7 Top-Fähigkeiten, die Big-Data-Arbeitgeber dazu bringen werden, sich nach Ihnen zu sehnen

Das Datenvolumen steigt jeden Tag, ebenso wie die Marktgröße von Big Data, um das Beste aus den gesammelten Informationen herauszuholen. Derzeit befinden sich über 2,7 Zettabyte an digitalen Daten im Internet. Schätzungen zufolge verdoppelt sich das Volumen der Geschäftsdaten alle 1-2 Jahre. Unternehmen brauchen dringend qualifizierte Arbeitskräfte, die in der Lage sind, mit Daten zu spielen, um aus ihren gesammelten Daten Kapital zu schlagen. Möchten Sie die Dig-Data-Wissenschaft eingehend erlernen und Karriere machen, dann ist das Big-Data-Training von Intellipaat genau das Richtige für Sie. Intellipaat ist eines der führenden E-Learning- und professionellen Zertifizierungsunternehmen für IT-Experten, das Schulungen zu KI, Big Data, DevOps und Online-Data-Science-Kursen anbietet.

Die Mehrheit der Unternehmen ist nicht in der Lage, das Beste aus ihrer Datenbank herauszuholen. Dem Bericht zufolge verlieren Unternehmen im Durchschnitt 20-35 % ihrer Betriebseinnahmen aufgrund von Daten von geringer Qualität. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten auf den Markt bringen können, um die Verluste für Unternehmen zu minimieren, zahlen sie Ihnen gerne eine beträchtliche Summe Geld.

Die 7 wichtigsten Fähigkeiten, die Sie dieses Jahr erwerben sollten

Um dem Markt einen Mehrwert zu bieten, benötigen Sie einige ernsthafte Fähigkeiten. Ich wette, dass die meisten von Ihnen bereits einige Fähigkeiten haben, die ich gleich erwähnen werde. Einige der Fähigkeiten, die ich vorschlagen werde, werden euch jedoch neu sein. Schauen wir uns die Liste der Fähigkeiten an, die Sie in diesem Jahr erwerben sollten.

1) SQL

SQL ist ein Muss für Sie, wenn Sie einen Job im Bereich Big Data bekommen möchten. Es ist eine Basis für jede einzelne Art der Datenanalyse. Die Programmierer/Analysten benötigen auch SQL, um effizient mit Hadoop Scala Warehouses und der NoSQL-Technologie zu arbeiten.

2) NoSQL

Die NoSQL-Datenbanken werden aufgrund ihrer umfassenden Fähigkeit, die Anforderungen an die Speicherung und den Zugriff auf große Datenmengen zu erfüllen, immer beliebter. Die NoSQL-Datenbanken umfassen Technologien wie Couchbase, das die traditionellen Datenbanktechnologien wie Oracle und DB2 schnell ersetzt.

Die Profis mit NoSQL-Kenntnissen und Hadoop werden sie schnell auf Trab bringen, um mit ihnen in Kontakt zu treten.

3) Kenntnisse in Programmiersprachen

Es gibt zwei beliebte Sprachen, wenn es um die Analyse von Big Data geht, und zwar Python und R Programming Language . Die Entwickler bevorzugen Python für die Durchführung aller Arten von Projekten. Der Fall für R ist jedoch anders. Die Programmiersprache R ist explizit für den Umgang mit Datenanalyse und -modellierung vorgesehen.

R war nicht so beliebt, als Ross und Robert es zum ersten Mal vorstellten. Aufgrund seiner einzigartigen Fähigkeiten im Umgang mit Daten hat es jedoch begonnen, die Aufmerksamkeit von Entwicklern zu erregen, nachdem die Begeisterung für Big Data zugenommen hat.

Das Fachwissen sowohl in R als auch in Python macht Sie zu einem Juwel in den Augen der Unternehmen.

4) Fähigkeit, mit Daten zu spielen

Ihre Bedeutung wird steigen, wenn Sie aus den gesammelten Daten wichtige Erkenntnisse ziehen können. Entscheidende Fähigkeiten wie Data Mining, quantitative Analyse und Datenvisualisierung sind das, wonach Personaler bei ihren Datenanalysten und Datenwissenschaftlern suchen.

• Data-Mining: Auf dem Markt sind verschiedene Data-Mining-Technologien verfügbar. Ihre Fähigkeit, mit Tools wie KNIME, Rapid Miner und Apache zu spielen, wird Ihren Wert steigern.
• Quantitative Analyse und Problemlösung: Bei Big Data geht es darum, die gesammelten Daten zu analysieren, um so viele wichtige Informationen wie möglich zu erhalten. Sie müssen statistische und mathematische Werkzeuge verwenden, um mit der riesigen Datenmenge umzugehen. Die Entwickler verwenden Tools wie SPSS, SAS, R usw., um die Daten zu analysieren. Nach Sichtung der Daten müssen Sie auch in der Lage sein, effiziente Lösungen für Konzerne zu finden.
• Datenvisualisierung: Nach dem Einsatz von Analysetools verwenden wir Tools wie Tableau, QlikView usw., um die Daten darzustellen. Für den Laien ist es keine leichte Aufgabe, die aus Big-Data-Technologien gewonnenen Erkenntnisse zu erfassen. Sie als Profi müssen in der Lage sein, die Ideen durch den Einsatz von Visualisierungstools zu vereinfachen. Stellen Sie die Informationen in Form von Grafiken, Diagrammen usw. dar.

5) Apache Spark und Apache Hadoop

Spark ist eine Alternative zu MapReduce. Es vereinfacht den Verarbeitungsteil von Big Data. Andererseits ermöglichen Apache Hadoop-Tools wie HBase, HDFS, Pig, Hive usw. eine zuverlässige und skalierbare Datenverarbeitung.

6) Maschinelles Lernen

Das Wissen um maschinelles Lernen ist wie das Hinzufügen einer Kirsche zum Kuchen. Es wird Sie in den Augen der Vermieter hübsch aussehen lassen. Die Fachleute, die maschinelles Lernen und Big Data für prädiktive und präskriptive Analysen nutzen können, sind auf dem Markt rar. Diese einzigartige Kombination von Fähigkeiten wird Ihre Arbeitgeber zweifellos dazu bringen, Sie zu lieben.

Eine Studie ergab, dass Mitarbeiter 12,5 % ihrer Gesamtzeit für Aufgaben wie die Datenerfassung aufwenden. Der Einsatz von maschinellem Lernen kann diesen Verlust sicher minimieren. Hier ist eine weitere schockierende Tatsache. Der von Kaggle veröffentlichte Bericht ergab, dass nur etwa 4,5 % der Datenwissenschaftler über Spezialkenntnisse im maschinellen Lernen verfügen. Wenn wir uns nur diese Fakten ansehen, können wir den Schluss ziehen, dass die Kombination aus maschinellem Lernen und Big Data Sie sofort zum Star machen kann.

7) Fähigkeit, schnell zu lernen

In der Lage zu sein, schnell zu lernen, wird Unternehmen dazu bringen, Sie einzustellen. Die Unternehmen verändern sich heutzutage rasant. Die Konzerne wollen nicht an veränderungsresistenten Mitarbeitern hängen bleiben. Machen Sie sich schnell lern- und anpassungsfähig, Ihre Einstellungschancen werden dramatisch steigen.

Zu dir hinüber

Wie viele Fähigkeiten haben Sie bereits in Ihrem Arsenal? Je mehr Fähigkeiten Sie haben, desto besser sind Ihre Chancen, eingestellt zu werden. Dem Bericht zufolge steigt die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern weiterhin mit der Gehaltsskala. Seien Sie immer bereit, einen Schritt weiter zu gehen, um Ihre Chancen auf einen Job oder eine Gehaltserhöhung zu erhöhen.

Sie müssen Ihre Fähigkeiten ständig schärfen und Ihr Wissen aktualisieren. Vergessen Sie zu guter Letzt nicht, alle Ihre Fähigkeiten und Zertifizierungen in Ihr Portfolio/Ihren Lebenslauf aufzunehmen. Ich hoffe, Sie haben in diesem Artikel einen Mehrwert gefunden. Möchten Sie diesem Artikel mehr Wert hinzufügen? Wenn ja, zögern Sie nicht, unten zu kommentieren. Gerne beantworten wir Ihre Fragen.