讓大數據雇主渴望你的 7 項頂級技能
已發表: 2019-01-03數據量每天都在增加,大數據的市場規模也在增加,以充分利用收集到的信息。 目前,互聯網上有超過 2.7 Zettabytes 的數字數據。 據估計,業務數據量每 1-2 年翻一番。 企業迫切需要有能力使用數據來利用他們收集的數據的熟練勞動力。 您想深入學習挖掘數據科學並在其中謀生嗎,那麼 Intellipaat 大數據培訓適合您。 Intellipaat 是領先的電子學習和專業認證公司之一,面向 IT 專業人士,提供人工智能、大數據、DevOps 和在線數據科學課程的培訓課程。
大多數企業無法充分利用其數據庫。 根據該報告,由於低質量數據,企業平均損失 20-35% 的營業收入。 如果您可以將您的技能帶到市場上以盡量減少公司的損失,他們將非常樂意支付給您一大筆錢。
今年獲得的前 7 項技能
要為市場提供價值,您需要一些嚴肅的技能。 我敢打賭,你們中的大多數人已經掌握了一些我將要提到的技能。 但是,我將建議的一些技能對你們來說是新的。 讓我們看看你今年應該獲得的技能列表。
1)SQL
如果您想在大數據領域找到工作,SQL 是您必須的。 它是每一種數據分析的基礎。 程序員/分析師還需要 SQL 在 Hadoop Scala 倉庫和 NoSQL 技術上高效工作。
2)NoSQL
NoSQL 數據庫因其廣泛的滿足大數據存儲和訪問需求的能力而越來越受歡迎。 NoSQL 數據庫包括 Couchbase 等技術,它正在迅速取代 Oracle 和 DB2 等傳統數據庫技術。
具有 NoSQL 和 Hadoop 知識的專業人士會很快讓他們站起來與他們接觸。
3) 編程語言知識
在大數據分析方面有兩種流行的語言,它們是 Python 和R 編程語言。 開發人員更喜歡 Python 來執行各種項目。 但是,R 的情況不同。 R 編程語言明確用於處理數據分析和建模。
當羅斯和羅伯特第一次介紹它時,R 還沒有那麼流行。 然而,隨著大數據熱潮的增加,它開始受到開發人員的關注,因為它具有處理數據的獨特能力。
R 和 Python 方面的專業知識將使您成為公司眼中的寶石。
4) 玩數據的能力
如果您可以從收集的數據中得出關鍵見解,您的重要性將會增加。 數據挖掘、定量分析和數據可視化等關鍵能力是招聘人員在數據分析師和數據科學家中尋找的關鍵能力。

- 數據挖掘:市場上有各種數據挖掘技術。 您使用 KNIME、Rapid Miner 和 Apache 等工具的能力將增加您的價值。
- 定量分析和解決問題:大數據就是對收集的數據進行剖析,以獲取盡可能多的關鍵信息。 您需要使用統計和數學工具來處理海量數據。 開發人員使用 SPSS、SAS、R 等工具來分析數據。 在檢查數據之後,您還必須能夠為企業提出有效的解決方案。
- 數據可視化:使用分析工具後,我們使用Tableau、QlikView等工具來表示數據。 對於外行來說,要掌握從大數據技術中提取的見解並不是一件容易的事。 作為專業人士,您必須能夠通過使用可視化工具來簡化想法。 以圖形、圖表等形式表示信息。
5) Apache Spark 和 Apache Hadoop
Spark 是 MapReduce 的替代品。 它簡化了大數據的處理部分。 另一方面,HBase、HDFS、Pig、Hive 等 Apache Hadoop 工具支持可靠且可擴展的計算。
6)機器學習
機器學習的知識就像在蛋糕上加了一顆櫻桃。 它會讓你在雇主眼中看起來很漂亮。 能夠利用機器學習和大數據進行預測和規範分析的專業人士在市場上很少見。 擁有這種獨特的技能組合無疑會讓你的雇主愛你。
一項研究表明,員工將 12.5% 的總時間用於數據收集等任務。 機器學習的使用肯定可以最大限度地減少這種損失。 這是另一個令人震驚的事實。 Kaggle 披露的報告發現,只有大約 4.5% 的數據科學家擁有機器學習的專業知識。 僅通過查看這些事實,我們就可以得出結論,機器學習和大數據的結合可以立即讓你成為明星。
7) 快速學習的能力
能夠快速學習將使公司想要雇用你。 這些天來,業務正在迅速變化。 公司不想被那些抵制變革的員工所困。 讓自己能夠快速學習和適應,你的招聘機會將大大增加。
交給你
您的武器庫中已有多少技能? 你擁有的技能越多,你被錄用的機會就越大。 根據該報告,對數據科學家的需求仍然隨著他們的薪酬規模而上升。 始終願意多走一英里,以增加找到工作或提高工資的機會。
你必須不斷提高你的技能和更新你的知識。 最後但並非最不重要的一點是,不要忘記將您的所有技能和證書放在您的投資組合/簡歷中。 我希望你在這篇文章中找到了價值。 您想為這篇文章增加更多價值嗎? 如果是,請隨時在下面發表評論。 我們非常樂意回答您的問題。