Wat zijn NoSQL-vaardigheden en het belang van SQL
Wat zijn NoSQL-vaardigheden - Gegevens zijn overal en hebben invloed op bijna alle aspecten van het leven. Retailers weten welke producten worden verkocht en wie ze koopt. Enquêtevragen testen de mening van mensen over verschillende zaken, van consumentengoederen tot meningen over politieke partijen. De zorgsector heeft een revolutie teweeggebracht door big data, omdat het artsen helpt de details van het leven van hun patiënt te volgen en tegelijkertijd nieuwe medicijnen uit te vinden. Social media volgen vandaag de mening van veel consumenten over de hele wereld, terwijl sensoren kleine veranderingen in het weer kunnen volgen. Dit betekent dat als gegevens over een willekeurig onderwerp kunnen worden verzameld, dit wordt gedaan. Omdat gegevens invloed hebben op bijna elke levenssfeer, zijn de loopbaanopties op dit gebied uiterst lucratief en populair.
Wat zijn de belangrijke NoSQL-vaardigheden die nodig zijn om te overleven in de big data-industrie?
Big data-analyse omvat bijna alle sectoren van de economie en dit is nu het juiste moment om de kans te grijpen om ze te gebruiken voor de bevordering van bedrijfsdoelstellingen en -doelstellingen. Grote advies- en onderzoeksbureaus over de hele wereld worden zich bewust van het feit dat big data-analyse de toekomst van het bedrijf kan stimuleren en daarom zijn er teams aangewezen om op een uitgebreide manier aan deze industrie te werken. Er is echter een groot tekort aan mensen die bekwaam zijn in big data-analyse en die bedrijven kunnen helpen om inzicht te krijgen in de enorme hoeveelheden gegevens die voor hen beschikbaar zijn en zinvolle inzichten van hen te genereren. Het verkrijgen van een perspectief op big data-analyse is daarom uiterst belangrijk voor professionals en hier zijn enkele manieren waarop individuen zich beter kunnen voorbereiden.
- Als u het veld van big data-analyse wilt betreden, is het belangrijk om de tools van het vak op de juiste manier te leren: sommige van de tools met data-analyse omvatten SQL, R, SPSS en SAS. Begin met hulpmiddelen waartoe u toegang hebt. Soms is het goed om met meerdere tools te werken, zodat u gegevensanalyses beter kunt begrijpen. Leren betekent niet alleen dat u alle complexe en ingewikkelde details kent, maar op zijn minst een basiskennis vormt over de basiswerking van de tools. Vanaf daar kunt u doorgaan en bekwaamheid verwerven in slechts één tool. Het is ook beter om één tool onder de knie te krijgen en vervolgens over andere tools te leren, omdat dit u zal helpen uw taken op een betere manier uit te voeren.
- Leer de kneepjes van het gereedschap in data-analyse: het begrijpen van de gereedschappen is uiterst belangrijk als u de kneepjes van het vak wilt leren. Er kunnen in dit scenario twee mogelijke opties zijn. De eerste is om te leren door de ervaring en kennis van een andere ervaren persoon. De tweede manier is door middel van professionele curriculum's die beschikbaar zijn in de markt. Hoewel zelfhulp tutorials misschien niet helpen individuen om een diepgaande kennis van data-analyse te krijgen, is het leren van modellen essentieel. Dit komt omdat output van het lopende proces in SAS of modellen in SPSS de neiging hebben om veel statistieken aan te pakken. Weten welke statistieken moeten worden opgezocht en welke te negeren is van cruciaal belang en alleen een goede en ervaren analytische professional kan die keuze effectief maken.
Big data omvat tegenwoordig veel modewoorden, acroniemen en terminologieën. Een van deze termen die veel aandacht trekt, is NoSQL. Dit is met name het geval omdat merken tegenwoordig proberen regelmatig met een grote hoeveelheid gegevens om te gaan. Steeds meer bedrijven proberen Big Data in een snel tempo over te nemen zodat ze hun concurrentie kunnen voorblijven. Nu streven bedrijven ernaar big data zo snel te gebruiken dat de inzet van deze technologieën op een alomvattende manier moet worden begrepen. Een dergelijke technologie is NoSQL, wat essentieel is voor professionals die willen doorbreken op het gebied van big data en werkzaam zijn in deze sector. Omdat dit een lucratieve industrie is, is het erg belangrijk om op te vallen in de menigte om het belangrijkste aspect van de technologie te begrijpen. Kortom, als er één ding is dat u kan helpen vooruit te komen op het gebied van vaardigheden, is een goed begrip van NoSQL-vaardigheden de basis van de hele big data-industrie.
Wat zijn NoSQL-vaardigheden en NoSQL-databasetypes hun belang in Big Data?
Wat is de NoSQL-database is momenteel een van de belangrijkste manieren waarop merken gegevens en databases in grote hoeveelheden kunnen beheren? Dat is de reden waarom NoSQL veel bekendheid verkrijgt omdat ze op een effectieve manier met grote hoeveelheden gegevens kunnen omgaan. Met een groot en uitgebreid scala aan architecturen en technologieën kan NoSQL merken helpen bij het oplossen van prestatie- en schaalbaarheidsproblemen die verband houden met Big data. Deze problemen kunnen niet effectief worden aangepakt door relationele databases, omdat merken tegenwoordig veel ongestructureerde en onbewerkte gegevens bij zich hebben die zijn opgeslagen op meerdere servers in een cloud. Aangezien deze gegevensgroottes enorm groot zijn, hebben ze technologie nodig die in staat is om deze enorme hoeveelheid gegevens op een effectieve manier te verwerken. Vanaf nu is er een specifieke definitie van wat precies NoSQL is, maar er zijn enkele kenmerken die het op een effectieve manier definiëren. Deze omvatten dat NoSQL-vaardigheden het relationele model niet mogen gebruiken, goed op clusters kunnen werken, open source zijn, ze zijn gebouwd voor 21e-eeuwse webdomeinen en moeten ook schematisch zijn.
Een belangrijk onderdeel van NoSQL zijn de vier soorten databases. wat zijn NoSQL-databases die ongecompliceerde datastores zijn die klanten het perspectief van een API bieden? In deze database kan de client een waarde voor een sleutel invoeren, een waarde voor de sleutel verkrijgen of zelfs de hele sleutel uit het gegevensarchief verwijderen. De sleutelwaarden van NoSQL-databases bieden primaire sleuteltoegang, waardoor merken beter kunnen presteren en ook voor betere schaalbaarheid zorgen. Enkele van de populaire sleutel-waarde NoSQL-databases omvatten Memcached, Riak, Redis en Couchbase. De tweede wordt document database genoemd, wat een geweldige manier is waarop merken documenten op een eenvoudige en gemakkelijke manier kunnen opslaan en manipuleren. Documenten van het bedrijf kunnen worden opgeslagen in meerdere formaten zoals XML, BSON, JSON en ook worden opgehaald uit database-winkels. De meeste van deze documenten lijken erg op elkaar. Met hiërarchische gegevensstructuren zijn deze documenten zelfbeschrijvend en bestaan ze uit scalaire waarden, verzamelingen en kaarten.
Sommige van de populaire NoSQL-databases die de ronde doen in de markt zijn onder andere RavenDB, OrientDB, CouchDB, MongoDB. wat is de NoSQL-database heet Kolomfamiliewinkels met rijen waaraan veel kolommen zijn gekoppeld met de rijsleutel? Met dit systeem kunnen merken gegevenssets maken die aan elkaar gerelateerd zijn en daarom ook samen toegankelijk zijn. Enkele van de meest populaire typen kolomfamiliedatabases zijn Cassandra, gevolgd door HBase, Hypertable en Amazon DynamoDB onder anderen. De vierde categorie van NoSQL-databasetypedatabases zijn grafische databases die de opslag van entiteiten of knooppunten mogelijk maken en ook een relatie tussen dezelfde entiteiten mogelijk maken. Enkele van de meest populaire vormen van grafische gegevensbestanden zijn onder andere Noe4J, Infinite graph en OrientDB.
Aanbevolen cursussen
- Voltooi de cursus R Studio Anova Techniques
- AngularJS Online cursus
- Voltooi ISTQB niveau 1 training
- Training over basisprincipes van softwaretests
Hoe kies je het juiste NoSQL-formaat?
Zoals hierboven vermeld, zijn er vier verschillende NoSQL-formaten en het kiezen van het juiste formaat lijkt misschien een lastige zaak. Er zijn een paar richtlijnen die merken kunnen overwegen als ze in een van de vier bovenstaande formaten willen investeren. De sleutelwaardedatabase is uiterst nuttig in het volgende scenario. Een sleuteldatabase is ideaal voor het opslaan van gebruikersprofielen, sessie-informatie, online details zoals winkelwageninformatie en consumentenvoorkeuren. Als merken vragen met betrekking tot gegevens moeten behandelen en een verband moeten vinden tussen de betreffende gegevens, kan dit systeem het beste met rust worden gelaten. Een documentendatabase is ideaal voor een situatie waarin bedrijven contentmanagementsystemen, webanalyses, blogplatforms, e-commerceplatforms en realtime analyses moeten beheren.
In het geval dat merken moeten werken met gegevens die complexe NOSQL-transacties hebben die meerdere vragen omvatten, is dit systeem niet erg nuttig. Aan de andere kant is een kolomfamiliedatabase ideaal voor bedrijven die hun blogplatforms willen controleren, systemen voor inhoudbeheer nodig hebben, tellers onderhouden en andere functies. Dit systeem kan het beste worden vermeden in situaties die nieuw zijn gebouwd en veranderende patronen van gegevensquery's vereisen. Ten slotte is een grafiekdatabase ideaal voor probleemruimten die verbonden zijn met gegevens zoals ruimtelijke gegevens, sociale netwerken, routinginformatie voor geld en die aan zoekmachines gerelateerde functies aanbeveelt.
Kennis van wat een NoSQL-database is, is in de huidige tijd uiterst belangrijk
Wat de NoSQL-database is, is daarom een van de belangrijkste aspecten van big data en een kennis hiervan is klaar om professionals te helpen hun carrière naar een hoger niveau te tillen. NoSQL-vaardigheden zijn een van de belangrijkste componenten in de vaardigheden van alle gegevensanalisten. Enkele redenen waarom ze belangrijk zijn om het volgende op te nemen: Kennis over NoSQL-vaardigheden zal helpen om de productiviteit van de data-analisten te verbeteren, omdat zij over de vereiste vaardigheden beschikken om aan de eisen van de toepassing te voldoen. B. wat een NOSQL-database is, kan de prestaties van gegevens verbeteren, omdat deze effectief grote sets gegevens kan combineren, samen met de vermindering van latentie en ook de volledige uitvoer kan verbeteren c. NoSQL-specialisten zijn tegenwoordig erg in trek op de markt omdat bedrijven ze op een dringende manier nodig hebben. Deze hoge vraag wordt terecht weerspiegeld in de salarissen van deze personen, die tot de hoogste en meest lucratieve behoren, voor alle categorieën en bedrijven. NoSQL-specialist zijn is tegenwoordig een van de meest gewilde banen in de sector informatietechnologie.
Een andere technologie die de Big data-industrie bestrijkt, is Hadoop. Je kunt gemakkelijk zeggen dat Big data twee kanten heeft die extreem lucratief zijn en populair bij analisten. Als een van hen Hadoop is, is de andere zonder twijfel NOSQL. Met tegenwoordig zoveel gegevens beschikbaar in de wereld, is er veel vraag naar professionals die op een competente manier samen met documenten en bestanden NoSQL-vaardigheden kunnen beheren. Daarom moesten deze professionals vaardig zijn in het snel en effectief uitvoeren van deze taken, zonder extra stress op het functioneren van hun merken.
Volgens Payscale is een professional die bekwaam is in NoSQL dicht bij één lakh dollar en is de kans groot dat dit ook in de toekomst zal toenemen. Van alle industrieën die kansen hebben voor NoSQL-specialisten, betaalt de gezondheidszorg hun professionals onder de beste tarieven. Dit wordt gevolgd door de software-ontwikkelindustrie en de IT-dienstverlenende industrie en IT-consulting.
Wat zijn de belangrijkste carrières waarvoor NoSQL-databasetypes nodig zijn?
Veel industrieën hebben professionals nodig die bedreven zijn in het omgaan met gegevens op een bekwame manier. Er is nauwelijks een veld waarvoor geen mensen nodig zijn die diepgaande kennis hebben van wat NoSQL is en de bijbehorende velden. Sommige van de gebieden waarin ze nodig zijn, zijn onder meer:
- Databasebeheerder: een databasebeheerder is een hooggekwalificeerde persoon wiens hoofdtaak is om gespecialiseerde en zeer technische software te gebruiken om gegevens op een uitgebreide manier op te slaan en te organiseren. Sommige van hun verantwoordelijkheden zijn capaciteitsplanning, installatie, configuratie, migratie, prestatiebewaking, back-up en gegevensherstel. Een goede databasebeheerder moet kunnen werken met een aantal databaseplatforms, waaronder Oracle, MongoDB en Cassandra. Het spreekt voor zich dat hoe meer ervaring je hebt, hoe meer salaris je kunt genieten!
- Data Architect: Een data-architect is een andere jobkans die wacht op mensen die een grondige kennis hebben van NoSQL-databasetechnieken. Hun verantwoordelijkheden omvatten het maken van datamodellen, het analyseren van gegevens, het datawarehouse en de migratie van gegevens.
- Software / applicatie-ontwikkelaar: een baan met een zeer hoog profiel, de functie van een software / applicatie-ontwikkelaar is zeer gewild in de industrie. Deze professionals zijn verantwoordelijk voor het maken van applicaties zoals games en tekstverwerkingsprogramma's aan de ene kant en genieten ook van veel freelance werk aan de andere kant. Voor deze taak zijn programmeervaardigheden erg belangrijk.
- Gegevenswetenschapper: een andere baan die vrij populair is in de Big data-industrie, moet een gegevenswetenschapper beschikken over een breed scala aan gegevensgestuurde vaardigheden. Data science maakt gebruik van technieken en theorieën die zijn ontleend aan vele velden, waaronder statistieken, wiskunde, patroonherkenning, datamining onder vele andere. Volgens de Harvard Business Review en Forbes is de taak van een datawetenschapper de 'meest sexy baan van de 21ste eeuw', wat betekent dat hun vraag ook in de toekomst zal blijven stijgen.
Kortom, investeren in NoSQL-vaardigheden is een van de beste manieren waarop professionals hun carrière in de big data-industrie kunnen bevorderen. Met een breed scala aan benijdenswaardige kansen zal dit veld een prominente rol spelen in het functioneren van bedrijven en merken over de hele wereld.
Gerelateerd artikel
Hier zijn enkele artikelen die u zullen helpen om meer details over de Big Data Carrière te krijgen, dus ga gewoon door de link.
- Vereenvoudiging van de verschillen tussen knooppunt JS versus Java
- 8 Nuttigste gids voor Big Data-interviewvragen
- Business intelligence versus big data - 6 verbluffende vergelijkingen
- Carrières in Big Data
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?