Ferramentas de análise que você deve saber para conseguir um emprego em big data

Na indústria da construção, é muitas vezes disse que a cozinha vende a casa. O que isso tem a ver com Big Data? Se o resultado final é comunicar informações para tomar medidas, em seguida, ferramentas de análise e visualização são a cozinha de big data.

análise de negócios ou ferramentas de inteligência de negócios

análise de negócios (BA) ou ferramentas de inteligência de negócios (BI) pode ser usado para conectar diretamente a armazenamentos de dados, estruturados e não estruturados, para ajudar na análise e interpretação. Apêndice A enche-lo em alguns recursos para manter-se atualizado sobre BA amplamente utilizado e ferramentas de BI. Aqui estão algumas ferramentas que você pode querer investigar:

• Birst: tecnologias Birst é um on-demand, ou baseado em nuvem, business intelligence e ferramenta analítica para análise de dados.

• IBM Cognos: Cognos é o produto primário para inteligência de negócios da IBM. Foi adquirido em 2008.

• Jaspersoft: Jaspersoft é uma plataforma de inteligência de negócios de fonte aberta.

• MicroStrategy: MicroStrategy, com sede em Washington, DC, é uma empresa de software de inteligência de negócios de capital aberto que tem sido no negócio desde 1989.

• O Oracle Business Intelligence: A Oracle tem um conjunto de ferramentas de inteligência de negócios, alguns construídos in-house e alguns adquiridos de Hyperion. O Oracle Business Intelligence é um conjunto de ferramentas que podem trabalhar em qualquer plataforma de banco de dados relacional.

• Pentaho: Pentaho é uma inteligência de negócios empresa de software open source baseado na Flórida, em operação desde 2004.

• QlikView: QlikView é uma visualização e software de business intelligence empresa analítica.

• RapidMiner: Rápido Miner é ferramenta para análise preditiva. Ele fornece um ambiente para análise de aprendizado de máquina e de texto e é oferecido em um modelo de código aberto comercial e.

• SEIVA: SAP é grande empresa de software multinacional com sede na Alemanha. Produtos como o SAP HANA permite que os usuários possam processar e analisar grandes conjuntos de dados.

• Quadro: Tableau é uma empresa de software que oferece ferramentas de visualização e inteligência de negócios.

Há muito debate sobre os termos analista de negócios (BA) e inteligência de negócios (BI). Ambas as ferramentas BA e ferramentas de BI são usados ​​para acessar os dados, processá-lo, analisá-lo e, em seguida, comunicar os resultados para o usuário final. Muitos vendedores e especialistas discutem sobre os termos e até mesmo utilizá-los alternadamente. Atualmente, analista de negócios parece estar crescendo em popularidade e o termo inteligência de negócios é recuando.

ferramentas de visualização

Nem todas as informações podem ser comunicadas em gráficos e tabelas bidimensionais. Os dados podem ser visualizados para além das duas dimensões de X e Y. Quando os dados são visualizados em uma terceira dimensão, ele pode ser conectado de maneira que mostram várias relações, padrões e correlações.

Lembre gráfico teoria? É aí que as bordas e propriedades são aplicáveis ​​de uma forma tangível. Isto é onde ferramentas de visualização entram em jogo. Essas ferramentas são capazes de comunicar informações, conectividade, e correlação de maneiras que são profundas e dinâmico.

jornalista dados David McCandless deu um famoso talk TED na visualização, em que ele disse: “Ao visualizar informações, transformá-lo em uma paisagem que você pode explorar com os seus olhos, uma espécie de mapa de informações. E quando você está perdido em informações, um mapa de informações é uma espécie de útil.”Ele passa a dar alguns realmente grandes exemplos de como visualização de dados grandes de dados pode revelar insights que de outra forma não pode foram entendidas

A seguir está uma lista de grandes ferramentas de visualização:

Dygraphs: Uma biblioteca com base em javascript livre para a construção de gráficos complicado em navegadores web.

ferramentas de análise de sentimento

ferramentas de análise de sentimento e processos tentar medir como as pessoas se sentem sobre uma determinada coisa, evento ou produto. Por exemplo, se uma empresa de tecnologia lança um novo produto de telefone, a empresa pode ser capaz de medir como as pessoas se sentem sobre isso por pentear os tweets das pessoas, blogs, atualizações do Facebook ou outros meios de comunicação sociais.

Os desafios de big data incluem o seguinte:

• Volume: Peneirar milhões de tweets que procuram hashtags relevantes enquanto esmagou-se que com Instagram imagens podem ser para dizer o mínimo demorado.

• Interpretação: Como você interpreta sentimento quando não há nenhuma maneira estruturada para se comunicar? No Twitter, ortografia e gramática são quase sem valor.

É aí análise de sentimentos ajuda. Grandes avanços foram feitos na análise de texto e fala, e inovação continua. Mas texto e análise de discurso não são as únicas maneiras de medir o sentimento. Você pode medir coisas como seguidores, retweets, gosta, e outras propriedades associadas a estados de espírito de mídia social.

Twitter é um alvo comum para análise de sentimentos, principalmente porque Twitter pode dar uma reacção praticamente em tempo real para eventos. Outras ferramentas que você pode usar incluem Alertas do Google, Hootsuite, e Facebook Insights.

aprendizado de máquina

aprendizagem de máquina é um foco dentro de ciência da computação que utiliza inteligência artificial (AI) para permitir que os computadores de aprender automaticamente a partir de dados. UMA muito exemplo simples disso é a autocorreção ou recurso de preenchimento automático em seu smartphone. Seu dispositivo pessoal “aprende” as palavras e frases comuns que você usa para ajudar com as tarefas de correção de ortografia e de digitação.

Outro exemplo é a forma como empresas como a Shazam estão usando dados de música para prever os próximos sucessos, aprendendo com os padrões históricos de música, arranjos, e batidas. Padrões emergem que tendem a produzir fórmulas de música.

empregos de aprendizado de máquina não estão limitados a empresas inovadoras, como Shazam. Qualquer empresa que tem que pensar sobre a interacção do utilizador frequente e prever os padrões futuros pode usar especialistas de aprendizado de máquina.