您最喜欢在工作中使用哪些数据分析工具

[tanjimajha12]

分享您在数据科学或大数据分析领域关注的 3 个人/出版物/研究的名称。
Praveen Sathyadev:

(i) Tuhin Chattopadhyay，我的朋友和学者。他对一般分析学有着有趣的看法；Subarna Roy 是该领域另一位有趣的领导者。

（二）Data Elixir——非常值得一读

（三）《印度分析》杂志

团队、技能和工具
？您的团队还广泛使用 开曼群岛手机号码数据库 哪些其他工具？
Praveen Sathyadev： 这是一个相当开放的问题，我必须说我是不可知论者。话虽如此，还是有一些比其他更好的工具。经典的 Excel 很好，R/Python 和其他工具也很好。一个聪明的分析专业人士必须熟悉各种工具，而不是只局限于一种工具。

您的数据团队中有哪些不同的角色和技能？
Praveen Sathyadev： 我会尝试按照流程来描绘这个角色：

数据收集员→数据集成员→ETL 专家→数据解决方案架构师→数据可视化员→云端推动者→分析师→数据科学家/高级分析专家→人工智能专家→分析领导者。

帮助描述一些您的团队今年正在解决的问题类型的例子？
Praveen Sathyadev： 最关键的问题陈述如下

（i）以更简单的方式处理大量不同数据。（利用人工智能）

（ii）建立“统一客户档案”并在其基础上进行分析。

（iii）衡量营销成功并推荐优化机会。

你如何衡量你的团队的表现？
Praveen Sathyadev： 持续改进和创新。关键指标是一段时间内针对特定已知和未知问题或需求陈述产生的成功想法的数量。

大数据团队、技能和工具
在庞大的大数据领域，技能瞬息万变。您认为哪种技术在 ETL 数据领域和实时领域占据主导地位？<Hive 和 Spark 似乎占据了领导地位，哪些属性推动了增长>
Praveen Sathyadev： Hive 和 Spark 确实正在接管一切，但还有其他更有前途的开源软件正在协助这一努力。（世界上的 Hadoop）。

有抱负的数据工程师如何展示他们处理工具、技术、数据和领域的能力？证书（Cloudera/Hortonworks）是否是一个明显的差异因素？
Praveen Sathyadev： 如果已经毕业，你应该加入一家细分分析公司，在工作中学习。没有什么能比这更好了。如果你是学生，甚至可以去实习。包括Course5 Intelligence在内的许多公司都鼓励这样的举措。