L'analyse des données est un sujet extrêmement populaire dans l'industrie technologique, et les professionnels du Big Data sont très demandés. L'analyse fait référence aux logiciels et aux processus qui aident les entreprises à interpréter et trier le Big Data. Étant donné que l’analyse des mégadonnées est utilisée dans un large éventail de domaines différents, allant du marketing aux technologies de sécurité et d’intelligence artificielle (IA), de nombreux cours en ligne sont disponibles sur certaines des plateformes d’apprentissage en ligne les plus populaires.
Les professionnels individuels et ceux qui souhaitent en savoir plus sur ce domaine de la science des données doivent se familiariser avec les compétences en programmation, un certain degré d'apprentissage automatique, l'analyse de séries chronologiques, les mathématiques et les statistiques. Le travail d'un spécialiste du Big Data consiste à collecter, regrouper et étudier des données, à les visualiser afin qu'elles puissent être communiquées, à en extraire des informations significatives et à utiliser ces informations pour fournir des informations exploitables et guider des décisions commerciales éclairées. Sachant cela, un spécialiste du Big Data doit connaître toutes les étapes nécessaires au traitement des données, de l'extraction au stockage, en passant par le nettoyage et l'analyse avant qu'elles ne soient présentées sous une forme consommable.
Généralement, la première et la plus fondamentale étape enseignée dans tous les cours en ligne consiste à comprendre les termes clés utilisés dans l’analyse du Big Data. Après s'être familiarisé avec ces idées de base, l'étape suivante consiste généralement à se familiariser avec un langage de programmation tel que Python et Java. Ces langages représentent la base sur laquelle se construisent les connaissances futures, généralement en apprenant à utiliser des outils d'analyse plus avancés tels que Hadoop, MapReduce, Hive, Spark, Frameworks, Impala et autres. Une bonne connaissance des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDBS) tels que SQL est nécessaire, ainsi qu'une bonne compréhension de la façon d'effectuer des régressions, du clustering et de la transformation de données non structurées en données structurées.
Ceux qui recherchent des ressources plus approfondies peuvent rechercher plus d'informations sur les configurations de logiciels de cloud computing ou sur toute autre conception liée aux méthodes d'analyse. Les apprenants peuvent obtenir des informations auprès de fournisseurs, s'inscrire à des cours de formation au sein d'une entreprise ou d'une organisation, ou utiliser des ressources de formation provenant d'entités tierces.