Chuyển đến nội dung chính

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.

Những kỹ năng cần thiết các nhà khoa học dữ liệu cần trang bị

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.

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Phương pháp nâng cấp hiệu năng cho máy chủ Intel

  Nâng cấp để nâng cao hiệu năng Tận dụng tối đa khoản đầu tư máy chủ bằng cách cân bằng, mở rộng bộ xử lý Intel Xeon Scalable, SSD Intel và thiết bị mạng Ethernet Intel. Xem cách cân bằng cho Compute, lưu trữ và mạng từ Intel có thể tối đa hóa hiệu suất Đánh giá lợi ích khi nâng cấp thành phần lưu trữ và kết nối mạng. Tham khảo công cụ so sánh tại  đây Những thay đổi nào sẽ mang lại đỉnh cao cho hiệu suất, câu trả lời: Cả 3 thành phần Processor, Storage và Network. So sánh các trường hợp khi nâng cấp 3 thành phần chính Nâng cấp hiệu năng cho máy chủ Intel để tận dụng tối đa lợi thế máy chủ, đồng thời giảm thiểu tình trạng thắt nút cổ chai của server. Các phương án nâng cấp trên phù hợp nhất cho hệ thống máy chủ từ Compute, Storage và Network Intel có thể tối đa hóa hiệu suất.
Đăng nhận xét
Đọc thêm

VDI - Giải pháp cho Work From Home

 Đại dịch Covid-19 diễn ra một cách đầy bất ngờ, ngoài dự đoán của nhiều công ty, tổ chức, tạo ra thách thức giải quyết vấn đề duy trì hoạt động làm việc khi chính phủ các nước thực hiện các lệnh phong tỏa, giới hạn và giãn cách xã hội. Tuy nhiên, sự phát triển của các công nghệ điện toán đám mây cùng với sự gia tăng các thiết bị đầu cuối thông minh đã tạo ra hàng loạt các giải pháp, dịch vụ hỗ trợ quá trình làm việc từ xa, làm việc tại nhà một cách dễ dàng và thuận tiện. Và VDI là một trong số những giải pháp đã giúp các doanh nghiệp duy trì hoạt động làm việc, cộng tác và kinh doanh ngay cả trong đại dịch khó khăn. VDI là gì? VDI (Virtual Desktop Infrastructure) là giải pháp ảo hoá máy tính dùng cho cá nhân làm việc. Trước đây, chúng ta đã quen với máy chủ ảo, và bây giờ là desktop ảo - tất cả đều gọi đó là các máy ảo hay Virtual Machine. Thay vì dùng một chiếc máy tính truyền thống thì giờ đây, chúng ta có thể dùng rất nhiều thiết bị đầu cuối khác nhau để làm việc như một chiếc máy
Đăng nhận xét
Đọc thêm

ASUS IoT hỗ trợ hiện thực hóa tương lai của logistics thông minh với giải pháp cho các AGV

 Được thành lập vào năm 2007, khách hàng này là nhà phát triển hàng đầu về xe tự hành dẫn đường tự động (AGV) và rô-bốt di động tự hành (AMR) tại Trung Quốc, với thương hiệu nổi tiếng và mạng lưới kinh doanh toàn cầu. Các sản phẩm của công ty được công nhận trên toàn cầu và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực màn hình hiển thị, pin lithium năng lượng mới, ô tô và các phụ kiện liên quan, ngành thực phẩm và đồ uống, máy tính, truyền thông và điện tử tiêu dùng (3C), cùng với thiết bị gia dụng. Không gian hạn chế, giao diện thiết bị đa dạng và nhiều nhu cầu về nhiệt độ làm việc để AGV vận hành trơn tru trong nhà kho AGV là một xe tự hành với nhiệm vụ chính là di chuyển hàng hóa xung quanh khu vực cửa hàng để loại bỏ lỗi hoặc hạn chế của con người trong việc mang vác vật nặng. Chúng thường được sử dụng trong các ứng dụng công nghiệp để vận chuyển vật liệu nặng xung quanh một tòa nhà công nghiệp lớn, chẳng hạn như nhà máy hoặc nhà kho. Theo MarketsandMarkets Research, quy m
Đăng nhận xét
Đọc thêm