6 Kỹ năng dữ liệu lớn Các nhu cầu kinh doanh - núm vú

Một phần của dữ liệu lớn cho các doanh nghiệp nhỏ cho người mới bắt đầu Cheat Sheet

Các kỹ năng cần thiết để sử dụng dữ liệu lớn là gì? Danh sách này bao gồm sáu kỹ năng chính mà tất cả các doanh nghiệp cần phát triển, thông qua việc tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu phù hợp với các thuộc tính này hoặc bằng cách phát triển các kỹ năng này cho nhân viên hiện có:

• Analytics: Điều này liên quan đến việc xác định dữ liệu nào có liên quan đến câu hỏi bạn đang hy vọng để trả lời và giải thích dữ liệu để có được những câu trả lời. Các kỹ năng chính bao gồm một điểm đặc biệt để tìm ra các mẫu và thiết lập liên kết, khả năng hiểu được một loạt các dữ liệu (có cấu trúc và không có cấu trúc) và kiến ​​thức âm thanh của các gói phân tích chuẩn công nghiệp như SAS Analytics và Oracle Data Mining.

• Sự sáng tạo: Bất cứ ai cũng có thể trở nên công thức - bạn cần phải hướng đến sự đổi mới sẽ tạo ra sự khác biệt cho doanh nghiệp của bạn. Sáng tạo đặc biệt quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn có ý nghĩa dữ liệu phi cấu trúc - dữ liệu không vừa với bàn và biểu đồ. Các kỹ năng sáng tạo có giá trị bao gồm một sự khéo léo để giải quyết vấn đề (thậm chí có thể nhận ra những vấn đề mà những người khác chưa biết) và khả năng thu thập và giải thích dữ liệu mới.

• Toán và thống kê: Những người có nền tảng về toán hoặc thống kê có nền tảng tốt cho các công việc liên quan đến dữ liệu lớn. Bạn đang tìm kiếm ít nhất một sự hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê và khả năng đối phó dữ liệu lộn xộn vào các con số có thể được định lượng để bạn có thể rút ra kết luận từ chúng.

• Khoa học máy tính: Loại rộng này bao gồm một phạm vi toàn bộ các trường con, như học máy, cơ sở dữ liệu và điện toán đám mây. Nó có thể bao gồm tất cả mọi thứ từ cắm dây cáp để tạo ra các máy học phức tạp và thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các kỹ năng chính bao gồm sự hiểu biết vững chắc về công nghệ cơ sở dữ liệu và nắm vững các công nghệ như Hadoop, Java và Python.

• Truyền thông: Bạn có thể có những kỹ năng phân tích tốt nhất trên thế giới, nhưng trừ khi bạn có thể trình bày các kết quả một cách rõ ràng và chứng minh làm thế nào để giúp cải thiện hiệu năng và thúc đẩy thành công, tất cả những phân tích đó sẽ đi lãng phí.Kỹ năng giao tiếp cá nhân và viết tay rất quan trọng, cũng như khả năng để thêm giá trị vào dữ liệu thông qua các hiểu biết và phân tích. Một đặc điểm để kể chuyện và có khả năng mang dữ liệu tới cuộc sống thông qua kỹ thuật hình dung cũng sẽ giúp rất nhiều.