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

IoT và AI có thể mang lại những lợi ích gì cho ngành xử lý, cung cấp nước sạch?

 Các nhà điều hành công ty cấp nước trên khắp thế giới đang chịu áp lực liên tục để đảm bảo khả năng vận hành hiệu quả, tiết kiệm nước, giảm tác động đến môi trường và duy trì mức cung cấp và tính sẵn có cao. Việc áp dụng các cảm biến IoT và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp ngành nước trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn. Nhiều công ty cấp nước đã bắt đầu triển khai công nghệ như cảm biến được kết nối IoT trên máy bơm, van và đồng hồ đo, cùng với hệ thống thông tin địa lý (GIS), kiểm soát giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA) và cơ sở hạ tầng đo lường tiên tiến (AMI). Mỗi công nghệ này giúp cải thiện hoạt động và kết hợp chúng tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực mà các nhà khai thác có thể áp dụng mô hình dự đoán trí tuệ nhân tạo. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu về năm lợi ích lớn mà IoT và AI có thể mang tới cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực cung cấp nước. Những lợi ích của IoT và AI trong lĩnh vực cung cấp nước sạch #1: Dự báo nhu cầu Dự báo nhu...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

ASUS IoT EBE-4U: Hiệu năng mạnh mẽ, ổn định, là trái tim của máy Chụp X-Quang kỹ thuật số

 Khách hàng này là một trong những nhà sản xuất thiết bị chụp ảnh y tế và nha khoa lớn nhất của Trung Quốc, có các dòng sản phẩm đa dạng bao gồm máy quét MRI và CT, máy Siêu âm và X-quang, cho đến hệ thống chụp ảnh nha khoa và ghế nha khoa. Với hơn 20 năm trong ngành, khách hàng đã thiết lập mạng lưới bán hàng với các văn phòng chi nhánh ở mỗi tỉnh của Trung Quốc và hiện đang tìm cách phát triển hoạt động kinh doanh của mình trên toàn thế giới. Mục tiêu của họ là tạo ra một nền tảng bán hàng và dịch vụ bao gồm tất cả các thiết bị chụp ảnh y tế và nha khoa chuyên nghiệp tại các thành phố lớn trên toàn cầu. Để đạt được điều này, họ yêu cầu hợp tác với một nhà cung cấp đa quốc gia đủ tiêu chuẩn và đáng tin cậy. Bên cạnh việc sản xuất thiết bị, công ty đang chuyển sang lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thông minh và đang thiết lập một hệ sinh thái y tế dựa trên công nghệ đám mây Internet. Vấn đề: Hiệu suất không đáng tin cậy, băng thông dịch vụ hạn chế và giao dịch với nhiều nhà cung...
Đăng nhận xét
Đọc thêm

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