7 najlepszych umiejętności, które sprawią, że pracodawcy będą dla Ciebie pożądać

Ilość danych rośnie każdego dnia, podobnie jak wielkość rynku Big Data, aby jak najlepiej wykorzystać zebrane informacje. Obecnie w Internecie znajduje się ponad 2,7 Zettabajta danych cyfrowych. Szacuje się, że ilość danych biznesowych podwaja się co 1-2 lata. Firmy desperacko potrzebują wykwalifikowanej siły roboczej, która potrafi bawić się danymi i czerpać korzyści z zebranych danych. Jeśli chcesz dogłębnie poznać analitykę danych i zrobić w niej karierę, to szkolenie Intellipaat Big Data jest dla Ciebie. Intellipaat jest jedną z wiodących firm zajmujących się e-learningiem i certyfikacją zawodową dla specjalistów IT, którzy prowadzą szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji, Big Data, DevOps i internetowego kursu nauki o danych.

Większość firm nie jest w stanie w pełni wykorzystać swojej bazy danych. Według raportu firmy tracą średnio 20-35% swoich przychodów operacyjnych z powodu niskiej jakości danych. Jeśli potrafisz wprowadzić swoje umiejętności na rynek, aby zminimalizować straty dla firm, z przyjemnością zapłacą ci znaczną sumę pieniędzy.

7 najważniejszych umiejętności do zdobycia w tym roku

Aby zaoferować wartość na rynku, potrzebujesz poważnych umiejętności. Założę się, że większość z Was ma już pewne umiejętności, o których zaraz wspomnę. Jednak niektóre z umiejętności, które zasugeruję, będą dla was nowe. Sprawdźmy listę umiejętności, które powinieneś zdobyć w tym roku.

1) SQL

SQL jest dla Ciebie koniecznością, jeśli chcesz dostać pracę w obszarze Big Data. Jest podstawą każdego rodzaju analizy danych. Programiści/analitycy potrzebują również SQL do efektywnej pracy w hurtowniach Hadoop Scala i technologii NoSQL.

2) NoSQL

Bazy danych NoSQL cieszą się coraz większą popularnością ze względu na szerokie możliwości spełnienia wymagań dotyczących przechowywania i dostępu do dużych zbiorów danych. Bazy danych NoSQL obejmują technologie takie jak Couchbase, które szybko zastępują tradycyjne technologie bazodanowe, takie jak Oracle i DB2.

Profesjonaliści znający NoSQL i Hadoop szybko zburzą ich z nóg, aby mogli się z nimi skontaktować.

3) Znajomość języków programowania

Istnieją dwa popularne języki, jeśli chodzi o analizę Big Data, a są to Python i R Programming Language . Deweloperzy preferują Pythona do wykonywania wszelkiego rodzaju projektów. Jednak przypadek R jest inny. Język programowania R jest przeznaczony do analizy i modelowania danych.

R nie był tak popularny, kiedy Ross i Robert po raz pierwszy go przedstawili. Jednak zaczął przyciągać uwagę programistów po wzroście szaleństwa Big Data ze względu na jego wyjątkowe możliwości radzenia sobie z danymi.

Wiedza w językach R i Python sprawi, że staniesz się perełką w oczach korporacji.

4) Możliwość zabawy z danymi

Twoje znaczenie wzrośnie, jeśli będziesz w stanie wydobyć kluczowe wnioski z zebranych danych. Umiejętności krytyczne, takie jak eksploracja danych, analiza ilościowa i wizualizacja danych, są tym, czego zatrudniający poszukują od swoich analityków danych i naukowców zajmujących się danymi.

• Eksploracja danych: Na rynku dostępne są różne technologie eksploracji danych. Twoja umiejętność zabawy narzędziami takimi jak KNIME, Rapid Miner i Apache zwiększy twoją wartość.
• Analiza ilościowa i rozwiązywanie problemów: Big Data polega na analizowaniu zebranych danych, aby uzyskać jak najwięcej krytycznych informacji. Aby poradzić sobie z ogromną ilością danych, musisz użyć narzędzi statystycznych i matematycznych. Programiści używają narzędzi takich jak SPSS, SAS, R itd. do analizy danych. Po zbadaniu danych musisz też umieć wymyślić wydajne rozwiązania dla korporacji.
• Wizualizacja danych: Po użyciu narzędzi analitycznych używamy narzędzi takich jak Tableau, QlikView itd. do reprezentowania danych. Dla laika nie jest łatwym zadaniem zrozumienie spostrzeżeń wydobytych z technologii Big Data. Jako profesjonalista musisz być w stanie uprościć pomysły, korzystając z narzędzi do wizualizacji. Przedstawiaj informacje w postaci wykresów, wykresów i tak dalej.

5) Apache Spark i Apache Hadoop

Spark stanowi alternatywę dla MapReduce. Upraszcza część przetwarzania Big Data. Z drugiej strony narzędzia Apache Hadoop, takie jak HBase, HDFS, Pig, Hive itd., umożliwiają niezawodne i skalowalne przetwarzanie.

6) Uczenie maszynowe

Wiedza o uczeniu maszynowym jest jak dodawanie wisienek do ciasta. Sprawi, że będziesz wyglądać ładnie w oczach zatrudniających. Specjaliści, którzy potrafią wykorzystać uczenie maszynowe i Big Data do analiz predykcyjnych i preskryptywnych, są rzadkością na rynku. Posiadanie tego unikalnego połączenia umiejętności z pewnością sprawi, że Twoi pracodawcy Cię pokochają.

Jedno z badań wykazało, że pracownicy poświęcają 12,5% swojego całkowitego czasu na zadanie, takie jak zbieranie danych. Wykorzystanie uczenia maszynowego może na pewno zminimalizować tę stratę. Oto jeszcze jeden szokujący fakt. Raport ujawniony przez Kaggle wykazał, że tylko około 4,5% naukowców zajmujących się danymi posiada specjalistyczną wiedzę na temat uczenia maszynowego. Patrząc na te fakty, możemy stwierdzić, że połączenie uczenia maszynowego i Big Data może natychmiast uczynić Cię gwiazdą.

7) Umiejętność szybkiego uczenia się

Możliwość szybkiej nauki sprawi, że firmy będą chciały Cię zatrudnić. W dzisiejszych czasach firmy szybko się zmieniają. Korporacje nie chcą utknąć z pracownikami, którzy są oporni na zmiany. Spraw, aby szybko się uczyć i dostosowywać, a Twoje szanse na zatrudnienie znacznie wzrosną.

Do Ciebie

Ile umiejętności masz już w swoim arsenale? Im więcej masz umiejętności, tym większe masz szanse na zatrudnienie. Według raportu, zapotrzebowanie na analityków danych wciąż rośnie wraz z ich skalą płac. Zawsze bądź gotów przejść dodatkową milę, aby zwiększyć swoje szanse na znalezienie pracy lub podniesienie wynagrodzenia.

Musisz stale doskonalić swoje umiejętności i aktualizować swoją wiedzę. Na koniec nie zapomnij umieścić wszystkich swoich umiejętności i certyfikatów w swoim portfolio / CV. Mam nadzieję, że znalazłeś wartość w tym artykule. Czy masz ochotę dodać więcej wartości do tego artykułu? Jeśli tak, skomentuj poniżej. Chętnie odpowiemy na Twoje pytania.