7 ทักษะสำคัญที่จะทำให้ผู้จ้างงาน Big Data โหยหาคุณ

ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นทุกวัน ดังนั้นขนาดตลาดของ Big Data จึงสามารถใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่รวบรวมได้ ปัจจุบันมีข้อมูลดิจิทัลมากกว่า 2.7 เซตตะไบต์บนอินเทอร์เน็ต ประมาณการคือปริมาณข้อมูลธุรกิจเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก ๆ 1-2 ปี ธุรกิจต่างๆ ล้วนต้องการแรงงานที่มีทักษะซึ่งมีอำนาจในการเล่นกับข้อมูลเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมได้ คุณต้องการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงลึกและสร้างอาชีพในนั้นหรือไม่ การฝึกอบรมข้อมูลขนาดใหญ่ของ Intellipaat เหมาะสำหรับคุณ Intellipaat เป็นหนึ่งในบริษัทชั้นนำด้านอีเลิร์นนิงและการรับรองระดับมืออาชีพสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีซึ่งจัดหลักสูตรฝึกอบรมเกี่ยวกับ AI, Big data, DevOps และหลักสูตร Data Science ออนไลน์

ธุรกิจส่วนใหญ่ไม่สามารถใช้ประโยชน์สูงสุดจากฐานข้อมูลของตนได้ ตามรายงาน ธุรกิจโดยเฉลี่ยสูญเสียรายได้จากการดำเนินงาน 20-35% เนื่องจากข้อมูลคุณภาพต่ำ หากคุณสามารถนำทักษะของคุณออกสู่ตลาดเพื่อลดความสูญเสียให้กับบริษัท พวกเขาจะยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะจ่ายเงินจำนวนมหาศาลให้คุณ

7 สุดยอดทักษะที่จะได้รับในปีนี้

ในการเสนอมูลค่าให้กับตลาด คุณต้องมีทักษะที่จริงจัง ฉันพนันได้เลยว่าพวกคุณส่วนใหญ่มีทักษะบางอย่างที่ฉันกำลังจะพูดถึงอยู่แล้ว อย่างไรก็ตาม ทักษะบางอย่างที่ฉันจะแนะนำนั้นจะเป็นเรื่องใหม่สำหรับพวกคุณ มาดูรายชื่อทักษะที่คุณควรตั้งเป้าไว้ในปีนี้กัน

1) SQL

SQL เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับคุณหากคุณต้องการหางานในสาขาบิ๊กดาต้า เป็นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภท โปรแกรมเมอร์/นักวิเคราะห์ยังต้องการ SQL เพื่อทำงานอย่างมีประสิทธิภาพบนคลังสินค้า Hadoop Scala และเทคโนโลยี NoSQL

2) NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากความสามารถที่ครอบคลุมในการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการจัดเก็บและการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ ฐานข้อมูล NoSQL รวมถึงเทคโนโลยีอย่าง Couchbase ซึ่งกำลังเข้ามาแทนที่เทคโนโลยีฐานข้อมูลดั้งเดิมอย่าง Oracle และ DB2 อย่างรวดเร็ว

ผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้เกี่ยวกับ NoSQL และ Hadoop จะพาพวกเขาออกจากตำแหน่งอย่างรวดเร็วเพื่อติดต่อกับพวกเขา

3) ความรู้เกี่ยวกับภาษาโปรแกรม

เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ Big Data มีสองภาษาที่ได้รับความนิยม ได้แก่ Python และ R Programming Language นักพัฒนาชอบ Python ในการทำโปรเจ็กต์ทุกประเภท อย่างไรก็ตาม กรณีของ R นั้นแตกต่างกัน ภาษาการเขียนโปรแกรม R มีไว้สำหรับการจัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองอย่างชัดเจน

R ไม่ค่อยเป็นที่นิยมนักเมื่อ Ross และ Robert เปิดตัวมันเป็นครั้งแรก อย่างไรก็ตาม มันเริ่มได้รับความสนใจจากนักพัฒนาหลังจากความคลั่งไคล้ของ Big Data ที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากความสามารถเฉพาะตัวในการจัดการกับข้อมูล

ความเชี่ยวชาญทั้ง R และ Python จะทำให้คุณเป็นดั่งอัญมณีในสายตาของบรรษัท

4) ความสามารถในการเล่นกับข้อมูล

ความสำคัญของคุณจะเพิ่มขึ้นหากคุณสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลที่รวบรวมมาได้ ความสามารถที่สำคัญ เช่น การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงปริมาณ และการแสดงข้อมูลเป็นภาพคือสิ่งที่ผู้ว่าจ้างกำลังมองหาในนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล

• การทำเหมืองข้อมูล: มีเทคโนโลยีการทำเหมืองข้อมูลที่หลากหลายในตลาด ความสามารถในการเล่นกับเครื่องมืออย่าง KNIME, Rapid Miner และ Apache จะเพิ่มมูลค่าให้กับคุณ
• การวิเคราะห์เชิงปริมาณและการแก้ปัญหา: ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการผ่าข้อมูลที่รวบรวมเพื่อให้ได้ข้อมูลที่สำคัญมากที่สุด คุณต้องใช้เครื่องมือทางสถิติและทางคณิตศาสตร์เพื่อจัดการกับข้อมูลปริมาณมหาศาล นักพัฒนาใช้เครื่องมือเช่น SPSS, SAS, R และอื่นๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล หลังจากตรวจสอบข้อมูลแล้ว คุณจะต้องสามารถคิดหาวิธีแก้ไขปัญหาที่มีประสิทธิภาพสำหรับองค์กรได้
• การแสดงข้อมูล: หลังจากใช้เครื่องมือวิเคราะห์แล้ว เราใช้เครื่องมือเช่น Tableau, QlikView และอื่นๆ เพื่อแสดงข้อมูล ไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับคนธรรมดาที่จะเข้าใจข้อมูลเชิงลึกที่ดึงมาจากเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า คุณในฐานะมืออาชีพจะต้องทำให้ความคิดง่ายขึ้นด้วยการใช้เครื่องมือสร้างภาพ นำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟ แผนภูมิ และอื่นๆ

5) Apache Spark และ Apache Hadoop

Spark เป็นทางเลือกแทน MapReduce ช่วยลดความยุ่งยากในการประมวลผลของ Big Data ในทางกลับกัน เครื่องมือ Apache Hadoop เช่น HBase, HDFS, Pig, Hive และอื่นๆ เปิดใช้งานการประมวลผลที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้

6) การเรียนรู้ของเครื่อง

ความรู้เรื่องแมชชีนเลิร์นนิงก็เหมือนการเติมเชอรี่ลงในเค้ก จะทำให้คุณดูสวยในสายตาคนจ้างงาน ผู้เชี่ยวชาญที่สามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงกำหนดนั้นหาได้ยากในตลาด การผสมผสานทักษะที่เป็นเอกลักษณ์นี้จะทำให้นายจ้างรักคุณอย่างไม่ต้องสงสัย

งานวิจัยชิ้นหนึ่งเปิดเผยว่าพนักงานใช้เวลา 12.5% ​​ของเวลาทั้งหมดในการทำงาน เช่น การเก็บรวบรวมข้อมูล การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถลดการสูญเสียนี้ได้อย่างแน่นอน นี่คือข้อเท็จจริงที่น่าตกใจอีกอย่างหนึ่ง รายงานที่เปิดเผยโดย Kaggle พบว่ามีเพียง 4.5% ของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเท่านั้นที่มีความรู้เฉพาะด้านเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง เพียงแค่ดูข้อเท็จจริงเหล่านี้ เราก็สามารถสรุปได้ว่าการผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องกับบิ๊กดาต้าจะทำให้คุณเป็นดาราได้ทันที

7) ความสามารถในการเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว

ความสามารถในการเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วจะทำให้บริษัทต้องการจ้างคุณ ธุรกิจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในทุกวันนี้ บริษัทไม่ต้องการติดอยู่กับพนักงานที่ต่อต้านการเปลี่ยนแปลง ทำให้ตัวเองสามารถเรียนรู้และปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว โอกาสในการจ้างงานของคุณจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก

ไปยังคุณ

คุณมีทักษะมากแค่ไหนในคลังแสงของคุณ? ยิ่งคุณมีทักษะมากเท่าไร โอกาสในการได้รับการว่าจ้างก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น ตามรายงาน ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้นพร้อมกับอัตราค่าจ้างของพวกเขา เต็มใจที่จะเดินให้ไกลกว่าเดิมเสมอเพื่อเพิ่มโอกาสในการได้งานหรือขึ้นเงินเดือน

คุณต้องฝึกฝนทักษะและปรับปรุงความรู้ของคุณต่อไป สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด อย่าลืมใส่ทักษะและใบรับรองทั้งหมดลงในแฟ้มผลงาน/ประวัติย่อของคุณ ฉันหวังว่าคุณจะพบคุณค่าในบทความนี้ คุณรู้สึกอยากเพิ่มคุณค่าให้กับบทความนี้มากขึ้นหรือไม่? ถ้าใช่โปรดแสดงความคิดเห็นด้านล่าง เรายินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะตอบคำถามของคุณ