获得大数据工作的十大大数据技能
发布时间：2022-12-22 11:30:09 所属栏目：大数据 来源：
导读： 在当今的技术世界中，大数据已成为不可避免的词。数据科学和大数据技术正在推动组织做出决策，因此他们需要大数据技能。由于它已成为主流，因此如今已不是流行语。大数据领域的工具和技术也得到了极大的发展。对
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在当今的技术世界中，大数据已成为不可避免的词。数据科学和大数据技术正在推动组织做出决策，因此他们需要大数据技能。由于它已成为主流，因此如今已不是流行语。大数据领域的工具和技术也得到了极大的发展。对于实时分析和数据使用，大数据就是答案。让我们深入了解大数据世界！ 为什么大数据是市场上“最热门”的工作？ 数据科学，数据分析，机器学习，当然还有大数据在一段时间内是当前就业市场中最流行的趋势。无论您在哪里看到，人们都在谈论“数据”。有数十家网站每秒生成数据和信息。这些可能包括社交媒体，在线活动日志等。此数据的生成速度非常高，从大量数据集中提取信息变得非常重要。 当今的组织经常面临收集和存储此数据的紧迫要求，以至于不会遗漏任何东西。通常事实是，正确有效地使用数据可以证明对当今公司而言是竞争优势。他们希望分析该数据并将其用于组织级别的战略制定，成本削减和决策制定。 需求巨大的十大数据技能 如今，大数据世界正在不断变化，每天都有越来越多的创新发生。要获得这些有利可图的工作，某些特殊的大数据技能可以极大地帮助您。 1. Apache Hadoop：过去几年中，Apache Hadoop的开发取得了巨大的增长。如今，Hive，Pig，HDFS，HBase，MapReduce等Hadoop组件的需求量很大。 尽管Hadoop已进入第二个十年，但从最近3-4年开始流行起来。许多软件公司非常普遍地使用Hadoop集群。这无疑是大数据中的大事。有抱负的专业人员应精通这项技术。 2. NoSQL： NoSQL数据库（包括Couchbase，MongoDB等）正在替代传统的SQL数据库（如DB2，Oracle等）。这些分布式NoSQL数据库有助于满足大数据存储和访问需求。这通过其数据处理能力补充了Hadoop的专业知识。具有NoSQL专业知识的专业人员可以在任何地方找到机会。 3.数据可视化： QlikView，Tableau等数据可视化工具可以帮助理解分析工具执行的分析。难以掌握所执行的复杂大数据技术和流程，而这正是专业人员发挥作用的地方。精通数据可视化工具的专业人士可以获得在大型组织中发展自己的职业的机会。 4.机器学习：数据挖掘和机器学习是大数据的两个热门领域。尽管大数据的前景广阔，但这两者为该领域做出了重要贡献。缺乏可以使用机器学习进行预测和规范分析的专业人员。这些领域可以帮助开发推荐，分类和个性化系统。拥有数据挖掘和机器学习知识的专业人员也获得了丰厚的报酬。 5. Apache Spark：对于复杂的技术（如MapReduce），Spark是一种更直接，更快捷的选择。无论有没有Hadoop框架，它最近都非常流行。许多组织正在采用该技术，因此正在寻找具有Spark技能的人员。Spark的内存堆栈的兴起也使Spark成为高薪工作。 6.定量分析：定量和统计分析是大数据的重要组成部分，因为它全都与数字有关。统计和数学的背景很有帮助。诸如SAS，SPSS，R等工具的知识也有助于提高您的技能。因此，该行业需要大量具有定量背景的专业人员。 7.编程语言：某些通用编程语言可以极大地帮助您获得竞争优势。这些编程语言包括Java，Python，C，Scala等。甚至对具有数据分析经验的程序员也有很大的需求。 8.数据挖掘：在当今的IT世界中，数据挖掘已达到新的高度。拥有数据挖掘工具和技术经验的专业人员需要大数据工作。诸如Rapid Miner，Apache Mahout和KNIME之类的数据挖掘工具是市场上最抢手的数据挖掘技能。 9.解决问题的能力：即使您拥有大数据领域中所有工具和技术的知识，解决问题的能力和创造力也将帮助您很好地执行任务。为有效解决方案而实施大数据技术将需要专业人员具备这两种素质。 10. SQL： SQL是一种以数据为中心的语言，是大数据时代的基础。在使用NoSQL等大数据技术时，结构化查询语言的知识从本质上将是程序员的一项额外优势。它也是Hadoop Hive仓库的重要组成部分。 如何发展大数据技能？ 在您想成长为大数据专家时，这确实是最相关的问题。毫无疑问，它需要正确的路线图来发展您的大数据技能，从而促进您的大数据职业。您需要具备一定的技术和业务技能才能进入大数据职业。这些可能包括： 除了所需的资格外，以下技巧还可以帮助您发展自己的大数据职业。 大数据工具实质上是进行数据分析，以从大数据集中获得重要见解。熟悉业务领域可以帮助您了解进行分析的数据。 数据专业人员应具有通过可视化方式解释数据的能力。这需要特定的科学和数学优势，才能以创造力和想象力来理解复杂的数据。学习分析工具可以帮助您发展数据可视化和分析技能。 在大数据市场中，编码和进行统计与定量分析的能力是一项重要的要求。数学背景将有很大帮助。面向对象语言的知识以及数据结构和算法的基础知识可能会走很长一段路。熟悉排序算法，数据类型等非常重要。 技术技能也将包括数据库技能，因为大数据技术主要处理大量数据。因此大数据技术，从分析和技术角度可以使您在大数据事业中成长。 大数据专业人员必须熟悉行业使用的一系列工具和技术，这一点很重要。您可以使用的工具数量越多越好。这些工具有助于进行研究分析并得出结论。 这些技术包括SPSS，Excel，SQL，SAS，R，MatLab，Python，Linux，Hadoop，Scala等。有许多用其他语言编写的开源技术为技术专家提供了优势。对具有统计和编程技能的人的需求甚至更高。 有必要弄脏双手。尝试使用您正在学习的大数据工具获得动手经验。由于技术变化很快，因此参加一些短期课程可能会有所帮助。 已经在IT中并且了解编程的专业人员应使用新技术来获得更多优势。与数据库的交互可以帮助更好地理解数据工具。 机器学习和数据挖掘可以帮助您在大数据工具方面获得更好的专业知识。 结论 大数据技能的需求量很大，而且将持续很长时间。通过学习并获得有关顶级大数据技能的经验，专业人员可以很好地从事大数据职业。在这里，我们涵盖了您成为大数据专家应注意的一些基本技能。 （编辑：云计算网_梅州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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