7 principais habilidades que farão com que os empregadores de Big Data desejem por você

O volume de dados está aumentando a cada dia, assim como o tamanho do mercado de Big Data para aproveitar ao máximo as informações coletadas. Atualmente, existem mais de 2,7 Zettabytes de dados digitais na internet. A estimativa é que o volume de dados de negócios dobre a cada 1-2 anos. As empresas precisam desesperadamente de uma força de trabalho qualificada com o poder de brincar com os dados para capitalizar os dados coletados. Você quer aprender a aprofundar a ciência de dados e fazer uma carreira nela, então o treinamento de big data da Intellipaat é para você. A Intellipaat é uma das principais empresas de e-learning e certificação profissional para profissionais de TI que oferecem cursos de treinamento em IA, Big Data, DevOps e Curso de Ciência de Dados online.

A maioria das empresas não consegue tirar o máximo proveito de seu banco de dados. De acordo com o relatório, as empresas perdem em média 20-35% de sua receita operacional devido a dados de baixa qualidade. Se você puder trazer suas habilidades para o mercado para minimizar as perdas para as empresas, elas ficarão mais do que felizes em pagar uma quantia considerável de dinheiro.

As 7 principais habilidades para adquirir este ano

Para oferecer valor ao mercado, você precisa de algumas habilidades sérias. Aposto que a maioria de vocês já tem algumas habilidades que estou prestes a mencionar. No entanto, algumas das habilidades que vou sugerir serão novas para vocês. Vamos conferir a lista de habilidades que você deve almejar adquirir este ano.

1) SQL

SQL é uma obrigação para você se você deseja conseguir um emprego na área de Big Data. É uma base para cada tipo de análise de dados. Os programadores/analistas também precisam do SQL para trabalhar com eficiência nos armazéns Hadoop Scala e na tecnologia NoSQL.

2) NoSQL

Os bancos de dados NoSQL estão se tornando cada vez mais populares devido à sua ampla capacidade de atender aos requisitos de armazenamento e acesso de big data. Os bancos de dados NoSQL incluem tecnologias como Couchbase, que está substituindo rapidamente as tecnologias tradicionais de banco de dados, como Oracle e DB2.

Os profissionais com o conhecimento de NoSQL junto com o Hadoop irão rapidamente tirá-los de seus pés para entrar em contato com eles.

3) Conhecimento de linguagens de programação

Existem duas linguagens populares quando se trata de análise de Big Data, e são Python e R Programming Language . Os desenvolvedores preferem Python para realizar todos os tipos de projetos. No entanto, o caso de R é diferente. A linguagem de programação R é explicitamente para lidar com análise e modelagem de dados.

R não era tão popular quando Ross e Robert o introduziram pela primeira vez. No entanto, ele começou a ganhar atenção dos desenvolvedores após o incremento na mania do Big Data devido às suas habilidades únicas em lidar com dados.

A experiência em R e Python fará de você uma joia aos olhos das corporações.

4) Capacidade de brincar com dados

Sua importância aumentará se você puder extrair insights importantes dos dados coletados. As habilidades críticas, como mineração de dados, análise quantitativa e visualização de dados, são o que os contratantes procuram em seus analistas de dados e cientistas de dados.

• Mineração de dados: Várias tecnologias de mineração de dados estão disponíveis no mercado. Sua capacidade de jogar com ferramentas como KNIME, Rapid Miner e Apache aumentará seu valor.
• Análise Quantitativa e Solução de Problemas: Big Data trata da dissecação dos dados coletados para obter o máximo de informações críticas possível. Você precisa usar ferramentas estatísticas e matemáticas para lidar com o enorme volume de dados. Os desenvolvedores usam ferramentas como SPSS, SAS, R e assim por diante para analisar os dados. Depois de examinar os dados, você também deve ser capaz de encontrar soluções eficientes para corporações.
• Visualização de dados: Após o uso de ferramentas analíticas, usamos ferramentas como Tableau, QlikView e assim por diante para representar os dados. Não é uma tarefa fácil para o leigo captar os insights extraídos das tecnologias de Big Data. Você como profissional deve ser capaz de simplificar as ideias fazendo uso de ferramentas de visualização. Represente as informações na forma de gráficos, tabelas e assim por diante.

5) Apache Spark e Apache Hadoop

O Spark é uma alternativa ao MapReduce. Simplifica a parte de processamento de Big Data. Por outro lado, as ferramentas do Apache Hadoop, como HBase, HDFS, Pig, Hive e assim por diante, permitem uma computação confiável e escalável.

6) Aprendizado de máquina

O conhecimento de aprendizado de máquina é como adicionar uma cereja a um bolo. Isso vai fazer você parecer bonito aos olhos dos locatários. Os profissionais que podem fazer uso de machine learning e Big Data para análises preditivas e prescritivas são raros no mercado. Ter essa combinação única de habilidades, sem dúvida, fará com que seus empregadores o amem.

Um estudo revelou que as equipes usam 12,5% de seu tempo total em tarefas como coleta de dados. O uso do aprendizado de máquina pode minimizar essa perda com certeza. Aqui está mais um fato chocante. O relatório revelado pela Kaggle descobriu que apenas cerca de 4,5% dos cientistas de dados possuem conhecimento especializado em aprendizado de máquina. Apenas observando esses fatos, podemos concluir que a combinação de aprendizado de máquina e Big Data pode torná-lo imediatamente uma estrela.

7) Capacidade de aprender rapidamente

Ser capaz de aprender rapidamente fará com que as empresas queiram contratá-lo. Os negócios estão mudando rapidamente nos dias de hoje. As corporações não querem ficar presas a funcionários resistentes à mudança. Torne-se capaz de aprender e se adaptar rapidamente, sua chance de contratação aumentará drasticamente.

Para você

Quantas habilidades você já tem em seu arsenal? Quanto mais habilidades você tiver, maiores serão suas chances de ser contratado. De acordo com o relatório, a demanda por cientistas de dados ainda está aumentando junto com sua escala salarial. Esteja sempre disposto a caminhar uma milha extra para aumentar suas chances de conseguir um emprego ou aumentar seu salário.

Você deve continuar aprimorando suas habilidades e atualizando seu conhecimento. Por último, mas não menos importante, não se esqueça de colocar todas as suas habilidades e certificações em seu portfólio/currículo. Espero que você tenha encontrado valor neste artigo. Você sente vontade de agregar mais valor a este artigo? Se sim, fique à vontade para comentar abaixo. Teremos o maior prazer em responder suas perguntas.