Необходимые навыки для работы с большими данными

Мы все должны согласиться с тем, что большие большие данные стали самой популярной технологией во всем мире, и большинство предприятий полагаются на эту «самую горячую технологию» эпохи. С течением времени было внесено множество изменений и внедрений, что позволило некоторым из самых интересных инструментов и технологий стать массовыми. Что касается прогноза погоды и визуализации данных, введен специальный инструмент (один или несколько инструментов) и так далее.

Вы, должно быть, задаетесь вопросом, какая потребность в больших данных в такой отрасли, вот небольшая статистика, подтверждающая это,

• Само прогнозирование, вероятно, превысит 100 зеттабайт к концу 2022 года и превысит 180 зеттабайт в следующие 5 лет (то есть к 2025 году) .
• Неудивительно, что после пандемии цифры резко выросли, и более 95% организаций уже начали инвестировать в большие данные и искусственный интеллект.
• В отчете также говорится, что устранение ненужных данных обходится почти в 3 триллиона долларов США в год, и именно здесь большие данные вступают в действие, чтобы предотвратить этот вред, и к концу 2023 года рынок, вероятно, превысит 100 миллиардов долларов США .
• На данный момент Google (одна из гигантских поисковых систем) владеет примерно 83 процентами доли рынка, и через эту гигантскую поисковую систему отправляется более 40 000 запросов . Для обработки этих статистических данных и цифр требуется опытный специалист, и это делает их работу (специалистов по большим данным) сложной и интересной.

Таким образом, основная цель — получить доступ к большим данным и овладеть лучшими навыками, которые могут подойти для любой отрасли, в которой вы будете работать (и отвлечься от тех навыков, которые очень востребованы). В этой статье мы обсудим некоторые из лучших и наиболее важных навыков, необходимых для работы с большими данными.

7. Большинство из них имеют навыки работы с большими данными

1. SQL

Прежде всего, SQL — один из самых важных навыков, которыми вы должны обладать. При использовании SQL программист может иметь преимущество в работе с несколькими технологиями (например, NoSQL).

SQL is the data-centered language that works as a base for the big data era.

Программисты используют SQL для множества операций, таких как добавление, обновление, удаление или изменение любых записей или таблиц и т. д. Помимо этого, RDBM или управление реляционной базой данных является важной частью области науки о данных, и специалист по данным может только контролировать, манипулировать или определять и запрашивать БД с помощью команд SQL.

Сегодня некоторые современные системы больших данных (такие как Hadoop и Spark) также используют SQL только для обслуживания СУБД (систем реляционных баз данных) и обработки структурированных данных.

Чтобы узнать больше о SQL, обратитесь к этой статье: 30 Days of SQL — From Basic to Advanced

2. Апач Спарк

Spark был впервые представлен Калифорнийским университетом в Беркли в 2009 году и с тех пор начал набирать популярность в области науки о данных. Сегодня Spark достаточно способен обрабатывать данные (до петабайт) за раз, и его распределение данных происходит между тысячами взаимодействующих серверов кластера (как физических, так и виртуальных). Spark также поставляется с обширным набором библиотек (и API), которые могут широко использоваться несколькими языками программирования (такими как R, Scala и Python).

Помимо этого, Apache использует распределенную файловую систему Hadoop (HDFS), но может быть в равной степени интегрирован с другими системами хранения данных. Разработчики часто предпочитают Spark, потому что он позволяет перекрывать сложные технологии (такие как MapReduce) и именно поэтому он широко используется специалистами по данным и получил широкое распространение в крупных организациях. Люди, обладающие такими навыками, могут собирать более прибыльные пакеты, чем другие.

3.МЛ/ИИ/ДЛ

Машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение — три горячие области больших данных. Хотя путь далеко за их пределами, именно они оказывают значительное влияние на поле.

Будь то ваш смартфон, автомобиль, ноутбук, домашние устройства и т. д., все они теперь оснащены искусственным интеллектом, который мы используем ежедневно. Всякий раз, когда вы берете телефон и говорите вслух «Привет, Siri», вполне вероятно, что вы используете эти технологии. Дело в том, что AI, ML и DL сегодня повсюду в нашем окружении, а наука о данных — это междисциплинарная область получения этих знаний в соответствии с требованиями. Эти технологии оказывают огромное влияние на нашу повседневную жизнь и помогают нам строить лучшее будущее.

Вот почему профессионалы со знаниями в области машинного обучения, искусственного интеллекта и глубокого обучения пользуются огромным спросом независимо от масштаба бизнеса (от малого до крупного), а средняя зарплата профессионалов начального уровня составляет где-то около 110 100 долларов в год и составляет до одного из самых красивых профессий в мире.

4. Апач Хадуп

Когда дело доходит до обработки любого огромного кластера данных, Hadoop всегда является ответом. Являясь одной из самых популярных платформ больших данных, она широко используется для операций с данными, которые включают крупномасштабные (неструктурированные) данные. Если вы хотите сделать карьеру в области больших данных, вы должны понимать важность и знания об обработке данных в больших масштабах.

Hadoop был впервые представлен Дугом Каттингом и Майком Кафареллой в 2005 году и стал общедоступным в конце 2012 года. С тех пор было сделано много реализаций и разработок. В настоящее время одними из самых популярных компонентов, которые широко используются в Hadoop, являются Hive, Pig, HDFS, MapReduce и т. д.

5. Язык программирования

Это то, что создает основу вашей карьеры в области больших данных, и существуют определенные языки программирования общего назначения, которые позволяют вам работать в этой области без проблем. Такие языки, как Python, R, Java, C++, SQL, Scala, Julia и т. д., являются одними из наиболее широко используемых языков, и они также могут устранить барьеры обучения на пути к тому, чтобы стать успешным экспертом по анализу данных.

Лучшие компании предпочитают нанимать тех кандидатов, которые владеют этими языками программирования. Вам необходимо изучить язык программирования Python, Java или R (по крайней мере, для начала вашей карьеры), и именно здесь вы сможете начать работать с некоторыми из наиболее полезных инструментов для визуализации данных, извлечения, очистки и т. д.

6. Визуализация данных

Включение возможностей визуального отображения данных немного более эффективно, чем традиционные методы. Это помогает людям понять последние тенденции и закономерности и помогает им принять решение о результате (во многих случаях). Вот почему визуализация данных входит в число основных навыков, которыми вы должны обладать, чтобы работать в сфере больших данных.

Компании готовы платить очень высокую заработную плату тем, кто владеет знаниями о лучших инструментах визуализации данных, таких как QlikView, Tableau и т. д. Следовательно, чтобы дать вашей карьере преимущество, важно знать, какие навыки работы с большими данными вам нужно сломать. в аналитику и начать работать с данными.

7. Статистический анализ

Это важный метод анализа данных, который помогает извлекать значимые результаты из любых неструктурированных данных. Этот метод также помогает принимать плодотворные бизнес-решения на основе тенденций данных.

Его также можно определить как науку о сборе и анализе данных для отслеживания закономерностей и тенденций с использованием чисел, используемых в бизнесе. Чтобы стать аналитиком данных, вам потребуется обладать этим навыком, потому что сейчас речь идет о данных, и компании с нетерпением ждут кандидатов, обладающих такими навыками. Одними из наиболее важных инструментов для статистического анализа являются MATLAB, R, SAS и т. д.

Чтобы прочитать о методах статистического анализа, обратитесь к этой статье: 5 методов статистического анализа .

Add-on Skill

Problem Solving

It is always mandated for an individual to carry the ability of problem-solving skills (it could be for handling complex problems in creative methods) that help an individual to perform any task with perfection. Besides this, the implementation of big data techniques will require these qualities and will definitely help you to bag your dream job.