Что такое навыки NoSQL и что важно в SQL
Что такое навыки NoSQL - данные есть везде и влияют практически на все аспекты жизни. Ритейлеры знают, какие продукты продаются и кто их покупает. Вопросы опроса проверяют мнение людей о различных вещах от потребительских товаров до мнения о политических партиях. Сектор здравоохранения был полностью революционизирован большими данными, так как он помогает врачам отслеживать детали жизни своих пациентов, в то же время изобретая новые лекарства. Сегодня социальные сети отслеживают мнения многих потребителей по всему миру, а датчики способны отслеживать незначительные изменения погоды. Это означает, что если данные могут быть собраны по какой-либо теме, это делается. Поскольку данные влияют практически на все сферы жизни, варианты карьерного роста в этой области чрезвычайно прибыльны и популярны.
Какие важные навыки NoSQL необходимы для выживания в индустрии больших данных?
Аналитика больших данных охватывает практически все сектора экономики, и сейчас самое время воспользоваться возможностью использовать их для достижения целей и задач компании. Крупные консалтинговые и исследовательские фирмы по всему миру осознают тот факт, что аналитика больших данных может обеспечить будущее компании, и поэтому есть команды, предназначенные для комплексной работы в этой отрасли. Тем не менее, существует огромная нехватка людей, обладающих навыками анализа больших данных и способных помочь корпорациям разобраться в огромных объемах данных, доступных для них, и получить от них содержательную информацию. Поэтому для профессионалов очень важно получить представление об аналитике больших данных, и вот несколько способов, которыми люди могут лучше подготовиться.
- Если вы хотите войти в область анализа больших данных, важно правильно изучить инструменты торговли: некоторые инструменты, включающие анализ данных, включают в себя SQL, R, SPSS и SAS. Начните с инструментов, к которым у вас есть доступ. Иногда полезно обойтись несколькими инструментами, чтобы вы могли лучше понять анализ данных. Обучение подразумевает не только знание всех сложных и запутанных деталей, но, по крайней мере, формирование базовых знаний об основных функциях инструментов. Оттуда вы можете пойти дальше и получить мастерство только с одним инструментом. Также лучше освоить один инструмент, а затем изучить другие инструменты, так как это поможет вам лучше выполнять свои задачи.
- Изучите приемы инструментов в анализе данных. Понимание этих инструментов чрезвычайно важно, если вы хотите изучить приемы торговли. В этом случае может быть два возможных варианта. Во-первых, учиться на опыте и знаниях другого опытного человека. Второй путь - через профессиональную учебную программу, доступную на рынке. Хотя учебные пособия по самопомощи могут не помочь отдельным лицам получить глубокие знания в области анализа данных, изучение моделей очень важно. Это связано с тем, что выходные данные запущенного процесса в SAS или моделей в SPSS имеют тенденцию иметь дело с большим количеством статистики. Знание того, какую статистику нужно искать, а какую - игнорировать, имеет решающее значение, и только хороший и опытный аналитик сможет сделать такой выбор эффективно.
Большие данные сегодня включают в себя множество модных слов, сокращений и терминологий. Среди этих терминов один, который привлекает много внимания, - NoSQL. Это особенно верно, потому что сегодня бренды пытаются регулярно справляться с большим количеством данных. По мере того, как все больше и больше компаний пытаются внедрять большие данные быстрыми темпами, чтобы они могли опередить своих конкурентов. Теперь компании стремятся перенимать большие данные такими быстрыми темпами, что внедрение этих технологий необходимо понимать всесторонне. Одной из таких технологий является NoSQL, которая необходима профессионалам, которые хотят проникнуть в область больших данных и работать в этом секторе. Поскольку это прибыльная отрасль, очень важно выделяться из толпы, чтобы понять наиболее важный аспект технологии, который управляет ею. Короче говоря, если есть одна вещь, которая может помочь вам продвинуться с точки зрения навыков, это правильное понимание навыков NoSQL, которое является основой всей индустрии больших данных.
Что такое навыки NoSQL и типы баз данных NoSQL, их важность в больших данных?
Что такое база данных NoSQL в настоящее время является одним из основных способов, которыми бренды могут управлять данными и базой данных в больших количествах? Вот почему NoSQL получает много выдающихся результатов, поскольку они могут эффективно обрабатывать большие наборы данных. Благодаря широкому и широкому спектру архитектур и технологий NoSQL может помочь брендам решать проблемы производительности и масштабируемости, связанные с большими данными. Эти проблемы не могут быть эффективно решены реляционными базами данных, так как сегодня у брендов есть много неструктурированных и необработанных данных, которые хранятся на нескольких серверах в облаке. Поскольку эти размеры данных огромны, им нужна технология, которая способна эффективно обрабатывать этот огромный объем данных. На данный момент существует конкретное определение того, что именно NoSQL, но есть некоторые характеристики, которые определяют его эффективным образом. Они включают в себя то, что навыки NoSQL не должны использовать реляционную модель, хорошо работать на кластерах, с открытым исходным кодом, они созданы для веб-ресурсов 21-го века и также должны быть без схемы.
Важной частью NoSQL является четыре типа базы данных. Что такое базы данных NoSQL, которые являются несложными хранилищами данных, которые предоставляют клиентам перспективу API? В этой базе данных клиент может ввести значение для ключа, получить значение для ключа или даже удалить весь ключ из хранилища данных. Значения ключей баз данных NoSQL обеспечивают доступ к первичным ключам, что позволяет брендам работать лучше, а также обеспечивает лучшую масштабируемость. Некоторые из популярных баз данных NoSQL со значением ключа включают Memcached, Riak, Redis и Couchbase. Вторая называется база данных документов, которая представляет собой удивительный способ, с помощью которого бренды могут хранить документы и манипулировать ими простым и легким способом. Документы компании могут храниться в нескольких форматах, таких как XML, BSON, JSON, а также извлекаться из хранилищ базы данных. Большинство этих документов очень похожи друг на друга. Благодаря иерархическим структурам данных эти документы являются информативными и состоят из скалярных значений, коллекций и карт.
Некоторые из популярных баз данных NoSQL, которые делают обходы на рынке, включают RavenDB, OrientDB, CouchDB, MongoDB и другие. Что такое база данных NoSQL называется хранилищем семейства столбцов, в котором есть строки со многими столбцами, связанными с ключом строки? Эта система позволяет брендам создавать наборы данных, которые связаны друг с другом и, следовательно, могут быть доступны вместе. Некоторые из наиболее популярных типов баз данных семейства столбцов - это Cassandra, за которыми следуют HBase, Hypertable и Amazon DynamoDB. Четвертая категория базы данных типов баз данных NoSQL - это графовые базы данных, которые позволяют хранить объекты или узлы, а также позволяют устанавливать связь между одними и теми же объектами. Некоторые из наиболее популярных форм графовой базы данных включают в себя Noe4J, Infinite graph и OrientDB и другие.
Рекомендуемые курсы
- Полный курс R Studio Anova Techniques
- AngularJS онлайн курс
- Пройдите обучение ISTQB уровня 1
- Тренинг по основам тестирования программного обеспечения
Как правильно выбрать формат NoSQL?
Как упоминалось выше, существует четыре различных формата NoSQL, и выбор правильного формата может показаться сложным делом. Есть несколько рекомендаций, которые бренды могут рассмотреть, если они хотят инвестировать в один из четырех вышеуказанных форматов. База данных значений ключей чрезвычайно полезна в следующем случае. База данных значений ключей идеально подходит для хранения профилей пользователей, информации о сеансе, онлайн-информации, такой как информация о корзине и потребительские предпочтения. В случае, если бренды должны иметь дело с запросами, связанными с данными, и найти взаимосвязь между соответствующими данными, эту систему лучше оставить в покое. База данных документов идеально подходит для ситуаций, когда компаниям необходимо управлять системами управления контентом, веб-аналитикой, платформами блогов, платформами электронной коммерции и аналитикой в реальном времени.
В случае, если брендам необходимо работать с данными, которые имеют сложные транзакции NOSQL, которые покрывают несколько запросов, эта система не очень полезна. С другой стороны, база данных семейства столбцов идеальна для компаний, которые хотят контролировать свои платформы для ведения блогов, нуждаются в системах управления контентом, поддерживают счетчики и другие функции. Эту систему лучше избегать в ситуациях, которые были недавно созданы и требуют изменения шаблонов запросов данных. Наконец, графическая база данных идеально подходит для проблемных пространств, связанных с такими данными, как пространственные данные, социальные сети, информация о маршрутизации за деньги и рекомендуемые функции, связанные с поисковыми системами.
Знание того, что такое база данных NoSQL, чрезвычайно важно в настоящее время.
Поэтому база данных NoSQL является одним из наиболее важных аспектов больших данных, и знание этого призвано помочь профессионалам поднять свою карьеру на новый уровень. Навыки NoSQL являются одним из наиболее важных компонентов в наборе навыков любого аналитика данных. Некоторые из причин, почему они важны, включают следующее: a. Знания о навыках NoSQL помогут повысить производительность аналитиков данных, поскольку они будут обладать необходимыми навыками для удовлетворения требований приложения b. Что такое база данных NOSQL, может повысить производительность данных, поскольку она может эффективно объединять большие наборы данных, наряду с уменьшением задержки и улучшением всего вывода c. Специалисты NoSQL сегодня востребованы на рынке, потому что компании нуждаются в них срочно. Этот высокий спрос справедливо отражается на заработной плате этих людей, которая является одной из самых высоких и прибыльных во всех категориях и компаниях. Быть специалистом по NoSQL сегодня является одной из самых востребованных вакансий в сфере информационных технологий.
Еще одной технологией, которая захватывает индустрию больших данных, является Hadoop. Легко сказать, что большие данные имеют две стороны, которые являются чрезвычайно прибыльными и популярными среди аналитиков. Если один из них - Hadoop, другой, без сомнения, является NOSQL. Сегодня, когда в мире имеется так много данных, профессионалы, которые могут грамотно управлять навыками NoSQL, а также документы и файлы, пользуются большим спросом в различных компаниях. Вот почему этим профессионалам нужно было уметь быстро и эффективно решать эти задачи, не добавляя дополнительного внимания к функционированию своих брендов.
По словам Payscale, профессионал в области NoSQL близок к одному лак-доллару, и есть большая вероятность, что это может возрасти и в будущем. Среди всех отраслей, в которых есть возможности для специалистов по NoSQL, индустрия здравоохранения платит своим профессионалам среди лучших показателей. Далее следуют индустрия разработки программного обеспечения, индустрия услуг информационных технологий и ИТ-консалтинг.
Какие основные профессии требуют навыков работы с базами данных NoSQL?
Во многих отраслях требуются профессионалы, которые умеют обращаться с данными умело. Вряд ли найдется область, которая не требовала бы людей, которые бы имели глубокие знания о том, что такое NoSQL и связанные с ним области. Некоторые из областей, в которых они требуются, включают следующее:
- Администратор базы данных. Администратор базы данных - это высококвалифицированный специалист, основной задачей которого является использование специализированного и высокотехнологичного программного обеспечения для комплексного хранения и организации данных. Некоторые из их обязанностей включают планирование емкости, установку, настройку, миграцию, мониторинг производительности, резервное копирование и восстановление данных. Хорошие администраторы баз данных должны уметь работать с рядом платформ баз данных, среди которых Oracle, MongoDB и Cassandra. Само собой разумеется, что чем больше у вас опыта, тем больше вы можете получать зарплату!
- Архитектор данных. Архитектор данных - это еще одна возможность трудоустройства, которая ждет людей, которые хорошо знакомы с методами типов баз данных NoSQL. В их обязанности входит создание моделей данных, анализ данных, хранение данных и миграция данных.
- Разработчик программного обеспечения / приложений: действительно высококлассная работа, работа разработчика программного обеспечения / приложений пользуется большим спросом в отрасли. Эти профессионалы несут ответственность за создание приложений, таких как игры и программы для обработки текстов, с одной стороны, а также получают удовольствие от работы с другой стороны. Для этой работы навыки программирования действительно важны.
- Специалист по данным: еще одна работа, которая довольно популярна в индустрии больших данных, - специалист по данным должен обладать широким спектром навыков работы с данными. Наука о данных использует методы и теории, которые взяты из многих областей, включая статистику, математику, распознавание образов, интеллектуальный анализ данных и многие другие. Согласно Harvard Business Review и Forbes, работа ученых-данных является «самой сексуальной работой 21-го века», что означает, что их спрос будет расти и в будущем.
В заключение можно сказать, что инвестирование в навыки NoSQL - один из лучших способов, с помощью которого профессионалы могут продвинуться по карьерной лестнице в индустрии больших данных. Обладая широким спектром завидных возможностей, эта область призвана играть заметную роль в функционировании компаний и брендов по всему миру.
Связанная статья
Вот несколько статей, которые помогут вам получить более подробную информацию о карьере больших данных, поэтому просто перейдите по ссылке.
- Упрощение различий между узлом JS и Java
- 8 самых полезных руководств по вопросам интервью Big Data
- Бизнес-аналитика против больших данных - 6 потрясающих сравнений
- Карьера в больших данных
- Большие данные против Data Science - чем они отличаются?