Las 10 habilidades de Big Data más demandadas para conseguir trabajos de 'Big Data' en 2022
Publicado: 2021-01-05Big Data se ha convertido en la palabra de moda hoy en día en el mundo de la tecnología. Todas las principales decisiones estratégicas comerciales se toman en función de las tecnologías Big Data y Data Sciences. Esto ha contribuido a aumentar la demanda de ingenieros de Big Data en la India y se espera que se dispare en los próximos años.
Ha habido un enorme crecimiento en las herramientas y técnicas en torno a Big Data y otros campos relacionados. Big Data se ha convertido en la respuesta para usar y analizar datos en tiempo real. En el competitivo trabajo empresarial actual, ninguna empresa puede sobrevivir sin Big Data.
Tabla de contenido
Principales habilidades de Big Data
1. Habilidades analíticas
Las habilidades analíticas son una de las habilidades de Big Data más destacadas que se requieren para convertirse en el experto adecuado en Big Data. Para comprender los datos complejos, uno debe tener habilidades matemáticas útiles y ciencias específicas en Big Data. Las herramientas de análisis en Big Data pueden ayudar a aprender las habilidades analíticas necesarias para resolver el problema en Big Data.
2. Habilidades de visualización de datos
Una persona que quiera convertirse en un profesional de Big Data debe trabajar en sus habilidades de visualización de datos. Los datos deben presentarse adecuadamente para transmitir el mensaje específico. Esto hace que las habilidades de visualización sean esenciales en esta área.
Uno puede comenzar aprendiendo las opciones de visualización de datos en las herramientas y el software de Big Data para mejorar sus habilidades de visualización de datos. También les ayudará a aumentar su imaginación y creatividad, que es una habilidad útil en el campo de Big Data. La capacidad de interpretar los datos visualmente es imprescindible para los profesionales de datos.
3. Familiaridad con Business Domain y Big Data Tools
Los conocimientos de conjuntos de datos masivos se derivan y analizan mediante el uso de herramientas de Big data. Para comprender mejor los datos por parte de los profesionales de Big Data, deberán familiarizarse más con el dominio comercial, especialmente con el dominio comercial de los datos en los que están trabajando.
4. Habilidades de Programación
Tener conocimientos y experiencia en Scala, C, Python, Java y muchos más lenguajes de programación son ventajas añadidas a Big Data Professional. Existe una gran demanda de programadores con experiencia en análisis de datos.
Para convertirse en un excelente profesional de Big Data, también se debe tener un buen conocimiento de los fundamentos de algoritmos, estructuras de datos y lenguajes orientados a objetos. En Big Data Market, un profesional debe poder realizar y codificar análisis cuantitativos y estadísticos.
También se debe tener un sólido conocimiento de las matemáticas y el pensamiento lógico. Big Data Professional debe estar familiarizado con la clasificación de tipos de datos, algoritmos y mucho más. Se requieren habilidades de base de datos para manejar un volumen significativamente masivo de datos. Se llega muy lejos si se tiene una excelente perspectiva técnica y analítica.
5. Habilidades para resolver problemas
La capacidad de resolver un problema puede ser muy útil en el campo de Big Data. Big Data se considera un problema debido a su naturaleza de datos no estructurados. El que tiene interés en resolver problemas es la mejor persona para trabajar en este campo de Big Data. Su creatividad les ayudará a encontrar una mejor solución a un problema. El conocimiento y las habilidades solo son buenos hasta un límite. La creatividad y las habilidades para resolver problemas son aún más esenciales para convertirse en un profesional competente en Big Data.
6. SQL: lenguaje de consulta estructurado
En esta era de Big Data, SQL funciona como una base. El lenguaje de consulta estructurado es un lenguaje centrado en datos. Será beneficioso para un programador mientras trabaja en tecnologías de Big data como NoSQL saber SQL.
7. Habilidades de Minería de Datos
Los profesionales con experiencia en minería de datos tienen una gran demanda. Uno debe adquirir habilidades y experiencias en tecnologías y herramientas de minería de datos para crecer en sus carreras. Los profesionales deben desarrollar las habilidades de minería de datos más buscadas aprendiendo de las principales herramientas de minería de datos como KNIME, Apache Mahout, Rapid Miner y muchas más.
8. Familiaridad con las tecnologías
Los profesionales del campo de Big Data deben estar familiarizados con una variedad de tecnologías y herramientas que utiliza la industria de Big Data. Las herramientas de Big Data ayudan a realizar análisis de investigación y a concluir.
Siempre es mejor trabajar con un número máximo de herramientas y tecnologías de big data como Scala, Hadoop, Linux, MatLab, R, SAS, SQL, Excel, SPSS y muchas más. Existe una mayor demanda de profesionales que tengan excelentes habilidades y conocimientos en programación y estadística.
9. Familiaridad con la nube pública y las nubes híbridas
La mayoría de los equipos de Big Data utilizarán una configuración en la nube para almacenar datos y garantizar la alta disponibilidad de los mismos. Las organizaciones prefieren el almacenamiento en la nube, ya que es más barato almacenar grandes volúmenes de datos en comparación con la creación de infraestructuras de almacenamiento internas. Muchas organizaciones incluso tienen una implementación de nube híbrida en la que los datos se pueden almacenar internamente o en la nube pública según los requisitos y las políticas de la organización.
Algunas de las nubes públicas que uno debe conocer son Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Alibaba Cloud, etc. Las tecnologías de nube internas incluyen OpenStack, Vagrant, Openshift, Docker, Kubernetes, etc.
10. Habilidades de la experiencia práctica
Un aspirante a profesional de Big Data debe adquirir experiencia práctica para aprender las herramientas de Big Data. También se puede optar por cursos de corta duración para aprender la tecnología más rápido. Si uno tiene un buen conocimiento sobre las tecnologías más nuevas, le ayudará a comprender mejor los datos mediante el uso de herramientas modernas. Su interacción con los datos mejorará y les dará una ventaja sobre los demás al obtener mejores resultados.
Conclusión
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