Büyük Veri İşverenlerinin Sizin İçin İstediği 7 En İyi Beceri
Yayınlanan: 2019-01-03Veri hacmi her geçen gün artıyor, dolayısıyla toplanan bilgilerden en iyi şekilde yararlanmak için Büyük Veri'nin pazar boyutu da artıyor. Şu anda internette 2,7 Zettabayttan fazla dijital veri var. Tahmin, iş verilerinin hacminin her 1-2 yılda bir ikiye katlandığı yönünde. İşletmeler, toplanan verilerden yararlanmak için verilerle oynama gücüne sahip yetenekli bir işgücüne umutsuzca ihtiyaç duyuyor. Veri bilimini derinlemesine öğrenmek ve bu alanda kariyer yapmak mı istiyorsunuz, o zaman Intellipaat büyük veri eğitimi tam size göre. Intellipaat, AI, Büyük veri, DevOps ve çevrimiçi Veri Bilimi Kursu hakkında eğitim kursları veren BT uzmanları için önde gelen e-öğrenme ve profesyonel sertifika şirketlerinden biridir.
İşletmelerin çoğu, veritabanlarından en iyi şekilde yararlanamaz. Rapora göre, işletmeler düşük kaliteli veriler nedeniyle işletme gelirlerinin ortalama %20-35'ini kaybediyor. Şirketlerin kayıplarını en aza indirmek için becerilerinizi piyasaya sunabilirseniz, size hatırı sayılır miktarda para ödemekten çok mutlu olacaklardır.
Bu Yıl Kazanılacak En İyi 7 Beceri
Pazara değer sunmak için bazı ciddi becerilere ihtiyacınız var. Bahse girerim, çoğunuz zaten bahsetmek üzere olduğum bazı becerilere sahipsiniz. Ancak, önereceğim bazı beceriler sizin için yeni olacak. Bu yıl kazanmayı hedeflemeniz gereken becerilerin listesine bir göz atalım.
1) SQL
Büyük Veri alanında bir iş bulmak istiyorsanız SQL sizin için bir zorunluluktur. Her tür veri analizi için bir temel oluşturur. Programcılar/analistlerin ayrıca Hadoop Scala depoları ve NoSQL teknolojisi üzerinde verimli bir şekilde çalışması için SQL'e ihtiyaçları vardır.
2) NoSQL
NoSQL veritabanları, büyük veri depolama ve erişim gereksinimlerini karşılama konusundaki kapsamlı yeteneği nedeniyle giderek daha popüler hale geliyor. NoSQL veritabanları, Oracle ve DB2 gibi geleneksel veritabanı teknolojilerinin yerini hızla alan Couchbase gibi teknolojileri içerir.
NoSQL bilgisine ve Hadoop'a sahip profesyoneller, onlarla iletişim kurmak için onları hızla ayağa kaldıracaktır.
3) Programlama dilleri bilgisi
Büyük Veri analizi söz konusu olduğunda iki popüler dil vardır ve bunlar Python ve R Programming Language'dir . Geliştiriciler, her türlü projeyi gerçekleştirmek için Python'u tercih ediyor. Ancak R için durum farklıdır. R Programlama dili, açıkça veri analizi ve modelleme ile ilgilenmek içindir.
Ross ve Robert ilk tanıttığında R o kadar popüler değildi. Ancak, veri işleme konusundaki benzersiz yetenekleri nedeniyle Büyük Veri çılgınlığının artmasından sonra geliştiricilerin dikkatini çekmeye başladı.
Hem R hem de Python'daki uzmanlık, sizi şirketlerin gözünde bir mücevher yapacak.
4) Verilerle oynama yeteneği
Toplanan verilerden önemli içgörüler ortaya çıkarabilirseniz, öneminiz artacaktır. Veri madenciliği, nicel analiz ve veri görselleştirme gibi kritik yetenekler, işe alım yapanların veri analistlerinde ve veri bilimcilerinde aradıkları şeydir.

- Veri madenciliği: Piyasada çeşitli veri madenciliği teknolojileri mevcuttur. KNIME, Rapid Miner ve Apache gibi araçlarla oynama beceriniz değerinizi artıracaktır.
- Nicel Analiz ve Problem Çözme: Büyük Veri, mümkün olduğunca çok kritik bilgi elde etmek için toplanan verileri incelemekle ilgilidir. Büyük hacimli verilerle başa çıkmak için istatistiksel ve matematiksel araçlar kullanmanız gerekir. Geliştiriciler, verileri analiz etmek için SPSS, SAS, R ve benzeri araçlar kullanır. Verileri inceledikten sonra kurumlar için de verimli çözümler üretebilmelisiniz.
- Veri Görselleştirme: Analitik araçların kullanımından sonra verileri temsil etmek için Tableau, QlikView vb. araçlar kullanırız. Büyük Veri teknolojilerinden elde edilen içgörüleri kavramak, meslekten olmayanlar için kolay bir iş değildir. Bir profesyonel olarak, görselleştirme araçlarını kullanarak fikirleri basitleştirebilmelisiniz. Bilgileri grafikler, çizelgeler vb. şekillerde temsil edin.
5) Apache Spark ve Apache Hadoop
Spark, MapReduce'a bir alternatif sunuyor. Büyük Verinin işleme kısmını basitleştirir. Öte yandan, HBase, HDFS, Pig, Hive vb. Gibi Apache Hadoop araçları, güvenilir ve ölçeklenebilir bilgi işlem sağlar.
6) Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi bilgisi, bir pastaya kiraz eklemek gibidir. Kiracıların gözünde güzel görünmenizi sağlayacaktır. Tahmine dayalı ve kuralcı analiz için makine öğrenimi ve Büyük Veriden yararlanabilen profesyoneller piyasada nadir bulunur. Bu benzersiz beceri kombinasyonuna sahip olmak, şüphesiz işverenlerinizin sizi sevmesini sağlayacaktır.
Bir çalışma, personelin toplam zamanlarının %12,5'ini veri toplama gibi görevlerde kullandıklarını ortaya koydu. Makine öğreniminin kullanılması bu kaybı kesinlikle en aza indirebilir. İşte şok edici bir gerçek daha. Kaggle tarafından açıklanan rapor, veri bilimcilerinin yalnızca yaklaşık %4,5'inin makine öğrenimi konusunda uzmanlaşmış bilgiye sahip olduğunu buldu. Sadece bu gerçeklere bakarak, makine öğrenimi ve Büyük Veri kombinasyonunun sizi hemen bir yıldız yapabileceği sonucuna varabiliriz.
7) Hızlı öğrenme yeteneği
Hızlı öğrenebilmek, şirketlerin sizi işe almak istemesine neden olacaktır. Bu günlerde işletmeler hızla değişiyor. Kurumlar, değişime direnen çalışanlar arasında sıkışıp kalmak istemezler. Kendinizi hızlı bir şekilde öğrenip adapte edin, işe alma şansınız önemli ölçüde artacaktır.
Sana doğru
Cephaneliğinizde zaten kaç tane beceri var? Ne kadar çok beceriye sahipseniz, işe alınma şansınız o kadar artar. Rapora göre, veri bilimcilerine olan talep, maaş skalasıyla birlikte artmaya devam ediyor. İş bulma veya maaşınızı artırma şansınızı artırmak için her zaman fazladan bir mil yürümeye istekli olun.
Becerilerinizi geliştirmeye ve bilginizi güncellemeye devam etmelisiniz. Son olarak, tüm becerilerinizi ve sertifikalarınızı portföyünüze/özgeçmişinize eklemeyi unutmayın. Umarım bu makalede değer bulmuşsunuzdur. Bu makaleye daha fazla değer katmak ister misiniz? Evet ise, aşağıda yorum yapmaktan çekinmeyin. Sorularınızı yanıtlamaktan memnuniyet duyarız.