7 principales compétences qui feront rêver les employeurs du Big Data

Le volume de données augmente chaque jour, tout comme la taille du marché du Big Data pour tirer le meilleur parti des informations collectées. Actuellement, il y a plus de 2,7 zettaoctets de données numériques sur Internet. L'estimation est que le volume de données d'entreprise double tous les 1-2 ans. Les entreprises ont désespérément besoin d'une main-d'œuvre qualifiée capable de jouer avec les données pour capitaliser sur les données collectées. Voulez-vous apprendre en profondeur la science des données et y faire carrière, alors la formation Big Data d'Intellipaat est faite pour vous. Intellipaat est l'une des principales sociétés d'apprentissage en ligne et de certification professionnelle pour les professionnels de l'informatique qui proposent des cours de formation sur l'IA, le Big Data, le DevOps et le cours en ligne sur la science des données.

La majorité des entreprises ne sont pas en mesure de tirer le meilleur parti de leur base de données. Selon le rapport, les entreprises perdent en moyenne 20 à 35 % de leurs revenus d'exploitation en raison de données de mauvaise qualité. Si vous pouvez apporter vos compétences sur le marché pour minimiser les pertes pour les entreprises, elles seront plus qu'heureuses de vous payer une somme d'argent considérable.

Top 7 des compétences à acquérir cette année

Pour offrir de la valeur au marché, vous avez besoin de compétences sérieuses. Je parie que la plupart d'entre vous ont déjà certaines compétences que je suis sur le point de mentionner. Cependant, certaines des compétences que je vais suggérer seront nouvelles pour vous. Voyons la liste des compétences que vous devriez viser à acquérir cette année.

1) SQL

SQL est un must pour vous si vous souhaitez obtenir un emploi dans le domaine du Big Data. C'est une base pour chaque type d'analyse de données. Les programmeurs/analystes ont également besoin de SQL pour travailler efficacement sur les entrepôts Hadoop Scala et la technologie NoSQL.

2) NoSQL

Les bases de données NoSQL deviennent de plus en plus populaires en raison de leur grande capacité à répondre aux exigences de stockage et d'accès aux mégadonnées. Les bases de données NoSQL incluent des technologies telles que Couchbase, qui remplacent rapidement les technologies de bases de données traditionnelles telles qu'Oracle et DB2.

Les professionnels connaissant NoSQL et Hadoop les mettront rapidement en contact avec eux.

3) Connaissance des langages de programmation

Il existe deux langages populaires en matière d'analyse de Big Data, et ce sont Python et le langage de programmation R. Les développeurs préfèrent Python pour réaliser toutes sortes de projets. Cependant, le cas de R est différent. Le langage de programmation R est explicitement destiné à traiter l'analyse et la modélisation des données.

R n'était pas si populaire lorsque Ross et Robert l'ont introduit pour la première fois. Cependant, il a commencé à attirer l'attention des développeurs après l'augmentation de l'engouement pour le Big Data en raison de ses capacités uniques à traiter les données.

L'expertise en R et en Python fera de vous un joyau aux yeux des entreprises.

4) Capacité à jouer avec les données

Votre importance augmentera si vous pouvez faire ressortir des informations clés à partir des données collectées. Les capacités essentielles telles que l'exploration de données, l'analyse quantitative et la visualisation de données sont ce que les recruteurs recherchent chez leurs analystes de données et leurs data scientists.

• Exploration de données : Diverses technologies d'exploration de données sont disponibles sur le marché. Votre capacité à jouer avec des outils comme KNIME, Rapid Miner et Apache augmentera votre valeur.
• Analyse quantitative et résolution de problèmes : Le Big Data consiste à disséquer les données collectées pour obtenir autant d'informations critiques que possible. Vous devez utiliser des outils statistiques et mathématiques pour traiter le volume massif de données. Les développeurs utilisent des outils tels que SPSS, SAS, R, etc. pour analyser les données. Après avoir examiné les données, vous devez également être en mesure de proposer des solutions efficaces pour les entreprises.
• Visualisation des données : après l'utilisation d'outils d'analyse, nous utilisons des outils tels que Tableau, QlikView, etc. pour représenter les données. Ce n'est pas une tâche facile pour le profane de saisir les informations extraites des technologies Big Data. En tant que professionnel, vous devez être en mesure de simplifier les idées en utilisant des outils de visualisation. Représentez les informations sous forme de graphiques, de tableaux, etc.

5) Apache Spark et Apache Hadoop

Spark fait une alternative à MapReduce. Il simplifie la partie traitement du Big Data. D'autre part, les outils Apache Hadoop tels que HBase, HDFS, Pig, Hive, etc. permettent une informatique fiable et évolutive.

6) Apprentissage automatique

La connaissance de l'apprentissage automatique, c'est comme ajouter une cerise à un gâteau. Cela vous rendra jolie aux yeux des locataires. Les professionnels capables d'utiliser l'apprentissage automatique et le Big Data pour l'analyse prédictive et prescriptive sont rares sur le marché. Avoir cette combinaison unique de compétences fera sans aucun doute que vos employeurs vous aimeront.

Une étude a révélé que le personnel consacre 12,5 % de son temps total à des tâches telles que la collecte de données. L'utilisation de l'apprentissage automatique peut minimiser cette perte à coup sûr. Voici un autre fait choquant. Le rapport révélé par Kaggle a révélé que seulement 4,5 % environ des scientifiques des données ont des connaissances spécialisées en apprentissage automatique. Rien qu'en regardant ces faits, nous pouvons conclure que la combinaison de l'apprentissage automatique et du Big Data peut immédiatement faire de vous une star.

7) Capacité à apprendre rapidement

Être capable d'apprendre rapidement incitera les entreprises à vous embaucher. Les entreprises évoluent rapidement ces jours-ci. Les entreprises ne veulent pas se retrouver avec des employés qui résistent au changement. Soyez capable d'apprendre et de vous adapter rapidement, vos chances d'embauche augmenteront considérablement.

À vous

Combien de compétences avez-vous déjà dans votre arsenal ? Plus vous avez de compétences, meilleures sont vos chances d'être embauché. Selon le rapport, la demande de scientifiques des données continue d'augmenter avec leur échelle salariale. Soyez toujours prêt à faire un effort supplémentaire pour augmenter vos chances de décrocher un emploi ou d'augmenter votre salaire.

Vous devez continuer à affiner vos compétences et à mettre à jour vos connaissances. Enfin, n'oubliez pas de mettre toutes vos compétences et certifications sur votre portfolio/CV. J'espère que vous avez trouvé de la valeur dans cet article. Envie d'ajouter plus de valeur à cet article ? Si oui, n'hésitez pas à commenter ci-dessous. Nous serions plus qu'heureux de répondre à vos questions.