Những kỹ năng cần thiết các nhà khoa học dữ liệu cần trang bị
Nhân lực ngành khoa học dữ liệu hiện đang có nhu cầu rất cao, chiếm vị trí số 1 trong danh sách Các công việc tốt nhất của Glassdoor ở Mỹ trong năm 2016 và 2017, với 4.840 vị trí và ở mức lương trung bình là 110.000 USD. Các nhà tuyển dụng sẵn sàng trả lương cao cho những chuyên gia có chuyên môn trong các lĩnh vực này. Hầu hết các công việc trong ngành này đòi hỏi trình độ chuyên môn cao và điều này tiếp tục thúc đẩy nhu cầu và mức lương đối với các chuyên gia đáp ứng đủ năng lực trong lĩnh này.
Theo Jim Webber – nhà khoa học trưởng tại Neo4j cho rằng những kỹ năng công nghệ thiết yếu nhất mà các nhà khoa học dữ liệu cần trang bị trong năm nay:
Spark: Spark đang biến đổi cách các nhà khoa học dữ liệu hoạt động bằng cách cho phép phân tích dữ liệu có tính tương tác và lặp lại trên quy mô lớn. Các nhà khoa học dữ liệu đã quen thuộc với Spark sẽ nhận được chú ý hơn từ các công ty, vì công cụ này giúp giảm chi phí, tăng lợi nhuận, cải thiện sản phẩm đồng thời giữ chân khách hàng và nhận ra các cơ hội mới.
Apache Mahout: Nhu cầu công việc về phân tích và khoa học về dữ liệu chiếm vị trí nổi bật nhất trong ngành dịch vụ tài chính, chiếm 19% trong tất cả các vị trí. Điều này phần lớn là do lo ngại ngày càng tăng về bảo mật trên Phố Wall khiến các công ty thuê các nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề như vi phạm an ninh mạng và trộm cắp danh tính. Các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc với các mô hình và framework trong lĩnh vực học máy (machine learning), chẳng hạn như Mahout.
Cơ sở dữ liệu Graph – một dạng dữ liệu theo cấu trúc gồm các Node và Edge: Graph là phân nhóm phát triển nhanh nhất trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu. Các đại gia công nghệ như: AWS, Oracle và IBM đều có các dịch vụ Graph riêng của mình. Với việc sử dụng cơ sở dữ liệu Graph, tính quen thuộc với công nghệ sẽ là chìa khóa. Các nhà khoa học dữ liệu có chuyên môn để triển khai và quản lý cơ sở dữ liệu Graph và tìm các kết nối trong dữ liệu của họ, sẽ thu hút nhất cho các vị trí hàng đầu trong ngành.
Tableau: Dữ liệu doanh nghiệp đang tăng theo cấp số nhân và số dữ liệu tuyệt vời này sẽ càng có ý nghĩa quan trọng. Mặc dù Tableau không phải là một cái tên mới đối với các nhà khoa học dữ liệu, nó gần như là một kỹ năng mang tính đặt cược tại thời điểm này.
==========
ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp
VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội
CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM
Hotline: 0969133273
Website: aiotvn.com
Tin tức khác
Ứng dụng của Asus Tinker Board trong Thành phố thông minh
SUS Tinker Edge T và AnyConnect mang lại khả năng suy luận biên cho các camera thông minh.
ASUS IoT ra mắt PE1100N – giải pháp máy tính biên cho các ứng dụng AI
Máy tính nhúng AEC Darveen
Máy tính bảng chuẩn công nghiệp RTC Series Darveen
