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वीडियो: बड़े डेटा विश्लेषक की भूमिका क्या है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
बड़े डेटा विश्लेषक उपयोग के लिए जिम्मेदार हैं डेटा विश्लेषण और सीआरएम एक संगठन के तकनीकी प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और सिस्टम एन्हांसमेंट पर सिफारिशें प्रदान करने के लिए। इन विश्लेषकों स्ट्रीमिंग और लाइव. जैसे मुद्दों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं आंकड़े तथा आंकड़े पलायन।
लोग यह भी पूछते हैं कि बिग डेटा एनालिस्ट क्या करता है?
ए डेटा विश्लेषक isthe जो एकत्र करता है, व्यवस्थित करता है और विश्लेषण करता है बड़ा के समूह आंकड़े (जाना जाता है बड़ा डेटा ) पैटर्न और कुछ अन्य उपयोगी जानकारी खोजने के लिए। आंकड़े खनन और आंकड़े लेखा परीक्षा हैं एक बनने के लिए कौशल होना चाहिए डेटा विश्लेषक.
इसी तरह, बड़े डेटा विश्लेषक कितना कमाते हैं? एक के लिए औसत वेतन बिग डेटा एनालिस्ट है $43.50प्रति घंटा। एक के लिए औसत वेतन बिग डेटा एनालिस्ट है $78, 044प्रति वर्ष। बिग डेटा एनालिस्ट है आपका कार्य शीर्षक? व्यक्तिगत वेतन रिपोर्ट प्राप्त करें!
इसे ध्यान में रखते हुए, बड़े डेटा विश्लेषक के लिए आवश्यक कौशल क्या हैं?
Big Datajob को क्रैक करने के लिए निम्नलिखित कौशल आवश्यक हैं:
- अपाचे हडोप।
- अपाचे स्पार्क।
- नोएसक्यूएल।
- मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग।
- सांख्यिकीय और मात्रात्मक विश्लेषण।
- एसक्यूएल।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
- सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा।
क्या बिग डेटा एनालिटिक्स एक अच्छा करियर है?
विश्लेषणात्मक कौशल वाला एक पेशेवर के समुद्र में महारत हासिल कर सकता है बड़ा डेटा और संगठन के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति बनें, व्यवसाय को बढ़ावा दें और उनका आजीविका . 1. के लिए बढ़ती मांग एनालिटिक्स पेशेवर: में नौकरी के अधिक अवसर हैं बड़ा डेटा प्रबंधन और एनालिटिक्स पिछले साल की तुलना में।
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बड़े डेटा में डेटा अंतर्ग्रहण क्या है?
डेटा अंतर्ग्रहण एक डेटाबेस में तत्काल उपयोग या भंडारण के लिए डेटा प्राप्त करने और आयात करने की प्रक्रिया है। कुछ निगलना 'कुछ लेना या कुछ अवशोषित करना' है। डेटा को वास्तविक समय में स्ट्रीम किया जा सकता है या बैचों में डाला जा सकता है
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आप बड़े डेटा के बुनियादी ढांचे का निर्माण कैसे करते हैं?
यहां कुछ चरण दिए गए हैं जो आपको एक बुनियादी बड़ी डेटा संरचना रखने में मदद करेंगे, जिसे आप जैसे-जैसे आगे बढ़ा सकते हैं, बना सकते हैं। अपनी प्राथमिकताओं का पता लगाएं। अपना डेटा संग्रह और संग्रहण सिस्टम सेट करें। सुनिश्चित करें कि आपकी साइबर सुरक्षा ठोस है। एक विश्लेषिकी दृष्टिकोण पर निर्णय लें। अपने डेटा का लाभ उठाएं। लाइन के नीचे लाभ
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