La dirección más vanguardista en la actualidad es la división del big data.
El analista de big data se refiere al proceso de análisis científico, extracción, presentación y soporte de decisiones de big data basado en varios métodos de análisis. Los analistas de big data son el título de los profesionales que se dedican a esta profesión. El Ministerio de Comercio de China ha clasificado a los analistas de big data.
Los analistas de big data pueden permitir a las empresas comprender claramente la situación actual y el entorno competitivo, realizar evaluaciones de riesgos y apoyo a las decisiones, y aprovechar al máximo el valor que aportan los big data. Después de la extracción y presentación de datos, presentará un informe claro, preciso y respaldado por datos a los tomadores de decisiones corporativos. Por lo tanto, los analistas de big data ya no son simples personal de TI, sino figuras centrales que pueden participar en la toma de decisiones corporativas.
El análisis de datos tiene una larga historia. En cierto sentido, al Sr. Contador también se le puede llamar analista de datos, analizando cuentas corrientes, cuentas por cobrar, gastos, etc. Pero esto no es un análisis de big data, sino estadísticas basadas en sus propios datos. Por lo tanto, para comprender las responsabilidades de un analista de big data, es necesario comprender la diferencia entre análisis de datos y analistas de big data.
En comparación con los analistas de datos tradicionales, los analistas de big data deben aprender a romper los silos de información, utilizar diversas fuentes de datos para descubrir patrones de datos en datos masivos y descubrir anomalías en datos masivos. Responsable de la planificación, desarrollo, operación y optimización de la plataforma de análisis y minería de big data; desarrollando modelos de datos, minería de datos y algoritmos de procesamiento de acuerdo al diseño del proyecto proporcionando resultados de análisis a través de exploración de datos y análisis de salida de modelos;
Requisitos de habilidades: tener una amplia experiencia práctica en análisis de datos, minería y modelado de almacenes de datos, y ser bueno en métodos estadísticos comunes como regresión lineal, regresión logística, diseño experimental, análisis de cesta de compras, agrupación y agrupación. . , familiarizado con el software de análisis estadístico convencional y los algoritmos comunes para la extracción de datos, y capaz de procesar y extraer datos masivos.