트위터에 초점을 받을 자격이 10 큰 데이터 전문가

그것의 얼굴, 트위터에 큰 데이터의 지혜를 찾고 아이러니 제안 처럼 보인다. 사실, 대부분의 일반 소비자와 비즈니스 사용자 사용 트위터 플랫폼으로, 데이터 생성 하 고 제공 하는 정보 분석 솔루션에 대 한 안내 아니라 분석의 소스로 사용 됩니다.

그러나 지 저 귀 다,, 거 대 한 양의 귀중 한 데이터 전문-제공 하는 우리가 그들을 찾을 수 있는지 알고 나 른 다. 다른 소셜 플랫폼 처럼 트위터는 가끔 그것이 진정한 가치 시끄러운. 유행 단어 "빅 데이터"를 추가 하면, 혼란 및 복잡성 새로운 고도에 일어날 것 이다. 그래서 정확히 어떻게 참조에 사용할 수 있는 유용한 정보를 찾을 우리?

만약 당신이 너무이 전문 어휘의 "큰 데이터"에 얽히게 하지는, 발견 하는 정보는 종종 더 많은 참조. "자주, 가장 열정적인 데이터 MongoDB 하지 않습니다" 빅 데이터 전문가, "매트 하였으므로, 마케팅, 비즈니스 개발 및 그룹 전략 회사의 부사장을 말한다.

더러와 큰 데이터 필드에 대 한 통찰력을가지고 다른 전문가 가져왔다 우리 가장 주목할 만한 간행물 Twitter에, 그리고 뉴스, 옹호, 그리고 출판사의 네트워킹 학습자의 두뇌를 풍부 하 게 충분히. 물론, 우리 또한 두 번째 라운드 선택 했다 했 고 마침내 트위터에 가장 관심을 받을 자격이 10 큰 데이터 전문가 했다. 물론 이것은 단지 시작 지점-당신은 단순히 우려 (이 우리가 나중에 정교한 것 이다)의 긴 목록을 자신을 나열할 수 있습니다. 그것은 권고의 그들의 명부의 일반적인 기능에 관해서 라면,이 전문가 성공적으로 엄격한 140 문자 제한에서 큰 데이터 지식을 전파 하는 어려운 작업을 완료 하 게 됩니다.

이것은 확실히 좋은 일입니다. 누구 든 지 쉽게 그들의 짹짹 또는 통신의 다른 방법 "빅 데이터" 또는 다른 관련 기술 용어를 추가할 수 있습니다 하지만 그는이 놈 정말 여유가 "전문가"-마찬가지로 맛 있는 과자는 짹짹에 대 한 제조 법을 논의할 수 있지만 나는 훌륭한 요리사 하지 않습니다 의미 하지는 않습니다. 큰 데이터의 명백한 융합 아주 가까이, 그것은 동등 하 게 가능한 관련성의 고차를 유지 하는 동안 너무도 관련 용어, 외부 오픈 소스 등의 다른 기술 영역에 대해 얘기. 명심 하십시오이 전제 주의의 개체를 선택할 때, 그렇지 않으면 화려한 콘텐츠의 내용에 의해 방해 될 것입니다.

더러도 가끔은 특정 정보 종류의 소스에 접근 하는 매우 효과적인 밖으로 지적 했다. "나는 다른 사람들에 의해 통보 하는 것 보다는 중요 한 정보에 대 한 직접 액세스, 퓨의 연구에 관심이 있을 경향이 있다" 고 말했다. "

우리 이전 기사 "트위터의 주목할 만한 IT 지도자", 큰 데이터 영역에 자연스럽 게 적용 되는 하지만 자세히 조정할 필요가에 같은 선택 기준을 토론 했다. 우리가 특정 직업 순위를 사용 하거나 마십시오 작품의 내용을 허가 관련 한 조건으로 게시. (여기 우리만 고려 개인, 단체 또는 기업 정보를 게시 하는 범위 내에서 고려 하지 않은.) )

우리는 또한 큰 데이터 솔루션 판매, 마케팅, 및 다른 유사한 문제에 관련 된 게시자 함께 할 수 있다. 자신 더러 좋은 예입니다-그의 석방을 동등 하 게 주목할 만한 이지만, 그는 중요 한 위치 "마케팅, 비즈니스 개발 및 기업 전략", 그래서 우리는 목록에 그 포함 되지 것입니다. 우리는 초점을 기존 추종자의 수에 아무 하드 수요에, 모든 후, 더 중요 한 것은 품질 및 일관성의 인기의 수준 보다 (비록 거기에 실제로 이미 많은 관심을가지고 하는이 목록에 사람의 수) 출시 정보.

목록 자체에 다시 가자:이 선택 놓친 이상적인 관심사 중 일부는 무엇입니까? 목록 자체는 매우 좋은, 하지만 그것은 최종 결과 보다는 오히려 시작에만 생각. 당신의 개인적인 방향에 따라 다른 개인 선택을 할 수 있습니다. 왜 우리가 해야 합니까 원의 족 쇄에 집착 학습 및 기존 하는 네트워크? 소셜 플랫폼의 본질은 공유 하는, 그래서 너무 많은 불필요 한 요인에 의해 방해 하지 않습니다. 당신의 좋아하는 큰 데이터 기술 전문가 의견에 적어 그들의 통찰력을 더 많은 사람들이 영감을 수 있도록 할 수 있습니다.

가트너 그것 분석가, Merv 애드 리안 (@merv)

MongoDB의 더러 스 베틀 라 나 Sicular 및 RedMonk, 스티븐 O 가트너의 동료 뿐만 아니라 애드 리안, 추천 ' 디 (또한이 목록에 순위가) 재확인 되었습니다. 더러 말했다 몇 가지 그 큰 데이터를 이해할 수 있도록 좋은 파트너를 했다. 이유 중 하나: 세 사람이 절대과 대 광고 또는 속임수에 종사. "각자 큰 데이터 매크로 프레임 워크 없이 더 명확 하 게 압도 뜨거운 뉴스의 끝 없는 흐름에 의해 밖으로 스케치 하는 데 도움이 수," 더러 지적 한다. 아드리안의 짹짹은 종종 둡, NoSQL, 및 마이크로소프트에 의해 지배 됩니다.

RedMonk 회사 애 널 리스트 스티븐 O ' 디 (@sogrady)

O ' 디는 더러 권장, 그리고 그것은 큰 3의 또 다른 쉬운 뜨거운 단어-"빅 데이터"에 대 한 검색 하 여 직접 그것에 대 한 보이는 친구가 보고 싶을. 그의 짹짹 블로그 다양 한 소프트웨어 및 개발 항목을 포함 하 고이에 국한 되지 않습니다. 여기는 양키스 팬 들에 게 알림: O ' 그래디는 뉴잉글랜드 사람, 그래서 때로는 거기에 레드 삭스에 대 한 소식입니다-그리고 그것은 종종 그것에 관련 된 기술.

가트너의 리서치 디렉터 스 베틀 라 나 Sicular (@Sve_Sic)

3 번째로 큰 데이터 권장 하였으므로, Sicular의 짹짹은 큰 데이터, 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우징, 데이터 아키텍처, 그리고 Hadoop 돌고 있다. 그녀 또한 Cloudera, 등의 큰 데이터 영역에 특정 업체를 언급 하 고 공유 하는 그녀 그녀의 가트너 연구 예를 배웠다 보고서: 2015, 대기업의 25%와 직원 것입니다 "최고 데이터 책임자" 위치.

커크 부담, 데이터 과학자, 천체 물리학, 컴퓨터 과학, 조지 메이슨 대학 (@KirkDBorne)의 교수

"로켓 과학자" 부담 종종 트위터에 몇 가지 제안을 하 게 하는 기간에 의해 협박 하지 않습니다 정기적으로 우리에 게 뉴스를 제공 하 고 큰 관련된 데이터 및 관련된 주제 링크. MongoDB의 더러 뷰에서 본의 짹짹은 한 업계 읽을 수 목록-는 주장을 기술자에 의해 널리 인정 되어. 부담 "정기적으로 게시 하 고 큰 데이터 및 데이터 과학, 밀접 하 게 관련 된 기사 링크를 전달" 데이비드 스미스, 혁명 분석의 CEO를 말했다. "나는 그 같은 전통적인, 비즈니스 기사의 과학적인 관점을 보고 싶다. "

Kdnuggets.com 웹사이트 편집기 그레고리 Piatetsky (@kdnuggets)

Piatetsky의 Kdnuggets 웹사이트, KD '지식 검색' 참조 큰 데이터, 데이터 마이닝 및 분석 정보의 매장 물입니다. 위의 포인트에 초점을 맞추고, 게다가 그의 짹짹 종종 큰 데이터 안내 메시지는 인터넷에 유통의 다양 한 종류를 포함 한다. 당신의 구직자에 게 특별 한 주의 지불 하십시오: The Kdnuggets 웹사이트는 또한 정기적으로 데이터 기술 작업에 관련 된 최신 정보를 게시.

데이터 과학자와 저널리스트 릴리 피어슨 (@BigDataGal)

왜 우리는 데이터 과학자와 기자 정체성의 두 쌍은 직원에 대 한 우리의 사랑을 표현 하지 한다 어떤 이유는? 긴밀 한 협력을 유지 하기 위해 고객의 번호와 자신의 데이터 매니아 웹사이트를 통해 피어슨, 그녀의 짹짹 많은 큰 데이터 관련 뉴스, 데이터 시각화, 데이터 관련 벤더 토론과 다른 주제를가지고.

분석 솔루션 회사 설립자 칼라 젠 트 (@data_nerd)

전문 데이터 과학자, 젠 트로 뉴스와 동향 자신의 날카로운 관점, 그리고 짹짹, 비즈니스의 방향에 영향을 미칠 수 있습니다 이러한 요소 분석. 그녀는 수시로 그녀의 자신의 판단을 함께 올 수, 예를 들어 데이터 과학 사실 큰 데이터와 동의어 되지 않습니다, 그리고 전 후자 보다 훨씬 이전 나타납니다.

피츠제럴드 회사 설립자 겸 회장 제이미 피츠제럴드 (@jaimefitzgerald)

피츠제럴드는 월스트리트 은행 및 다른 회사와 공동으로 양적 개발 데이터 기반 비즈니스 개발 전략 밀접 하 게 일하고 있다. 벤치 마크 성능, 주요 사업 활동, 데이터 과학, 및 다른 문제에 큰 데이터의 영향 분석에 초점을 그의 짹짹.

알 회사 그것은 애 널 리스트 토니 베어 (@TonyBaer)

업계에서 매우 칭찬된 개업의로 서 배어 난 자에서 큰 데이터 연구 노력을 이끌고 있습니다. 그는 종종 짹짹, 오픈 데이터 및 데이터 관리;를 포함 하 여 큰 데이터 항목의 일련을 언급 Cloudera, MongoDB, Cloudant 및 Hortonworks 및 기타 관련 회사 및 플랫폼, 플러스 다른 관련 주제. 그는 저널리즘에서 그의 이전 경력에 왔다 하며 인포메이션을 포함 한 기술 회사의 숫자에 있습니다.

스파크 전략적 비즈니스 솔루션 회사 CTO 마커 스 Borba (@marcusborba)

당신이 Borba 짹짹 다음으로 돈을-실제 비즈니스 실적-즉, 큰 데이터를 변환 하는 방법에 관심이 있다면 결코 놓칠 수 있습니다. 정기적으로 짹짹 큰 관련된 데이터 및 분석 거래 공개, 이외 Borba는 또한 아이디어와 제안을 다른 관심된 대상에서 공유 합니다.