ky-nang-kien-truc-su-du-lieu-can-co

Dữ liệu lớn cả có cấu trúc và không có cấu trúc. Mặc dù nó mang lại nhiều cơ hội cho các tổ chức thuộc mọi quy mô, nhưng việc xử lý khá khó khăn. Điều này đòi hỏi một bộ kỹ năng cụ thể . Dữ liệu lớn được xử lý bởi một kiến trúc sư dữ liệu lớn, đây là một vị trí đặc thù. Cần có một kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề khá lớn. Bằng cách phân tích dữ liệu, sử dụng Hadoop, một công nghệ dữ liệu.

Cần phân tích dữ liệu để xử lý cơ sở dữ liệu trên quy mô lớn. Đồng thời phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn. Một kiến ​​trúc sư đứng ở vị trí trưởng nhóm cần phải có khả năng cố vấn mọi người và cộng tác với các nhóm khác nhau. Điều này cũng quan trọng trong việc xây dựng mối quan hệ với các công ty, nhà cung cấp khác nhau.

Kỹ năng cần thiết của mỗi kiến trúc sư dữ liệu lớn

Để trở thành một kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn đòi hỏi nhiều năm đào tạo. Bạn cần có nhiều loại năng lực, sẽ phát triển theo thời gian khi lĩnh vực này phát triển. Một kiến trúc sư dữ liệu lớn cần phải có các kỹ năng sau:

  • Ra quyết định phân tích dữ liệu và người đó cũng phải có chất lượng lưu trữ dữ liệu khổng lồ.
  • Nên biết về học máy vì nó rất quan trọng; nhận dạng mẫu, phân cụm để xử lý dữ liệu và khai thác văn bản là một vài yếu tố cần thiết.
  • Nên có sở thích và kinh nghiệm trong các ngôn ngữ lập trình, các công nghệ mới nhất. Tất cả các loại khung JavaScript như HTML5, dịch vụ RESTful, Spark, Python, Hive, Kafka và CSS là một vài khung công tác thiết yếu.
  • Một kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn cần có kinh nghiệm để xử lý các công nghệ dữ liệu mới nhất như; Hadoop, MapReduce, HBase, oozie, Flume, MongoDB, Cassandra và Pig.
  • Nên biết cách làm việc trong môi trường đám mây và cũng cần có kinh nghiệm về điện toán đám mây.
  • Kinh nghiệm trong kho dữ liệu và khai thác là một điều bắt buộc.

Yêu cầu của đối với mỗi kiến trúc sư dữ liệu lớn

Các yêu cầu công việc cụ thể đối với kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn là:

  • Khả năng hiểu và cũng có thể truyền đạt cách thức hoạt động của dữ liệu lớn; cho dù đó là thông qua các kỹ năng quản lý nhanh hơn hay không.
  • Khả năng làm việc với dữ liệu đa dạng, khá lớn và được hình thành từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Nên có kỹ năng về các công cụ và công nghệ dữ liệu lớn; nó bao gồm các công nghệ như Hadoop, Acculo, MapReduce, Hive, HBase, panoply và redshift.

Tóm lại, một kiến ​​trúc sư dữ liệu lớn phải giỏi rất nhiều thứ; họ cần có kinh nghiệm thiết kế và thực hiện.

Nguồn: www.smartdatacollective

Xem thêm: