빅 데이터 고용주가 당신을 열망하게 만드는 7가지 주요 기술

게시 됨: 2019-01-03

데이터의 양이 나날이 증가함에 따라 수집된 정보를 최대한 활용하기 위한 빅데이터의 시장 규모도 커지고 있습니다. 현재 인터넷에는 2.7제타바이트 이상의 디지털 데이터가 있습니다. 비즈니스 데이터의 양은 1~2년마다 두 배로 증가하는 것으로 추정됩니다. 기업은 수집된 데이터를 활용하기 위해 데이터를 다룰 수 있는 능력을 갖춘 숙련된 인력이 절실히 필요합니다. dig 데이터 과학을 심층적으로 배우고 경력을 쌓고 싶다면 Intellipaat 빅 데이터 교육이 적합합니다. Intellipaat는 AI, 빅 데이터, DevOps 및 온라인 데이터 과학 과정에 대한 교육 과정을 제공하는 IT 전문가를 위한 최고의 e-러닝 및 전문 인증 회사 중 하나입니다.

대부분의 기업은 데이터베이스를 최대한 활용할 수 없습니다. 보고서에 따르면 기업은 낮은 품질의 데이터로 인해 평균적으로 영업 수익의 20-35%를 손실합니다. 회사의 손실을 최소화하기 위해 기술을 시장에 적용할 수 있다면 그들은 기꺼이 상당한 금액을 지불할 것입니다.

올해 획득해야 할 상위 7가지 기술

시장에 가치를 제공하려면 몇 가지 진지한 기술이 필요합니다. 저는 여러분 중 대부분이 제가 언급하려고 하는 몇 가지 기술을 이미 가지고 있을 것이라고 확신합니다. 그러나 제가 제안할 기술 중 일부는 여러분에게 새롭습니다. 올해 취득을 목표로 해야 할 스킬 목록을 확인해보자.

1) SQL

빅 데이터 분야에 취업하려면 SQL이 필수입니다. 모든 단일 유형의 데이터 분석을 위한 기반입니다. 프로그래머/분석가는 또한 Hadoop Scala 웨어하우스 및 NoSQL 기술에서 효율적으로 작업하기 위해 SQL이 필요합니다.

2) NoSQL

NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 저장 및 액세스 요구 사항을 충족하는 광범위한 기능으로 인해 점점 더 대중화되고 있습니다. NoSQL 데이터베이스에는 Oracle 및 DB2와 같은 기존 데이터베이스 기술을 빠르게 대체하고 있는 Couchbase와 같은 기술이 포함됩니다.

NoSQL과 Hadoop에 대한 지식을 갖춘 전문가가 신속하게 연락을 취할 것입니다.

3) 프로그래밍 언어에 대한 지식

빅 데이터 분석과 관련하여 널리 사용되는 두 가지 언어가 있으며, 바로 Python과 R 프로그래밍 언어 입니다. 개발자는 모든 종류의 프로젝트를 수행하기 위해 Python을 선호합니다. 그러나 R의 경우는 다릅니다. R 프로그래밍 언어는 명시적으로 데이터 분석 및 모델링을 처리하기 위한 것입니다.

R은 Ross와 Robert가 처음 소개했을 때 그다지 인기가 없었습니다. 하지만 빅데이터 열풍 이후 데이터를 다루는 고유한 능력으로 인해 개발자들의 주목을 받기 시작했다.

R과 Python 모두에 대한 전문 지식은 기업의 눈에 당신을 보석으로 만들 것입니다.

4) 데이터를 가지고 노는 능력

수집된 데이터에서 핵심 인사이트를 도출할 수 있다면 중요도가 높아집니다. 데이터 마이닝, 정량 분석 ​​및 데이터 시각화와 같은 중요한 능력은 고용자가 데이터 분석가 및 데이터 과학자에게 필요한 것입니다.

  • 데이터 마이닝: 다양한 데이터 마이닝 기술이 시장에 나와 있습니다. KNIME, Rapid Miner 및 Apache와 같은 도구를 사용하는 능력은 귀하의 가치를 높일 것입니다.
  • 정량적 분석 및 문제 해결: 빅 데이터는 수집된 데이터를 분석하여 가능한 한 많은 중요한 정보를 얻는 것입니다. 방대한 양의 데이터를 처리하려면 통계 및 수학 도구를 사용해야 합니다. 개발자는 SPSS, SAS, R 등과 같은 도구를 사용하여 데이터를 분석합니다. 데이터를 검토한 후에는 기업을 위한 효율적인 솔루션도 제시할 수 있어야 합니다.
  • 데이터 시각화: 분석 도구를 사용한 후 Tableau, QlikView 등과 같은 도구를 사용하여 데이터를 나타냅니다. 빅데이터 기술에서 추출한 인사이트를 일반인이 파악하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 전문가는 시각화 도구를 사용하여 아이디어를 단순화할 수 있어야 합니다. 정보를 그래프, 차트 등의 형태로 표현합니다.

5) 아파치 스파크와 아파치 하둡

Spark는 MapReduce의 대안을 만듭니다. 빅 데이터의 처리 부분을 단순화합니다. 반면 HBase, HDFS, Pig, Hive 등과 같은 Apache Hadoop 도구는 안정적이고 확장 가능한 컴퓨팅을 가능하게 합니다.

6) 머신러닝

기계 학습에 대한 지식은 케이크에 체리를 추가하는 것과 같습니다. 그것은 고용인의 눈에 당신을 아름답게 보이게 할 것입니다. 머신 러닝과 빅 데이터를 예측 및 처방 분석에 활용할 수 있는 전문가는 시장에서 드뭅니다. 이 독특한 기술 조합을 보유하면 의심할 여지 없이 고용주가 당신을 사랑하게 될 것입니다.

한 연구에 따르면 직원은 데이터 수집과 같은 작업에 전체 시간의 12.5%를 사용합니다. 기계 학습을 사용하면 이러한 손실을 확실히 최소화할 수 있습니다. 여기에 또 하나의 충격적인 사실이 있습니다. Kaggle이 공개한 보고서에 따르면 데이터 과학자의 약 4.5%만이 기계 학습에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 이러한 사실만 봐도 머신 러닝과 빅 데이터의 결합이 당신을 즉시 스타로 만들 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

7) 빨리 배우는 능력

빨리 배울 수 있으면 회사에서 당신을 고용하고 싶어할 것입니다. 오늘날 비즈니스는 빠르게 변화하고 있습니다. 기업은 변화에 저항하는 직원들에게 얽매이기를 원하지 않습니다. 빠르게 배우고 적응할 수 있도록 하면 채용 기회가 크게 증가합니다.

너에게로

당신의 무기고에 이미 얼마나 많은 기술이 있습니까? 기술이 많을수록 채용 가능성이 높아집니다. 보고서에 따르면 데이터 과학자에 대한 수요는 급여 규모와 함께 계속 증가하고 있습니다. 일자리를 얻거나 급여를 인상할 가능성을 높이기 위해 항상 기꺼이 추가 마일을 걸으십시오.

계속해서 기술을 연마하고 지식을 업데이트해야 합니다. 마지막으로 포트폴리오/이력서에 모든 기술과 인증을 기재하는 것을 잊지 마십시오. 이 기사에서 가치를 찾으셨기를 바랍니다. 이 기사에 더 많은 가치를 더하고 싶습니까? 그렇다면 아래에 자유롭게 의견을 말하십시오. 귀하의 질문에 기꺼이 답변해 드리겠습니다.