Чтобы оставаться впереди конкурентов, вам необходимо приобрести современные навыки аналитика данных. Однако сначала вам нужно иметь прочный фундамент в математике, программировании и статистике.
В связи с тем, что в связи с кризисом COVID-19 в разных отраслях становится все громче барабанить по поводу больших данных, начинающие профессионалы в области данных должны смириться с работой в сфере данных.
Несмотря на то, что люди теряли работу во время пандемии, отрасли обработки данных все же удалось успешно продержаться в течение года по сравнению с другими отраслями. В отрасли было меньше сокращений заработной платы, отпусков и увольнений. Одна из основных причин заключается в том, что большинство профессионалов имели доступ к инструментам и технологиям, несмотря на работу над внедрением из дома.
Поскольку данные продолжают накапливаться в огромных количествах, очевидно, что карьера в области науки о данных - отличный вариант для обеспечения безопасности в будущем.
В отчете Analytics Insight говорится, что к 2023 году мировой рынок больших данных вырастет до 301,5 млрд долларов США с 179,6 млрд долларов США в 2019 году. Принимая во внимание, что становление профессионалом в области науки о данных может помочь преобразовать любую организацию. Одна из основных причин, по которой организации ищут опытных профессионалов, которые могут помочь их бизнесу расти.
Не теряя много времени, поговорим о навыках, необходимых для того, чтобы стать специалистом по данным:
Чтобы развернуть науку о данных, вам необходимо понимать, как работает разработка программного обеспечения, и какие инструменты включены. Для лучшего понимания мы сгруппировали ниже 10 самых новых навыков в области науки о данных. Мы все знаем, что необходимо для изучения науки о данных (навыки программирования, деловая хватка, математика и статистика). Однако это не только базовые навыки. Вот что вам нужно, чтобы усвоить знания сегодня -
1. Докер
Если вы хотите глубже погрузиться в мир разработки данных, инженерии данных и DevOps, то вашей целью должно стать изучение Docker. Около 44% разработчиков заинтересованы в добавлении Docker в свой набор навыков.
2. Обработка естественного языка (NLP)
НЛП продолжает оставаться важным набором навыков среди профессионалов в области данных. Получение глубоких знаний в области НЛП является дополнительным преимуществом для профессионалов, желающих сделать карьеру в области науки о данных.
3. Алгоритмы глубокого обучения
Как вы думаете, работают беспилотные автомобили? Что ж, глубокое обучение, подмножество машинного обучения, рекламируется как желательный набор навыков. Почти 50,8% респондентов, принявших участие в опросе по заказу KDnuggets, заявили, что глубокое обучение - это не прихоть.
4. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением позиционировалось как наивысший навык, который каждый специалист в области обработки данных должен добавить в свой портфель. С этим согласны 51,9% респондентов.
5. PyTorch
Около 50,1% респондентов заявили, что были бы заинтересованы в добавлении этой библиотеки машинного обучения к своим навыкам. PyTorch - идеальное решение, которое используется для проектов, связанных с обработкой естественного языка и компьютерным зрением.
6. TensorFlow
Около 51,2 процента респондентов, принявших участие в опросе, заявили, что всем им необходимо улучшить свои навыки работы с TensorFlow или, возможно, добавить его в свой список навыков обучения. С ростом интереса к TensorFlow в отрасли он остается одним из самых важных навыков аналитика данных.
7. Amazon Web Services (AWS)
Куда бы мы пошли и сохранили наши данные, если бы не услуги, предоставляемые облачными вычислениями? Приобретение навыков работы с AWS вызвало интерес у 48,8% респондентов. Amazon предлагает широкий спектр услуг, изучение AWS может оказаться очень полезным.
8. Apache Spark
Apache Spark - это фреймворк, помогающий обрабатывать данные. Он быстрый, масштабируемый и удобный для разработчиков. Помимо распределения данных на нескольких компьютерах, он также может выполнять задачи быстрой обработки больших наборов данных. Около 45,3 респондентов проявили интерес к тому, чтобы узнать больше об Apache Spark.
9. Компьютерное зрение
Если вы хотите найти одну из самых мощных форм ИИ, то вот вам пример. Компьютерное зрение - идеальный пример ИИ - это область, которая воспроизводит части сложности системы человеческого зрения и, кроме того, позволяет компьютерной системе обрабатывать объекты и изображения так же, как это делают люди.
10. Базы данных NoSQL
Базы данных NoSQL помогают хранить или извлекать данные без предварительного определения их структуры. Теперь вы можете использовать базы данных NoSQL вместо реляционных баз данных, в которых данные могут быть размещены в виде таблиц. Некоторые из часто используемых баз данных NoSQL включают такие имена, как Hadoop, HBase, Hypertable, Cassandra, Apache Accumulo, Flink и Splice.
