أفضل 7 مهارات ستجعل أصحاب عمل البيانات الضخمة يتوقون إليك

يتزايد حجم البيانات كل يوم ، وكذلك حجم السوق للبيانات الضخمة لتحقيق أقصى استفادة من المعلومات التي تم جمعها. يوجد حاليًا أكثر من 2.7 زيتابايت من البيانات الرقمية على الإنترنت. التقدير هو أن حجم بيانات الأعمال يتضاعف كل سنة إلى سنتين. تحتاج الشركات بشدة إلى قوة عاملة ماهرة لديها القدرة على اللعب بالبيانات للاستفادة من البيانات التي تم جمعها. هل تريد أن تتعلم حفر علم البيانات بعمق وتكوين مهنة فيه ، فإن تدريب البيانات الضخمة Intellipaat يناسبك. Intellipaat هي إحدى الشركات الرائدة في مجال التعليم الإلكتروني والشهادات المهنية لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات الذين يقدمون دورات تدريبية حول الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة و DevOps ودورة علوم البيانات عبر الإنترنت.

لا تستطيع غالبية الشركات تحقيق أقصى استفادة من قاعدة بياناتها. وفقًا للتقرير ، تخسر الشركات في المتوسط ​​20-35 ٪ من إيراداتها التشغيلية بسبب البيانات منخفضة الجودة. إذا تمكنت من جلب مهاراتك إلى السوق لتقليل خسائر الشركات إلى الحد الأدنى ، فسيكون من دواعي سرورهم أن يدفعوا لك مبلغًا كبيرًا من المال.

أهم 7 مهارات لاكتسابها هذا العام

لتقديم قيمة للسوق ، تحتاج إلى بعض المهارات الجادة. أراهن أن معظمكم يمتلك بالفعل بعض المهارات التي سأذكرها. ومع ذلك ، فإن بعض المهارات التي سأقترحها ستكون جديدة بالنسبة لكم يا رفاق. دعنا نتحقق من قائمة المهارات التي يجب أن تهدف لاكتسابها هذا العام.

1) SQL

يعد SQL أمرًا ضروريًا بالنسبة لك إذا كنت ترغب في الحصول على وظيفة في مجال البيانات الضخمة. إنها قاعدة لكل نوع من أنواع تحليل البيانات. يحتاج المبرمجون / المحللون أيضًا إلى SQL للعمل بكفاءة في مستودعات Hadoop Scala وتكنولوجيا NoSQL.

2) NoSQL

أصبحت قواعد بيانات NoSQL أكثر شيوعًا نظرًا لقدرتها الواسعة على تلبية متطلبات تخزين البيانات الضخمة والوصول إليها. تتضمن قواعد بيانات NoSQL تقنيات مثل Couchbase ، التي تحل بسرعة محل تقنيات قواعد البيانات التقليدية مثل Oracle و DB2.

سيقوم المحترفون الذين لديهم معرفة بـ NoSQL جنبًا إلى جنب مع Hadoop بإبعادهم بسرعة عن أقدامهم للتواصل معهم.

3) معرفة لغات البرمجة

هناك لغتان شائعتان عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات الضخمة ، وهما لغة برمجة Python و R. يفضل المطورون Python لأداء جميع أنواع المشاريع. ومع ذلك ، فإن حالة R مختلفة. لغة البرمجة R هي لغة صريحة للتعامل مع تحليل البيانات والنمذجة.

لم يكن R مشهورًا جدًا عندما قدمه روس وروبرت لأول مرة. ومع ذلك ، فقد بدأ في جذب اهتمام المطورين بعد الزيادة في جنون البيانات الضخمة نظرًا لقدراته الفريدة في التعامل مع البيانات.

ستجعلك الخبرة في كل من R و Python جوهرة في عيون الشركات.

4) القدرة على اللعب بالبيانات

ستزداد أهميتك إذا كان بإمكانك إبراز الأفكار الرئيسية من البيانات التي تم جمعها. القدرات الحرجة مثل التنقيب عن البيانات والتحليل الكمي وتصور البيانات هي ما يبحث عنه المستأجرون في محللي البيانات وعلماء البيانات.

• التنقيب عن البيانات: تتوفر العديد من تقنيات التنقيب عن البيانات في السوق. ستزيد قدرتك على اللعب بأدوات مثل KNIME و Rapid Miner و Apache من قيمتك.
• التحليل الكمي وحل المشكلات: البيانات الضخمة هي كل شيء عن تشريح البيانات التي تم جمعها للحصول على أكبر قدر ممكن من المعلومات الهامة. تحتاج إلى استخدام الأدوات الإحصائية والرياضية للتعامل مع الحجم الهائل من البيانات. يستخدم المطورون أدوات مثل SPSS و SAS و R وما إلى ذلك لتحليل البيانات. بعد فحص البيانات ، يجب أن تكون قادرًا أيضًا على التوصل إلى حلول فعالة للشركات.
• تصور البيانات: بعد استخدام الأدوات التحليلية ، نستخدم أدوات مثل Tableau و QlikView وما إلى ذلك لتمثيل البيانات. ليس من السهل على الشخص العادي فهم الأفكار المستخرجة من تقنيات البيانات الضخمة. أنت كمحترف يجب أن تكون قادرًا على تبسيط الأفكار من خلال الاستفادة من أدوات التخيل. قم بتمثيل المعلومات في أشكال الرسوم البيانية والمخططات وما إلى ذلك.

5) أباتشي سبارك وأباتشي هادوب

يقوم Spark بعمل بديل لـ MapReduce. يبسط جزء المعالجة من البيانات الضخمة. من ناحية أخرى ، تتيح أدوات Apache Hadoop مثل HBase و HDFS و Pig و Hive وما إلى ذلك حوسبة موثوقة وقابلة للتطوير.

6) تعلم الآلة

تشبه معرفة التعلم الآلي إضافة الكرز إلى كعكة. سيجعلك تبدو جميلة في عيون الموظفين. المحترفون الذين يمكنهم الاستفادة من التعلم الآلي والبيانات الضخمة للتحليل التنبئي والتعليمي نادرون في السوق. إن امتلاك هذا المزيج الفريد من المهارات سيجعل أصحاب العمل يحبونك بلا شك.

كشفت إحدى الدراسات أن الموظفين يستخدمون 12.5 ٪ من إجمالي وقتهم في مهمة مثل جمع البيانات. يمكن أن يقلل استخدام التعلم الآلي من هذه الخسارة بالتأكيد. هذه حقيقة أخرى مروعة. وجد التقرير الذي كشف عنه Kaggle أن حوالي 4.5 ٪ فقط من علماء البيانات لديهم معرفة متخصصة بالتعلم الآلي. بمجرد النظر إلى هذه الحقائق ، يمكننا أن نستنتج أن الجمع بين التعلم الآلي والبيانات الضخمة يمكن أن يجعلك نجمًا على الفور.

7) القدرة على التعلم بسرعة

القدرة على التعلم بسرعة ستجعل الشركات ترغب في توظيفك. الأعمال التجارية تتغير بسرعة هذه الأيام. لا تريد الشركات أن تتعثر مع موظفين يقاومون التغيير. اجعل نفسك قادرًا على التعلم والتكيف بسرعة ، ستزداد فرصتك في التوظيف بشكل كبير.

انتهى اليك

كم عدد المهارات التي لديك بالفعل في ترسانتك؟ كلما زادت مهاراتك ، زادت فرصك في التوظيف. وفقًا للتقرير ، لا يزال الطلب على علماء البيانات في ازدياد جنبًا إلى جنب مع جدول رواتبهم. كن دائمًا على استعداد للمشي لمسافة ميل إضافي لزيادة فرصك في الحصول على وظيفة أو زيادة راتبك.

يجب أن تستمر في صقل مهاراتك وتحديث معلوماتك. أخيرًا وليس آخرًا ، لا تنسَ وضع جميع مهاراتك وشهاداتك في محفظتك / سيرتك الذاتية. أتمنى أن تكون قد وجدت قيمة في هذه المقالة. هل ترغب في إضافة المزيد من القيمة إلى هذه المقالة؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، فلا تتردد في التعليق أدناه. سنكون اكثر من سعداء للرد على استفساراتك.