7 основных навыков, которые заставят работодателей, работающих с большими данными, жаждать вас

Объем данных увеличивается с каждым днем, так же как и размер рынка больших данных, чтобы получить максимальную отдачу от собранной информации. В настоящее время в Интернете находится более 2,7 зеттабайт цифровых данных. По оценкам, объем бизнес-данных удваивается каждые 1-2 года. Предприятия отчаянно нуждаются в квалифицированной рабочей силе, способной работать с данными, чтобы извлечь выгоду из собранных ими данных. Хотите углубиться в науку о данных и сделать в ней карьеру, тогда вам подойдет курс Intellipaat по работе с большими данными. Intellipaat — одна из ведущих компаний по электронному обучению и профессиональной сертификации ИТ-специалистов, предлагающая учебные курсы по искусственному интеллекту, большим данным, DevOps и онлайн-курсы по науке о данных.

Большинство предприятий не в состоянии получить максимальную отдачу от своей базы данных. Согласно отчету, предприятия в среднем теряют 20-35% своей операционной выручки из-за некачественных данных. Если вы сможете вывести свои навыки на рынок, чтобы минимизировать потери для компаний, они будут более чем счастливы заплатить вам значительную сумму денег.

7 лучших навыков, которые нужно приобрести в этом году

Чтобы предложить ценность рынку, вам нужны серьезные навыки. Бьюсь об заклад, что у большинства из вас уже есть некоторые навыки, о которых я собираюсь упомянуть. Тем не менее, некоторые из навыков, которые я предлагаю, будут новыми для вас, ребята. Давайте проверим список навыков, которые вы должны стремиться приобрести в этом году.

1) SQL

SQL является обязательным для вас, если вы хотите получить работу в области больших данных. Это основа для каждого отдельного типа анализа данных. Программисты/аналитики также нуждаются в SQL для эффективной работы со складами Hadoop Scala и технологией NoSQL.

2) NoSQL

Базы данных NoSQL становятся все более популярными из-за их широких возможностей для удовлетворения требований к хранению больших данных и доступу к ним. Базы данных NoSQL включают такие технологии, как Couchbase, которые быстро заменяют традиционные технологии баз данных, такие как Oracle и DB2.

Профессионалы со знанием NoSQL и Hadoop быстро помогут им связаться с ними.

3) Знание языков программирования

Когда дело доходит до анализа больших данных, есть два популярных языка: Python и язык программирования R. Разработчики предпочитают Python для выполнения всевозможных проектов. Однако в случае R дело обстоит иначе. Язык программирования R явно предназначен для анализа данных и моделирования.

R не был так популярен, когда Росс и Роберт впервые представили его. Тем не менее, он начал привлекать внимание разработчиков после увеличения увлечения большими данными из-за его уникальных возможностей в работе с данными.

Знание как R, так и Python сделает вас жемчужиной в глазах корпораций.

4) Возможность играть с данными

Ваша важность возрастет, если вы сможете извлечь ключевую информацию из собранных данных. Критические способности, такие как интеллектуальный анализ данных, количественный анализ и визуализация данных, — это то, что наниматели ищут в своих аналитиках данных и специалистах по данным.

• Интеллектуальный анализ данных. На рынке доступны различные технологии интеллектуального анализа данных. Ваша способность играть с такими инструментами, как KNIME, Rapid Miner и Apache, повысит вашу ценность.
• Количественный анализ и решение проблем: Большие данные — это анализ собранных данных, чтобы получить как можно больше критической информации. Вам необходимо использовать статистические и математические инструменты для работы с огромным объемом данных. Для анализа данных разработчики используют такие инструменты, как SPSS, SAS, R и т. д. Изучив данные, вы также должны быть в состоянии предложить эффективные решения для корпораций.
• Визуализация данных. После использования аналитических инструментов мы используем такие инструменты, как Tableau, QlikView и т. д., для представления данных. Неспециалисту нелегко понять идеи, извлеченные из технологий больших данных. Вы, как профессионал, должны уметь упрощать идеи, используя инструменты визуализации. Представлять информацию в виде графиков, диаграмм и так далее.

5) Apache Spark и Apache Hadoop

Spark представляет собой альтернативу MapReduce. Это упрощает часть обработки больших данных. С другой стороны, инструменты Apache Hadoop, такие как HBase, HDFS, Pig, Hive и т. д., обеспечивают надежные и масштабируемые вычисления.

6) Машинное обучение

Знание машинного обучения — это как добавление вишенки на торт. Это заставит вас выглядеть красиво в глазах нанимателей. Профессионалы, которые могут использовать машинное обучение и большие данные для прогнозного и предписывающего анализа, на рынке встречаются редко. Наличие этой уникальной комбинации навыков, несомненно, заставит ваших работодателей полюбить вас.

Одно исследование показало, что сотрудники тратят 12,5% своего общего времени на такие задачи, как сбор данных. Использование машинного обучения может свести к минимуму эти потери. Вот еще один шокирующий факт. Отчет, представленный Kaggle, показал, что только около 4,5% специалистов по данным обладают специальными знаниями в области машинного обучения. Просто взглянув на эти факты, можно сделать вывод, что сочетание машинного обучения и больших данных может сразу же сделать вас звездой.

7) Способность быстро обучаться

Способность быстро учиться заставит компании хотеть нанять вас. В наши дни бизнес стремительно меняется. Корпорации не хотят застрять с сотрудниками, которые сопротивляются изменениям. Научитесь быстро учиться и адаптироваться, и ваши шансы на трудоустройство резко возрастут.

к вам

Сколько навыков уже есть в вашем арсенале? Чем больше у вас навыков, тем выше ваши шансы получить работу. Согласно отчету, спрос на специалистов по данным по-прежнему растет вместе с уровнем их заработной платы. Всегда будьте готовы пройти лишнюю милю, чтобы увеличить свои шансы найти работу или повысить зарплату.

Вы должны продолжать оттачивать свои навыки и обновлять свои знания. И последнее, но не менее важное: не забудьте указать все свои навыки и сертификаты в своем портфолио/резюме. Я надеюсь, что вы нашли ценность в этой статье. Хотите добавить больше ценности этой статье? Если да, не стесняйтесь комментировать ниже. Мы будем более чем рады ответить на ваши вопросы.