7 Keahlian Teratas yang Akan Membuat Pengusaha Big Data Mendambakan Anda

Volume data meningkat setiap hari, begitu juga ukuran pasar Big Data untuk mendapatkan hasil maksimal dari informasi yang dikumpulkan. Saat ini, ada lebih dari 2,7 Zettabytes data digital di internet. Estimasinya, volume data bisnis berlipat ganda setiap 1-2 tahun. Bisnis sangat membutuhkan tenaga kerja terampil dengan kekuatan untuk bermain dengan data untuk memanfaatkan data yang mereka kumpulkan. Apakah Anda ingin belajar menggali ilmu data secara mendalam dan berkarir di dalamnya, maka pelatihan big data Intellipaat adalah untuk Anda. Intellipaat adalah salah satu perusahaan e-learning dan sertifikasi profesional terkemuka untuk profesional TI yang menyediakan kursus pelatihan tentang AI, Big data, DevOps, dan Kursus Ilmu Data online.

Mayoritas bisnis tidak bisa mendapatkan hasil maksimal dari database mereka. Menurut laporan itu, bisnis rata-rata kehilangan 20-35% dari pendapatan operasional mereka karena data berkualitas rendah. Jika Anda dapat membawa keahlian Anda ke pasar untuk meminimalkan kerugian bagi perusahaan, mereka akan dengan senang hati membayar Anda sejumlah besar uang.

7 Keterampilan Teratas yang Harus Diperoleh Tahun ini

Untuk menawarkan nilai ke pasar, Anda memerlukan beberapa keterampilan yang serius. Saya yakin sebagian besar dari Anda sudah memiliki beberapa keterampilan yang akan saya sebutkan. Namun, beberapa skill yang akan saya sarankan akan baru bagi kalian. Mari kita periksa daftar keterampilan yang harus Anda capai tahun ini.

1) SQL

SQL adalah suatu keharusan bagi Anda jika Anda ingin mendapatkan pekerjaan di bidang Big Data. Ini adalah dasar untuk setiap jenis analisis data. Pemrogram/analis juga membutuhkan SQL untuk bekerja secara efisien di gudang Hadoop Scala dan teknologi NoSQL.

2) Tanpa SQL

Basis data NoSQL semakin populer karena kemampuannya yang luas untuk memenuhi persyaratan akses dan penyimpanan data yang besar. Basis data NoSQL mencakup teknologi seperti Couchbase, yang dengan cepat menggantikan teknologi basis data tradisional seperti Oracle dan DB2.

Para profesional dengan pengetahuan tentang NoSQL bersama dengan Hadoop akan segera membuat mereka siap untuk berhubungan dengan mereka.

3) Pengetahuan tentang bahasa pemrograman

Ada dua bahasa populer dalam hal analisis Big Data, dan itu adalah Bahasa Pemrograman Python dan R. Pengembang lebih memilih Python untuk melakukan semua jenis proyek. Namun, kasus untuk R berbeda. Bahasa pemrograman R secara eksplisit untuk menangani analisis data dan pemodelan.

R tidak begitu populer ketika Ross dan Robert pertama kali memperkenalkannya. Namun, itu mulai mendapatkan perhatian dari pengembang setelah peningkatan kegemaran Big Data karena kemampuannya yang unik dalam menangani data.

Keahlian dalam R dan Python akan menjadikan Anda permata di mata perusahaan.

4) Kemampuan untuk bermain dengan data

Kepentingan Anda akan meningkat jika Anda dapat memunculkan wawasan utama dari data yang dikumpulkan. Kemampuan kritis seperti penambangan data, analisis kuantitatif, dan visualisasi data adalah apa yang dicari oleh para perekrut dalam analis data dan ilmuwan data mereka.

• Data mining: Berbagai teknologi data mining tersedia di pasaran. Kemampuan Anda untuk bermain dengan alat seperti KNIME, Rapid Miner, dan Apache akan meningkatkan nilai Anda.
• Analisis Kuantitatif dan Pemecahan Masalah: Big Data adalah tentang membedah data yang dikumpulkan untuk mendapatkan informasi penting sebanyak mungkin. Anda perlu menggunakan alat statistik dan matematika untuk menangani volume data yang sangat besar. Pengembang menggunakan alat seperti SPSS, SAS, R, dan sebagainya untuk menganalisis data. Setelah memeriksa data, Anda juga harus dapat menemukan solusi yang efisien untuk perusahaan.
• Visualisasi Data: Setelah menggunakan alat analisis, kami menggunakan alat seperti Tableau, QlikView, dan sebagainya untuk merepresentasikan data. Bukan tugas yang mudah bagi orang awam untuk memahami wawasan yang diambil dari teknologi Big Data. Anda sebagai seorang profesional harus bisa menyederhanakan ide dengan memanfaatkan alat visualisasi. Menyajikan informasi dalam bentuk grafik, bagan, dan sebagainya.

5) Apache Spark dan Apache Hadoop

Spark membuat alternatif untuk MapReduce. Ini menyederhanakan bagian pemrosesan Big Data. Di sisi lain, alat Apache Hadoop seperti HBase, HDFS, Pig, Hive, dan sebagainya memungkinkan komputasi yang andal dan skalabel.

6) Pembelajaran Mesin

Pengetahuan tentang pembelajaran mesin seperti menambahkan ceri ke kue. Ini akan membuat Anda terlihat cantik di mata perekrut. Para profesional yang dapat menggunakan pembelajaran mesin dan Big Data untuk analisis prediktif dan preskriptif jarang ada di pasar. Memiliki kombinasi keterampilan yang unik ini pasti akan membuat atasan Anda mencintai Anda.

Satu studi mengungkapkan bahwa staf menggunakan 12,5% dari total waktu mereka pada tugas seperti pengumpulan data. Penggunaan pembelajaran mesin dapat meminimalkan kerugian ini pasti. Ini satu lagi fakta yang mengejutkan. Laporan yang diungkapkan oleh Kaggle menemukan bahwa hanya sekitar 4,5% ilmuwan data yang memiliki pengetahuan khusus tentang pembelajaran mesin. Hanya dengan melihat fakta-fakta ini, kami dapat menyimpulkan bahwa kombinasi pembelajaran mesin dan Big Data dapat langsung menjadikan Anda bintang.

7) Kemampuan untuk belajar dengan cepat

Mampu belajar dengan cepat akan membuat perusahaan ingin mempekerjakan Anda. Bisnis berubah dengan cepat hari ini. Korporasi tidak ingin terjebak dengan karyawan yang resisten terhadap perubahan. Buat diri Anda dapat belajar dan beradaptasi dengan cepat, peluang Anda untuk merekrut akan meningkat secara dramatis.

Ke Anda

Berapa banyak keterampilan yang sudah Anda miliki di gudang senjata Anda? Semakin banyak keterampilan yang Anda miliki, semakin besar peluang Anda untuk dipekerjakan. Menurut laporan tersebut, permintaan untuk ilmuwan data masih terus meningkat seiring dengan skala gaji mereka. Selalu bersedia untuk berjalan lebih jauh untuk meningkatkan peluang Anda mendapatkan pekerjaan atau menaikkan gaji Anda.

Anda harus terus mengasah keterampilan dan memperbarui pengetahuan Anda. Last but not least, jangan lupa untuk memasukkan semua keahlian dan sertifikasi Anda ke dalam portofolio/resume Anda. Saya harap Anda menemukan nilai dalam artikel ini. Apakah Anda ingin menambahkan nilai lebih pada artikel ini? Jika ya, jangan ragu untuk berkomentar di bawah. Kami akan dengan senang hati menjawab pertanyaan Anda.