelado, estadísticas, análisis y matemáticas.

Te sugiero que te unas al curso de capacitación de SAS, que te ayudaría a conseguir un trabajo como analista de datos. Yo personalmente te recomiendo el mejor curso de capacitación SAS para unirte a Expert InGlobe.
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Si conoces R y SQL, trabajarás

A2A

Le sugiero que elija Datawarehousing inicialmente y luego vaya con Hadoop y R y sus herramientas como Hive, Pig, Sqoop, Flume, spark, HCatalog, HBase para desenterrar más.

SAS, R, Python. Pero, sobre todo, necesita comprender los datos. Saber cómo usar las herramientas no lo llevará a ninguna parte a menos que pueda interpretar el resultado de ellas.

Excel primero, con macro potente, luego SQL, y luego preparación de datos de autoservicio y ETL