Məlumat Elmini Öyrənmədən Uğurlu Böyük Məlumat Memarı ola bilərsinizmi? Böyük məlumat memarı ilə məlumat alimi arasındakı fərq nədir?


cavab 1:

Çox sayda A2A üçün təşəkkür edirəm! :) :)

Bu məsələ ilə bağlı şəxsi təcrübələrimdir.

Miniclip-də bir məlumat elm qrupu və məlumat mühəndisliyi komandası var. Məlumat mühəndisliyi qrupu bütün böyük məlumat tapşırıqlarına əhəmiyyət verir. Məlumat Elmi qrupu bunu işdə edə bilərdi, amma daha pis və yavaş edərdik ... istəmirik! :) :)

Məlumat mühəndisliyi qrupu, həqiqətən, məlumat elm qrupunun xüsusi bilikləri ilə məşğul olmağa ehtiyac duymur. Bununla birlikdə, maşın öyrənmə ilə tanışdırlar və daha böyük avtomatlaşdırılmış məlumat layihələrində birlikdə işləyirik.

Beləliklə, mənim fikrimcə, məlumat elmləri olmadan, yəni məlumat alimlərinin ehtiyac duyduğu domen / alqoritm biliyi olmadan uğurlu böyük bir məlumat memarı / mühəndis ola bilərsiniz. Bununla birlikdə əllərinizi aldığınızda daha yaxşı bir məlumat mühəndisisiniz.


cavab 2:

Marcin razıdır. Məlumat alimləri böyük bir məlumat memarının böyük məlumat infrastrukturundan istifadə edə bilərlər. IMO, böyük bir məlumat memarının bilməli olduğu ən vacib mülahizələr, məlumat analitikası / elmini əhatə edən aşağıdakılardır (aşağıda göstərilən 3):

1) Məlumatların əldə edilməsi - toplu və axın

2) Məlumatların saxlanması - paylanmış saxlama, NoSQL

3) Qenerasiya və analitika ** - toplu emal, axın emalı, analiz. Burada, böyük məlumat memarı ən azı tövsiyə etmək və onları böyük məlumat infrastrukturuna daxil etmək üçün şirkətlərin istifadəsi və məlumat alimlərinin seçimlərinə əsaslanaraq mövcud analiz vasitələri / API haqqında ən azından bilməlidir. Məlumat alimi aktivləşdirmə alətində nəzərə alınması lazım olan bəzi amillər bunlardır: mövcud alqoritmlər, ana dili dəstəyi, böyük məlumat mühitinə qoşulma, məlumatların təhlili funksiyaları, məlumatların profillənməsi və s.

4) İstehlak - toplu və ya axın istehlakı

5) Paylanmış böyük məlumat mühitinin müxtəlif komponentləri üçün avadanlıq tələbləri

6) Böyük məlumat mühitinin istismar tələbləri


cavab 3:

Marcin razıdır. Məlumat alimləri böyük bir məlumat memarının böyük məlumat infrastrukturundan istifadə edə bilərlər. IMO, böyük bir məlumat memarının bilməli olduğu ən vacib mülahizələr, məlumat analitikası / elmini əhatə edən aşağıdakılardır (aşağıda göstərilən 3):

1) Məlumatların əldə edilməsi - toplu və axın

2) Məlumatların saxlanması - paylanmış saxlama, NoSQL

3) Qenerasiya və analitika ** - toplu emal, axın emalı, analiz. Burada, böyük məlumat memarı ən azı tövsiyə etmək və onları böyük məlumat infrastrukturuna daxil etmək üçün şirkətlərin istifadəsi və məlumat alimlərinin seçimlərinə əsaslanaraq mövcud analiz vasitələri / API haqqında ən azından bilməlidir. Məlumat alimi aktivləşdirmə alətində nəzərə alınması lazım olan bəzi amillər bunlardır: mövcud alqoritmlər, ana dili dəstəyi, böyük məlumat mühitinə qoşulma, məlumatların təhlili funksiyaları, məlumatların profillənməsi və s.

4) İstehlak - toplu və ya axın istehlakı

5) Paylanmış böyük məlumat mühitinin müxtəlif komponentləri üçün avadanlıq tələbləri

6) Böyük məlumat mühitinin istismar tələbləri