7 habilidades principales que harán que los empleadores de Big Data anhelen por ti

El volumen de datos aumenta cada día, al igual que el tamaño del mercado de Big Data para aprovechar al máximo la información recopilada. Actualmente, hay más de 2,7 Zettabytes de datos digitales en Internet. La estimación es que el volumen de datos comerciales se duplica cada 1-2 años. Las empresas necesitan desesperadamente una fuerza laboral capacitada con el poder de jugar con los datos para capitalizar los datos recopilados. ¿Quiere aprender a profundizar en la ciencia de datos y hacer una carrera en ella? Entonces, la capacitación en big data de Intellipaat es para usted. Intellipaat es una de las principales empresas de certificación profesional y aprendizaje electrónico para profesionales de TI que brindan cursos de capacitación sobre IA, Big data, DevOps y cursos de ciencia de datos en línea.

La mayoría de las empresas no pueden sacar el máximo provecho de su base de datos. Según el informe, las empresas pierden en promedio entre el 20 y el 35 % de sus ingresos operativos debido a la baja calidad de los datos. Si puede traer sus habilidades al mercado para minimizar las pérdidas para las empresas, estarán más que felices de pagarle una suma considerable de dinero.

Las 7 mejores habilidades para adquirir este año

Para ofrecer valor al mercado, necesita algunas habilidades serias. Apuesto a que la mayoría de ustedes ya tienen algunas habilidades que voy a mencionar. Sin embargo, algunas de las habilidades que sugeriré serán nuevas para ustedes. Veamos la lista de habilidades que debes tratar de adquirir este año.

1) SQL

SQL es imprescindible para usted si desea obtener un trabajo en el campo de Big Data. Es una base para cada tipo de análisis de datos. Los programadores/analistas también necesitan SQL para trabajar de manera eficiente en los almacenes de Hadoop Scala y la tecnología NoSQL.

2) No SQL

Las bases de datos NoSQL son cada vez más populares debido a su amplia capacidad para cumplir con los requisitos de acceso y almacenamiento de big data. Las bases de datos NoSQL incluyen tecnologías como Couchbase, que está reemplazando rápidamente a las tecnologías de bases de datos tradicionales como Oracle y DB2.

Los profesionales con el conocimiento de NoSQL junto con Hadoop rápidamente los pondrán en contacto con ellos.

3) Conocimiento de lenguajes de programación

Hay dos lenguajes populares cuando se trata de análisis de Big Data, y son Python y el lenguaje de programación R. Los desarrolladores prefieren Python para realizar todo tipo de proyectos. Sin embargo, el caso de R es diferente. El lenguaje de programación R es explícitamente para tratar con análisis y modelado de datos.

R no era tan popular cuando Ross y Robert lo introdujeron por primera vez. Sin embargo, ha comenzado a llamar la atención de los desarrolladores después del incremento en la moda de Big Data debido a sus habilidades únicas para manejar datos.

La experiencia tanto en R como en Python lo convertirá en una joya a los ojos de las corporaciones.

4) Capacidad para jugar con datos

Su importancia aumentará si puede obtener información clave de los datos recopilados. Las habilidades críticas como la extracción de datos, el análisis cuantitativo y la visualización de datos son lo que los contratantes buscan en sus analistas de datos y científicos de datos.

• Minería de datos: Varias tecnologías de minería de datos están disponibles en el mercado. Su capacidad para jugar con herramientas como KNIME, Rapid Miner y Apache aumentará su valor.
• Análisis cuantitativo y resolución de problemas: Big Data se trata de diseccionar los datos recopilados para obtener la mayor cantidad de información crítica posible. Necesita usar herramientas estadísticas y matemáticas para manejar el volumen masivo de datos. Los desarrolladores utilizan herramientas como SPSS, SAS, R, etc. para analizar los datos. Después de examinar los datos, también debe poder encontrar soluciones eficientes para las corporaciones.
• Visualización de datos: después del uso de herramientas analíticas, usamos herramientas como Tableau, QlikView, etc. para representar los datos. No es una tarea fácil para el profano captar los conocimientos extraídos de las tecnologías Big Data. Usted como profesional debe ser capaz de simplificar las ideas haciendo uso de herramientas de visualización. Representar la información en forma de gráficos, cuadros, etc.

5) Apache Spark y Apache Hadoop

Spark hace una alternativa a MapReduce. Simplifica la parte de procesamiento de Big Data. Por otro lado, las herramientas de Apache Hadoop como HBase, HDFS, Pig, Hive, etc. permiten una computación confiable y escalable.

6) Aprendizaje automático

El conocimiento del aprendizaje automático es como agregar una cereza a un pastel. Te hará lucir bonita a los ojos de los contratantes. Los profesionales que pueden hacer uso del aprendizaje automático y Big Data para el análisis predictivo y prescriptivo son escasos en el mercado. Tener esta combinación única de habilidades sin duda hará que sus empleadores lo amen.

Un estudio reveló que el personal utiliza el 12,5 % de su tiempo total en tareas como la recopilación de datos. El uso del aprendizaje automático puede minimizar esta pérdida con seguridad. Aquí hay un hecho más impactante. El informe revelado por Kaggle encontró que solo alrededor del 4,5% de los científicos de datos tienen conocimientos especializados en aprendizaje automático. Con solo mirar estos hechos, podemos concluir que la combinación de aprendizaje automático y Big Data puede convertirlo inmediatamente en una estrella.

7) Habilidad para aprender rápidamente

Ser capaz de aprender rápidamente hará que las empresas quieran contratarte. Los negocios están cambiando rápidamente en estos días. Las corporaciones no quieren quedarse con empleados que se resisten al cambio. Hágase capaz de aprender y adaptarse rápidamente, sus posibilidades de contratación aumentarán drásticamente.

A ti

¿Cuántas habilidades ya tienes en tu arsenal? Cuantas más habilidades tenga, mayores serán sus posibilidades de ser contratado. Según el informe, la demanda de científicos de datos sigue aumentando junto con su escala salarial. Esté siempre dispuesto a caminar una milla extra para aumentar sus posibilidades de conseguir un trabajo o aumentar su salario.

Debes seguir perfeccionando tus habilidades y actualizando tus conocimientos. Por último, pero no menos importante, no olvide poner todas sus habilidades y certificaciones en su cartera/currículum. Espero que hayas encontrado valor en este artículo. ¿Tienes ganas de añadir más valor a este artículo? En caso afirmativo, siéntase libre de comentar a continuación. Estaremos más que felices de responder a sus consultas.