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

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....
Đăng nhận xét
Đọc thêm

Làm cách nào để vượt qua 5 thách thức chính của IoT mà các nhà sản xuất phải đối mặt?

 Khi các ngành công nghiệp trực tiếp trải nghiệm Công nghiệp 4.0, các công nghệ mới cho phép các công ty duy trì tính cạnh tranh. Các ứng dụng của Internet vạn vật (IoT) đi đầu trong các trình điều khiển giá trị, được dự đoán giá trị kinh tế là 1,3 nghìn tỷ đô la chỉ riêng cho đối tượng là các nhà máy sản xuất. Mặc dù có rất nhiều tiềm năng trong việc sử dụng đầy đủ IoT, nhưng việc áp dụng hoàn toàn vẫn có rủi ro đối với các tổ chức. Các ứng dụng trong thế giới thực của các công cụ sáng tạo như vậy đi kèm với những trở ngại chưa từng có đòi hỏi các giải pháp khéo léo không kém. Dưới đây là năm trong số những thách thức hàng đầu mà các nhà sản xuất cần phải vượt qua với sự phát triển của IoT. 1/ Bảo mật IoT tập trung vào sự sẵn có của dữ liệu và trao đổi thông tin không bị gián đoạn thông qua một mạng được kết nối với nhau. Mặc dù công nghệ như vậy mang lại vô số cơ hội, nhưng việc lo lắng về khả năng lộ các dữ liệu nhạy cảm ra bên ngoài là điều dễ hiểu. Nói về IoT ...
Đăng nhận xét
Đọc thêm