拥有顶级的大数据技能专业人士将会脱颖而出

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大数据是数据分析技术领域最新的热门词汇之一，已经迅速成为企业实施监控IT网络的最新技术，并阻止即将发生的威胁。

　　2017年企业对网络安全和数据分析专业人员的需求有所增加，其中63%的英国企业2016年增加了安全预算，随着更多的企业开始实施安全程序，预计这一增长将继续下去。

　　统计人员和信息安全分析师排在最受欢迎的大数据职位的前列，为了确保获得这些职位，应聘的专业人士需要顶级的技能才能脱颖而出。

　　(1)编程语言

　　对每个开发人员来说，高效地完成任务的编码能力是组织优先考虑的一个问题。但现在，在大数据领域，能够生成有效的代码以保护安全网络，并将算法实现到特定的数据集的这一能力正在成为每个职位的首要要求。

　　为了编写代码，大数据开发人员将使用与该部门相关联的三种编程语言之一，第一种也是最常见的编程语言是Python。Python经常被认为是最简单的编程语言之一，因为它的语法很简单，它为每个开发任务提供了一个框架，包括数据分析。它在该领域的定期使用促使许多开发人员学习语言，即使他们已经熟练掌握其他语言(如java)，如果应聘者正在寻求得到这一职位，那么就应该熟悉并掌握这门语言。

　　R语言通常是大数据统计学家和数据挖掘人员使用的，是用于创建统计软件和图表的语言和开发环境。作为开源项目的开始，熟练的从业人员可以将计算密集型任务的C ++代码链接起来，并使用相同的语言直接操作对象。

　　Apache Spark现在正在成为大数据分析中每天使用的工具，随着Scala的使用量日益增加。已成为在大数据领域中使用的最有效的语言之一，由于支持代数数据类型，因此可以直接与大型分布式数据集进行配对。在Java虚拟机上运行其可执行代码，其强大的语法灵活性为用户提供比传统Java更多的自由，从而使其从其他语言脱颖而出，成为一种流行的大数据工具。

　　(2)框架

　　要想成为一名技术熟练的数据科学家或分析师，首先需要对数据进行分析，并且了解管道和框架的详细知识。有许多工具可用于帮助操作数据集。然而最常见的，也是专业人员应该熟悉的大数据工具是Apache hadoop和Spark。

　　自从在2011年作为开源框架开发以来，Hadoop已成为大型数据集存储和处理中最受欢迎的工具。易于扩展以适应每个单独的项目，它使开发人员能够灵活地处理已通过Hadoop分布式文件系统处理的每个数据节点。它还为用户提供了存储、格式化和分析结构化数据和非结构化数据的能力。

　　(3)数据挖掘

　　成为一名技术全面的数据科学家最重要的技能之一是通过数据挖掘发现数据集中的模式。

　　用于提取未知模式和异常，后来可以将其转换并处理为可理解的数据结构，通过实现数据管理和预处理以及可视化和后期数据分析，将原始数据分析到下一个层次。

　　涉及到围绕检测，建模和分类的六个关键任务，对数据挖掘中的统计软件和关键方法的强有力的了解是通过此过程测试数据集的关键要素。他们还提供强有力的统计学假设来支持更广泛的商业决策。

　　作为一名大数据专业人员，如果对商业智能充满激情，并把想法付诸行动，则数据挖掘无疑是其应该添加到列表中的一项技能。

　　(4)机器学习

　　目前，大数据中最热门的领域之一是机器学习，它让计算机能够处理数据，并发现隐藏的异常和模式，而不必告诉它们在哪里查找。

　　从计算机可以学习而无需诞生编程的理论，机器学习近年来出现了复苏，更多的企业开始使用数据挖掘作为安全协议的一部分。

　　为企业提供分析更大的数据集的能力，机器学习中使用的过程与计算统计有密切的关系(也是通过机器进行预测的)。通常用来推导用于预测的复杂计算算法，拥有对微积分和线性代数的强大思维是突破这一大数据领域所需的技巧。

　　(5)可视化

　　查找肉眼不清楚的信息是关键数据，通过上述过程收集的数据的可视化通常可以导致肉眼不可见的异常。

　　数据艺术家掌握了这个过程的关键，通过使用程序，他们可以进一步帮助他们的同事找出大数据中的系统和网络异常。

　　将数据抽象成更易于理解的数据，如图形或表格，可以使收集的数据更有效地传达给工作人员。

　　学习这些大数据技能将使人们成为更好的大数据专业人士，无论其在行业中从事哪一个职位，大数据行业的所有职位都在每天对业务产生积极的影响。
来源：企业网D1Net

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