Top 10 des compétences Big Data en demande pour décrocher des emplois Big Data en 2022
Publié: 2021-01-05Le Big Data est devenu le mot à la mode aujourd'hui dans le monde de la technologie. Toutes les principales décisions stratégiques de l'entreprise sont prises sur la base des technologies Big Data et Data Sciences. Cela a contribué à l'augmentation de la demande d'ingénieurs Big Data en Inde et devrait monter en flèche dans les années à venir.
Il y a eu une croissance phénoménale des outils et des techniques autour du Big Data et d'autres domaines connexes. Le Big Data est devenu la réponse à l'utilisation et à l'analyse des données en temps réel. Dans le travail commercial concurrentiel d'aujourd'hui, aucune entreprise ne peut survivre sans Big Data.
Table des matières
Meilleures compétences en matière de données volumineuses
1. Compétences analytiques
Les compétences analytiques sont l'une des compétences Big Data les plus importantes requises pour devenir le bon expert en Big Data. Pour comprendre les données complexes, il faut avoir des mathématiques utiles et des compétences scientifiques spécifiques dans le Big Data. Les outils d'analyse dans le Big Data peuvent aider à acquérir les compétences analytiques nécessaires pour résoudre le problème dans le Big Data.
2. Compétences en visualisation de données
Une personne qui souhaite devenir un professionnel du Big Data doit travailler sur ses compétences en visualisation de données. Les données doivent être présentées de manière adéquate pour transmettre le message spécifique. Cela rend les compétences de visualisation sont essentielles dans ce domaine.
On peut commencer par apprendre les options de visualisation de données dans les outils et logiciels Big Data pour améliorer ses compétences en visualisation de données. Cela les aidera également à développer leur imagination et leur créativité, une compétence pratique dans le domaine du Big Data. La capacité à interpréter visuellement les données est un must pour les professionnels des données.
3. Familiarité avec le domaine d'activité et les outils Big Data
Les informations issues d'ensembles de données massifs sont dérivées et analysées à l'aide d'outils de Big Data. Pour mieux appréhender les données par les professionnels du Big Data, ils devront se familiariser avec le domaine métier, notamment avec le domaine métier des données sur lesquelles ils travaillent.
4. Compétences en programmation
Avoir des connaissances et une expertise en Scala, C, Python, Java et bien d'autres langages de programmation sont des avantages supplémentaires pour Big Data Professional. Il existe une forte demande de programmeurs expérimentés en analyse de données.
Pour devenir un excellent professionnel du Big Data, il faut également avoir une bonne connaissance des principes fondamentaux des algorithmes, des structures de données et des langages orientés objet. Dans Big Data Market, un professionnel doit être capable de mener et de coder des analyses quantitatives et statistiques.
Il faut également avoir une bonne connaissance des mathématiques et de la pensée logique. Big Data Professional doit être familiarisé avec le tri des types de données, les algorithmes et bien d'autres. Des compétences en base de données sont nécessaires pour traiter un volume de données considérablement massif. On grandira très loin s'ils ont une excellente perspective technique et analytique.
5. Compétences en résolution de problèmes
La capacité à résoudre un problème peut aller très loin dans le domaine du Big Data. Le Big Data est considéré comme un problème en raison de sa nature non structurée. Celui qui a un intérêt à résoudre des problèmes est la meilleure personne pour travailler dans ce domaine du Big Data. Leur créativité les aidera à trouver une meilleure solution à un problème. Les connaissances et les compétences ne sont bonnes que jusqu'à une certaine limite. La créativité et les compétences en résolution de problèmes sont encore plus essentielles pour devenir un professionnel compétent du Big Data.
6. SQL - Langage de requête structuré
A l'ère du Big Data, SQL fonctionne comme une base. Le langage de requête structuré est un langage centré sur les données. Il sera avantageux pour un programmeur travaillant sur des technologies Big Data telles que NoSQL de connaître SQL.
7. Compétences en exploration de données
Les professionnels expérimentés de l'exploration de données sont très demandés. Il faut acquérir des compétences et de l'expérience dans les technologies et les outils d'exploration de données pour évoluer dans sa carrière. Les professionnels doivent développer les compétences d'exploration de données les plus recherchées en apprenant des meilleurs outils d'exploration de données tels que KNIME, Apache Mahout, Rapid Miner et bien d'autres.
8. Familiarité avec les technologies
Les professionnels du Big Data Field doivent être familiarisés avec une gamme de technologies et d'outils utilisés par l'industrie du Big Data. Les outils Big Data aident à mener des analyses de recherche et à conclure.
Il est toujours préférable de travailler avec un maximum d'outils et de technologies Big Data tels que Scala, Hadoop, Linux, MatLab, R, SAS, SQL, Excel, SPSS et bien d'autres. Il y a une plus forte demande de professionnels possédant d'excellentes compétences et connaissances en programmation et en statistiques.
9. Familiarité avec le cloud public et les clouds hybrides
La plupart des équipes Big Data utiliseront une configuration cloud pour stocker les données et assurer la haute disponibilité des données. les organisations préfèrent le stockage en nuage car il est moins coûteux de stocker de gros volumes de données par rapport à la construction d'infrastructures de stockage internes. De nombreuses organisations ont même une implémentation de cloud hybride dans laquelle les données peuvent être stockées en interne ou sur un cloud public conformément aux exigences et aux politiques de l'organisation.
Certains des clouds publics qu'il faut connaître sont Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Alibaba Cloud, etc. Les technologies cloud internes incluent OpenStack, Vagrant, Openshift, Docker, Kubernetes, etc.
10. Compétences issues d'une expérience pratique
Un aspirant Big Data Professional devrait acquérir une expérience pratique pour apprendre les outils Big Data. On peut également suivre des cours de courte durée pour apprendre la technologie plus rapidement. Si l'on a de bonnes connaissances sur les nouvelles technologies, cela les aidera à mieux comprendre les données en utilisant des outils modernes. Leur interaction avec les données s'améliorera, leur donnera un avantage sur les autres en faisant ressortir de meilleurs résultats.
Conclusion
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