{"id":2436,"date":"2022-09-08T19:23:58","date_gmt":"2022-09-08T19:23:58","guid":{"rendered":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/pierwsze-kroki-w-big-data-przewodnik-dla-poczatkujacych\/"},"modified":"2022-09-08T19:23:58","modified_gmt":"2022-09-08T19:23:58","slug":"pierwsze-kroki-w-big-data-przewodnik-dla-poczatkujacych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/pierwsze-kroki-w-big-data-przewodnik-dla-poczatkujacych\/","title":{"rendered":"Pierwsze kroki w Big Data: Przewodnik dla pocz\u0105tkuj\u0105cych"},"content":{"rendered":"
\n
Jak zacz\u0105\u0107 prac\u0119 w Big Data?<\/div>\n
Wymagania:<\/b><\/p>\n
    \n
  1. Dobra znajomo\u015b\u0107 SQL, Python – Pandas, R.<\/li>\n
  2. Wiedza w zakresie Big Data<\/b> Ecosystems: Hadoop, Azure, Spark (PySpark\/Scala, MLlib, GraphX);<\/li>\n
  3. Technologie Cloud: Google Cloud and BigQuery, AWS.<\/li>\n
  4. Dobra znajomo\u015b\u0107 relacyjnych baz danych.<\/li>\n
  5. Do\u015bwiadczenie z narz\u0119dziami klasy Power BI.<\/li>\n
  6. Do\u015bwiadczenie w metodach uczenia maszynowego.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n
    \n\t\t\t\t\t Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na<\/span> www.kodolamacz.pl<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n<\/p><\/div>\n
    \n
    <\/div>\n

    Big Data to szybko rozwijaj\u0105ca si\u0119 dziedzina w bran\u017cy IT. Obejmuje gromadzenie, analiz\u0119 i interpretacj\u0119 du\u017cych ilo\u015bci danych w celu odkrycia ukrytych wzorc\u00f3w, spostrze\u017ce\u0144 i trend\u00f3w. Dziedzina Big Data zyska\u0142a ogromn\u0105 popularno\u015b\u0107 w ostatnich latach ze wzgl\u0119du na jej zdolno\u015b\u0107 do nap\u0119dzania rozwoju biznesu i dostarczania praktycznych spostrze\u017ce\u0144. W tym artykule zbadamy korzy\u015bci p\u0142yn\u0105ce z Big Data, ile pieni\u0119dzy zarabia, prac\u0119 analityka danych i podstawy Big Data. <\/p>\n

    <\/div>\n

    Kto korzysta z Big Data? <\/p>\n

    <\/div>\n

    Big Data przynosi korzy\u015bci wielu bran\u017com, od opieki zdrowotnej, przez finanse, po handel detaliczny. Pomaga organizacjom podejmowa\u0107 lepsze decyzje, poprawia\u0107 do\u015bwiadczenia klient\u00f3w, zwi\u0119ksza\u0107 wydajno\u015b\u0107 operacyjn\u0105 i obni\u017ca\u0107 koszty. Du\u017ce korporacje, takie jak Amazon, Google i Facebook, s\u0105 jednymi z najwi\u0119kszych beneficjent\u00f3w Big Data. Wykorzystuj\u0105 je do zrozumienia potrzeb i preferencji swoich klient\u00f3w, personalizacji dzia\u0142a\u0144 marketingowych oraz dostarczania lepszych produkt\u00f3w i us\u0142ug. <\/p>\n

    <\/div>\n

    Ile pieni\u0119dzy zarabia Big Data? <\/p>\n

    <\/div>\n

    Big Data to lukratywna bran\u017ca. Wed\u0142ug raportu Zion Market Research, globalny rynek Big Data zosta\u0142 wyceniony na 49,01 mld USD w 2018 r. i oczekuje si\u0119, \u017ce osi\u0105gnie 183,62 mld USD do 2025 r., rosn\u0105c przy CAGR na poziomie 20,9% w latach 2019-2025. Wzrost ten wynika z rosn\u0105cego zapotrzebowania na wiedz\u0119 opart\u0105 na danych, aby nap\u0119dza\u0107 rozw\u00f3j biznesu i usprawnia\u0107 podejmowanie decyzji. <\/p>\n

    <\/div>\n

    Na czym polega praca analityka danych? <\/p>\n

    <\/div>\n

    Naukowiec ds. danych jest odpowiedzialny za gromadzenie, analizowanie i interpretowanie du\u017cych ilo\u015bci danych w celu uzyskania wgl\u0105du i podejmowania \u015bwiadomych decyzji. Wykorzystuj\u0105 analiz\u0119 statystyczn\u0105, uczenie maszynowe i inne techniki, aby wydoby\u0107 cenne spostrze\u017cenia z danych. Data scientists wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 z in\u017cynierami danych, analitykami danych i analitykami biznesowymi w celu tworzenia rozwi\u0105za\u0144 opartych na danych, kt\u00f3re rozwi\u0105zuj\u0105 problemy biznesowe. Wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105 r\u00f3wnie\u017c z innymi zespo\u0142ami w organizacji, aby zapewni\u0107, \u017ce dane s\u0105 dok\u0142adne, istotne i aktualne. <\/p>\n

    <\/div>\n

    Co to jest Big Data? <\/p>\n

    <\/div>\n

    Big Data odnosi si\u0119 do du\u017cej ilo\u015bci danych generowanych przez firmy, klient\u00f3w i maszyny. Dane te s\u0105 cz\u0119sto nieustrukturyzowane, co oznacza, \u017ce nie mieszcz\u0105 si\u0119 w tradycyjnych bazach danych. Big Data wymaga specjalistycznych narz\u0119dzi i technik do przechowywania, przetwarzania i analizowania danych. Obejmuje dane ustrukturyzowane (takie jak dane transakcyjne), dane cz\u0119\u015bciowo ustrukturyzowane (takie jak dane z medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych) i dane nieustrukturyzowane (takie jak obrazy i filmy). <\/p>\n

    <\/div>\n

    Ile zarabia analityk danych? <\/p>\n

    <\/div>\n

    Naukowcy zajmuj\u0105cy si\u0119 danymi ciesz\u0105 si\u0119 du\u017cym popytem, a ich pensje to odzwierciedlaj\u0105. Wed\u0142ug Glassdoor, \u015brednia krajowa pensja dla analityka danych w Stanach Zjednoczonych wynosi 113 309 USD rocznie. Wynagrodzenia mog\u0105 si\u0119 jednak r\u00f3\u017cni\u0107 w zale\u017cno\u015bci od takich czynnik\u00f3w jak lokalizacja, bran\u017ca i do\u015bwiadczenie. Naukowcy zajmuj\u0105cy si\u0119 danymi z zaawansowanymi stopniami naukowymi i do\u015bwiadczeniem w technologiach Big Data mog\u0105 zarobi\u0107 jeszcze wi\u0119cej. <\/p>\n

    <\/div>\n

    Wnioski <\/p>\n

    <\/div>\n

    Rozpocz\u0119cie pracy w Big Data mo\u017ce by\u0107 przyt\u0142aczaj\u0105ce, ale jest to satysfakcjonuj\u0105ca i lukratywna dziedzina. Big Data pomaga organizacjom podejmowa\u0107 lepsze decyzje, poprawia\u0107 do\u015bwiadczenia klient\u00f3w, zwi\u0119ksza\u0107 wydajno\u015b\u0107 operacyjn\u0105 i obni\u017ca\u0107 koszty. Naukowcy zajmuj\u0105cy si\u0119 danymi odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w tym procesie, wykorzystuj\u0105c specjalistyczne narz\u0119dzia i techniki do wydobywania cennych informacji z danych. Dzi\u0119ki odpowiednim umiej\u0119tno\u015bciom i do\u015bwiadczeniu, kariera w Big Data mo\u017ce by\u0107 zar\u00f3wno pe\u0142na wyzwa\u0144, jak i satysfakcjonuj\u0105ca.<\/p><\/div>\n

    \n
    FAQ<\/div>\n
    \n
    Co musi umie\u0107 analityk danych?<\/div>\n

    Data scientist musi by\u0107 w stanie analizowa\u0107, interpretowa\u0107 i wyci\u0105ga\u0107 wnioski z du\u017cych i z\u0142o\u017conych zbior\u00f3w danych przy u\u017cyciu umiej\u0119tno\u015bci statystycznych i programistycznych. Powinien r\u00f3wnie\u017c by\u0107 w stanie skutecznie komunikowa\u0107 swoje odkrycia interesariuszom nietechnicznym i dobrze rozumie\u0107 problem biznesowy, kt\u00f3ry pr\u00f3buje rozwi\u0105za\u0107. Ponadto powinni by\u0107 zaznajomieni z technologiami i narz\u0119dziami Big Data, takimi jak Hadoop, SQL i Python.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Jak zacz\u0105\u0107 prac\u0119 w Big Data? Wymagania: Dobra znajomo\u015b\u0107 SQL, Python – Pandas, R. Wiedza w zakresie Big Data Ecosystems: Hadoop, Azure, Spark (PySpark\/Scala, MLlib, GraphX); Technologie Cloud: Google Cloud and BigQuery, AWS. Dobra znajomo\u015b\u0107 relacyjnych baz danych. Do\u015bwiadczenie z narz\u0119dziami klasy Power BI. Do\u015bwiadczenie w metodach uczenia maszynowego. Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na www.kodolamacz.pl Big … Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1910,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1886],"tags":[],"class_list":["post-2436","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-podstawy-big-data"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2436","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1910"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2436"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2436\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2436"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2436"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2436"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}