7 competenze principali che faranno desiderare per te i datori di lavoro dei big data

Il volume di dati aumenta ogni giorno, così come la dimensione del mercato dei Big Data per ottenere il massimo dalle informazioni raccolte. Attualmente ci sono oltre 2,7 Zettabyte di dati digitali su Internet. La stima è che il volume dei dati aziendali raddoppi ogni 1-2 anni. Le aziende hanno un disperato bisogno di una forza lavoro qualificata con il potere di giocare con i dati per capitalizzare i dati raccolti. Vuoi imparare a scavare a fondo nella scienza dei dati e fare carriera in essa, allora la formazione sui big data di Intellipaat fa per te. Intellipaat è una delle principali società di e-learning e certificazione professionale per professionisti IT che offrono corsi di formazione su AI, Big Data, DevOps e Data Science Course online.

La maggior parte delle aziende non è in grado di ottenere il massimo dal proprio database. Secondo il rapporto, le aziende perdono in media il 20-35% dei loro ricavi operativi a causa di dati di bassa qualità. Se puoi portare le tue abilità sul mercato per ridurre al minimo le perdite per le aziende, saranno più che felici di pagarti una considerevole somma di denaro.

Le 7 migliori abilità da acquisire quest'anno

Per offrire valore al mercato, sono necessarie alcune abilità serie. Scommetto che la maggior parte di voi ha già alcune abilità che sto per menzionare. Tuttavia, alcune delle abilità che suggerirò saranno nuove per voi ragazzi. Diamo un'occhiata all'elenco delle abilità che dovresti mirare ad acquisire quest'anno.

1) SQL

SQL è un must per te se vuoi ottenere un lavoro nel campo dei Big Data. È una base per ogni singolo tipo di analisi dei dati. I programmatori/analisti hanno anche bisogno di SQL per lavorare in modo efficiente sui magazzini Hadoop Scala e sulla tecnologia NoSQL.

2) NoSQL

I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari grazie alla sua ampia capacità di soddisfare i requisiti di archiviazione e accesso ai big data. I database NoSQL includono tecnologie come Couchbase, che sta rapidamente sostituendo le tradizionali tecnologie di database come Oracle e DB2.

I professionisti con la conoscenza di NoSQL e Hadoop li faranno rapidamente alzare per entrare in contatto con loro.

3) Conoscenza dei linguaggi di programmazione

Esistono due linguaggi popolari quando si tratta di analisi dei Big Data e sono Python e R Programming Language . Gli sviluppatori preferiscono Python per eseguire tutti i tipi di progetti. Tuttavia, il caso di R è diverso. Il linguaggio di programmazione R è esplicitamente per la gestione dell'analisi e della modellazione dei dati.

R non era così popolare quando Ross e Robert l'hanno introdotto per la prima volta. Tuttavia, ha iniziato ad attirare l'attenzione degli sviluppatori dopo l'aumento della mania dei Big Data grazie alle sue capacità uniche nel gestire i dati.

L'esperienza sia in R che in Python ti renderà una gemma agli occhi delle aziende.

4) Possibilità di giocare con i dati

La tua importanza aumenterà se riesci a far emergere informazioni chiave dai dati raccolti. Le capacità critiche come il data mining, l'analisi quantitativa e la visualizzazione dei dati sono ciò che i noleggiatori cercano nei loro analisti e data scientist.

• Data mining: sul mercato sono disponibili diverse tecnologie di data mining. La tua capacità di giocare con strumenti come KNIME, Rapid Miner e Apache aumenterà il tuo valore.
• Analisi quantitativa e risoluzione dei problemi: i Big Data si basano sull'analisi dei dati raccolti per ottenere quante più informazioni critiche possibile. È necessario utilizzare strumenti statistici e matematici per gestire l'enorme volume di dati. Gli sviluppatori utilizzano strumenti come SPSS, SAS, R e così via per analizzare i dati. Dopo aver esaminato i dati, devi anche essere in grado di trovare soluzioni efficienti per le aziende.
• Visualizzazione dei dati: dopo l'utilizzo di strumenti analitici, utilizziamo strumenti come Tableau, QlikView e così via per rappresentare i dati. Non è un compito facile per il profano cogliere le intuizioni estratte dalle tecnologie dei Big Data. Tu come professionista devi essere in grado di semplificare le idee facendo uso di strumenti di visualizzazione. Rappresentare le informazioni sotto forma di grafici, diagrammi e così via.

5) Apache Spark e Apache Hadoop

Spark rappresenta un'alternativa a MapReduce. Semplifica la parte di elaborazione dei Big Data. D'altra parte, gli strumenti Apache Hadoop come HBase, HDFS, Pig, Hive e così via consentono un'elaborazione affidabile e scalabile.

6) Apprendimento automatico

La conoscenza del machine learning è come aggiungere una ciliegina a una torta. Ti farà sembrare carina agli occhi degli inquilini. I professionisti che possono utilizzare l'apprendimento automatico e i Big Data per l'analisi predittiva e prescrittiva sono rari sul mercato. Avere questa combinazione unica di abilità ti farà sicuramente amare dai tuoi datori di lavoro.

Uno studio ha rivelato che il personale utilizza il 12,5% del tempo totale per l'attività come la raccolta dei dati. L'uso dell'apprendimento automatico può sicuramente ridurre al minimo questa perdita. Ecco un altro fatto scioccante. Il rapporto rivelato da Kaggle ha rilevato che solo il 4,5% circa dei data scientist ha una conoscenza specializzata dell'apprendimento automatico. Solo guardando questi fatti, possiamo concludere che la combinazione di machine learning e Big Data può renderti immediatamente una star.

7) Capacità di apprendere rapidamente

Essere in grado di imparare rapidamente farà sì che le aziende vogliano assumerti. Le aziende stanno cambiando rapidamente in questi giorni. Le aziende non vogliono rimanere bloccate con dipendenti che sono resistenti al cambiamento. Renditi in grado di imparare e adattarti rapidamente, le tue possibilità di assunzione aumenteranno notevolmente.

A voi

Quante abilità hai già nel tuo arsenale? Più competenze hai, maggiori sono le tue possibilità di essere assunto. Secondo il rapporto, la domanda di data scientist è ancora in aumento insieme alla loro scala retributiva. Sii sempre disposto a fare un passo in più per aumentare le tue possibilità di ottenere un lavoro o aumentare la tua paga.

Devi continuare ad affinare le tue abilità e ad aggiornare le tue conoscenze. Ultimo ma non meno importante, non dimenticare di mettere tutte le tue competenze e certificazioni nel tuo portfolio/curriculum. Spero che tu abbia trovato valore in questo articolo. Hai voglia di aggiungere più valore a questo articolo? Se sì, sentiti libero di commentare di seguito. Saremmo più che felici di rispondere alle tue domande.