2022년에 '빅' 데이터 일자리를 창출할 상위 10가지 수요형 빅 데이터 기술
게시 됨: 2021-01-05빅 데이터는 오늘날 기술 세계의 화두가 되었습니다. 모든 주요 비즈니스 전략적 결정은 빅 데이터 및 데이터 과학 기술을 기반으로 이루어집니다. 이는 인도의 빅 데이터 엔지니어에 대한 수요 증가에 기여했으며 향후 몇 년 동안 급증할 것으로 예상됩니다.
빅 데이터 및 기타 관련 분야와 관련된 도구와 기술이 엄청나게 성장했습니다. 빅데이터는 실시간 데이터 활용 및 분석의 해답이 되었습니다. 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 작업에서 어떤 회사도 빅 데이터 없이는 생존할 수 없습니다.
목차
최고의 빅 데이터 기술
1. 분석 능력
분석 기술은 빅 데이터의 올바른 전문가가 되기 위해 필요한 가장 두드러진 빅 데이터 기술 중 하나입니다. 복잡한 데이터를 이해하려면 빅데이터에 대한 유용한 수학 및 특정 과학 기술이 있어야 합니다. 빅 데이터의 분석 도구는 빅 데이터의 문제를 해결하는 데 필요한 분석 기술을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 데이터 시각화 기술
빅 데이터 전문가가 되고자 하는 개인은 데이터 시각화 기술을 연마해야 합니다. 데이터는 특정 메시지를 전달하기 위해 적절하게 제시되어야 합니다. 따라서 시각화 기술은 이 영역에서 필수적입니다.
빅 데이터 도구 및 소프트웨어에서 데이터 시각화 옵션을 학습하여 데이터 시각화 기술을 향상시키는 것으로 시작할 수 있습니다. 또한 빅 데이터 분야에서 유용한 기술인 상상력과 창의성을 키우는 데 도움이 될 것입니다. 데이터를 시각적으로 해석하는 능력은 데이터 전문가에게 필수입니다.
3. 비즈니스 도메인 및 빅 데이터 도구에 대한 지식
빅 데이터 도구를 사용하여 방대한 데이터 세트에서 인사이트를 도출하고 분석합니다. 빅 데이터 전문가가 데이터를 더 잘 이해하려면 비즈니스 영역, 특히 작업 중인 데이터의 비즈니스 영역에 더 익숙해져야 합니다.
4. 프로그래밍 기술
Scala, C, Python, Java 및 더 많은 프로그래밍 언어에 대한 지식과 전문 지식을 보유하면 Big Data Professional에 이점이 추가됩니다. 데이터 분석 경험이 있는 프로그래머에 대한 수요가 높습니다.
우수한 빅 데이터 전문가가 되려면 알고리즘, 데이터 구조 및 객체 지향 언어에 대한 기본 지식도 있어야 합니다. 빅데이터 시장에서 전문가는 정량적 및 통계적 분석을 수행하고 코딩할 수 있어야 합니다.
또한 수학과 논리적 사고에 대한 건전한 지식이 있어야 합니다. 빅 데이터 전문가는 데이터 유형, 알고리즘 등을 정렬하는 데 익숙해야 합니다. 방대한 양의 데이터를 처리하려면 데이터베이스 기술이 필요합니다. 뛰어난 기술적, 분석적 관점을 가지고 있다면 크게 성장할 것입니다.
5. 문제 해결 능력
문제를 해결하는 능력은 빅 데이터 분야에서 먼 길을 갈 수 있습니다. 빅데이터는 본질적으로 비정형 데이터이기 때문에 문제로 여겨진다. 문제 해결에 관심이 있는 사람이 이 빅데이터 분야에서 일할 수 있는 최고의 인재입니다. 그들의 창의성은 문제에 대한 더 나은 해결책을 찾는 데 도움이 될 것입니다. 지식과 기술은 한계까지만 좋습니다. 빅데이터 분야의 유능한 전문가가 되기 위해서는 창의력과 문제해결력이 더욱 중요합니다.
6. SQL – 구조화된 쿼리 언어
빅데이터 시대에 SQL은 베이스처럼 작동합니다. 구조적 쿼리 언어는 데이터 중심 언어입니다. NoSQL과 같은 빅 데이터 기술을 작업하면서 SQL을 아는 것은 프로그래머에게 도움이 될 것입니다.
7. 데이터 마이닝 기술
숙련된 데이터 마이닝 전문가에 대한 수요가 높습니다. 경력에서 성장하려면 데이터 마이닝 기술과 도구에 대한 기술과 경험을 얻어야 합니다. 전문가는 KNIME, Apache Mahout, Rapid Miner 등과 같은 최고의 데이터 마이닝 도구를 통해 가장 많이 찾는 데이터 마이닝 기술을 개발해야 합니다.
8. 기술에 대한 친숙도
빅 데이터 분야의 전문가는 빅 데이터 산업에서 사용되는 다양한 기술과 도구에 익숙해야 합니다. 빅 데이터 도구는 연구 분석을 수행하고 결론을 내리는 데 도움이 됩니다.
Scala, Hadoop, Linux, MatLab, R, SAS, SQL, Excel, SPSS 등과 같은 빅 데이터 도구 및 기술을 최대한 많이 사용하는 것이 항상 더 좋습니다. 프로그래밍 및 통계에 대한 우수한 기술과 지식을 갖춘 전문가에 대한 수요가 더 높습니다.
9. 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 클라우드에 대한 이해
대부분의 빅 데이터 팀은 클라우드 설정을 사용하여 데이터를 저장하고 데이터의 고가용성을 보장합니다. 조직은 사내 스토리지 인프라 구축에 비해 대용량 데이터를 저장하는 비용이 저렴하기 때문에 클라우드 스토리지를 선호합니다. 많은 조직에는 요구 사항 및 조직 정책에 따라 데이터를 사내 또는 공용 클라우드에 저장할 수 있는 하이브리드 클라우드 구현도 있습니다.
알아야 할 퍼블릭 클라우드에는 AWS(Amazon Web Services), Microsoft Azure, Alibaba Cloud 등이 있습니다. 사내 클라우드 기술에는 OpenStack, Vagrant, Openshift, Docker, Kubernetes 등이 있습니다.
10. 실무 경험을 통한 기술
빅 데이터 전문가 지망생은 빅 데이터 도구를 배우기 위해 실무 경험을 쌓아야 합니다. 기술을 더 빨리 배우기 위해 단기 과정을 수강할 수도 있습니다. 새로운 기술에 대한 좋은 지식이 있으면 최신 도구를 사용하여 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터와의 상호 작용이 향상되어 더 나은 결과를 가져옴으로써 다른 사람들보다 우위를 점할 수 있습니다.
결론
이 기사를 우연히 접했다면 아마도 빅 데이터 분야에서 경력을 찾고 있을 것입니다. 빅 데이터는 오늘날 가장 보람 있는 직업 옵션 중 하나입니다. 여기에서는 빅 데이터 전문가에게 필요한 최고의 기술에 대해 설명합니다. 여기에 나열된 내용에 따라 기술을 연마하고 관련 인증을 취득하여 경력을 발전시키십시오.
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