성공적인 데이터 과학 경력을 위한 빅 데이터 도구 마스터하기

오늘날 데이터 과학의 폭발적인 성장으로 인해 여러 가지 빅 데이터 도구 및 기술을 사용할 수 있습니다. 프로세스를 간소화하고 전체 비용을 절감하여 분석에 도움을 줍니다.

여기에는 최고의 빅 데이터 기술 및 도구가 주요 속성 및 정보 요약과 함께 나열되어 있습니다. 이 기사에 나오는 애플리케이션과 도구는 신중하게 선택되었습니다 직장인부업.

대부분의 빅 데이터 도구는 모든 어려운 활동을 한 곳에서 제공합니다. 코드를 처음부터 시작할 필요가 없기 때문에 사용자는 데이터 과학 기능을 더 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 데이터 과학 애플리케이션 도메인을 지원하는 다른 도구도 많이 있습니다.

아파치 카산드라:
자주 사용되는 많은 빅 데이터 도구와 프로그램은 오픈 소스이므로 자유롭게 사용할 수 있고 변경 및 재배포가 가능합니다. Apache Cassandra는 모든 빅 데이터 전문가가 마스터해야 하는 오픈 소스 도구 중 하나입니다. Apache Cassandra는 엄청난 양의 정보를 처리하도록 설계되었기 때문에 데이터베이스를 관리할 수 있습니다.

스태윙:
Statwing은 빅 데이터 산업에 종사하는 사람들을 위한 훌륭한 도구일 뿐만 아니라; 시장 조사와 같은 다른 분야의 개인에게도 유용합니다. 대량의 데이터를 사용하면 이 통계 도구를 사용하여 막대 차트, 산점도 및 기타 그래프를 신속하게 생성할 수 있으며 이를 PowerPoint 또는 Excel로 내보낼 수 있습니다.

태블로
데이터를 시각화할 수 있는 또 다른 응용 프로그램은 코드 없는 데이터 쿼리도 지원하는 Tableau입니다. 사용자는 모바일 솔루션을 통해 이동 중에도 Tableau를 최대한 쉽게 사용할 수 있습니다. 그러나 대화형이며 공유 가능한 대시보드가 ​​너무 크기 때문에 팀에서는 Tableau를 사용해서는 안 됩니다.

아파치 하둡
Apache Hadoop은 빅 데이터 프레임워크의 기반으로 자주 사용됩니다. 이 Java 기반 솔루션은 확장성이 뛰어나며 크로스 플랫폼 사용을 지원합니다. 사진과 동영상을 포함한 모든 유형의 정보를 처리할 수 있습니다.

몽고DB:
데이터는 자주 변경될 수 있으며 정기적으로 수정해야 하는 대규모 데이터 세트로 작업하는 경우 MongoDB는 훌륭한 도구입니다. 따라서 분석 분야에 관심이 있다면 이 기술에 능숙해지는 것이 필수적입니다. 온라인 제품 카탈로그, 모바일 앱 등을 포함한 다양한 소스의 정보를 저장할 수 있습니다.

HPCC:
LexisNexis Risk Solution은 HPCC라는 대규모 도구를 만들었습니다. 단일 플랫폼, 단일 아키텍처 및 단일 프로그래밍에서 데이터 처리를 수행합니다.