حال این سؤال پیش می آید که مهارت‌های مورد نیاز برای مشاغل داده های بزرگ مانند تحلیلگر داده، مهندس داده یا توسعه‌ دهنده داده چه هستند؟ در ادامه برخ از مهارت های مرتبط با داده های بزرگ را بررسی خواهیم کرد که تقاضای بالایی دارند و با یادگیری آن ها شما می توانید مشاغلی با دارآمد بالا داشته باشید.

در حال حاضر شما باید بر مهارت های برنامه نویسی خود تمرکز کنید. در این راستا شما باید اطمینان حاصل کنید که با تکنولوژی های زیر آشنا هستید:
• زبان برنامه نویسی C
• ساختار و الگوریتم داده (مهم‌ترین مورد)
• زبان برنامه نویسی پایتون (Python) (مفید ترین زبان در جهان برای علم داده)
• زبان برنامه نویسی جاوا (Java) (برای آینده داده های بزرگ)
• SQL (برای شروع بازی با داده ها)

برخی از دانش های ریاضی مورد نیاز برای علم داده عبارتند از:
• ریاضیات گسسته
• جبر خطی
• آمار
مهارت های ریاضی بسیار مهم هستند چراکه به عنوان روح علم داده در نظر گرفته می شوند.

بعد فارغ التحصیلی شما می توانید تمرکز بیشتری بر نقشه راه داشته باشد. در ادامه نقشه راه مورد نیاز برای وارد شدن به علم داده را بیان خواهیم کرد.
امروزه “داده بزرگ” یا “Big Data” در بخش های مختلف فناوری اطلاعات سر و صدا زیادی در سراسر جهان به پا کرده است. همانطور که همه ما می‌دانیم امروزه به مشاغل تحلیلی زاید پرداخته می شود. ما روزانه مقدار بسیار زیادی داده تولید می کنیم که برای به تصویر کشیدن داد های بزرگ مدیریت می شوند. در واقع داده های برزگ ترکیبی از موضوعات و تکونولوژی ها است.
به طور خلاصه می‌توان گفت داده های بزرگ یا Big Data شامل 10 موضع می شود:

1- مهارت های برنامه نویسی
همان طور که در بالا به آن اشاره شد، مهارت های برنامه نویسی برای شروع کار با داده های بزرگ ضروری است. شما باید زبان های برنامه نویسی زیر را یاد بگیرید.
زبان برنامه نویسی پایتون (Python): پایتون ساده‌ترین زبان برنامه نویسی جهان به شمار می آید و شما می توانید آن را به سرعت یاد بگیرید. شما نیازی به مهارت بالا در پایتون ندارید. فقط اطلاعات اساسی آن مورد نیاز است.
زبان برنامه نویسی جاوا (Java): اگر به دنبال شغل دولوپر (توسعه دهنده) داده های بزرگ هستید توصیه می شود زبان برنامه نویسی را یاد بگیرید. Hadoop درجاوا نوشته شده است بنابراین دانش مقدماتی جاوا برای یادگیری Hadoop ضروری است.

2- ساختار و الگوریتم داده

شما باید مهارت های DS یا Differentiated services و الگوریتم داشته باشید. در مورد انواع داده های اساسی (stack، queueها و bagها)، الگوریتم های مرتب‌سازی (quicksort، mergesort، heapsort) و ساختارهای داده (درخت های جستجوی باینری، درختان قرمز- سیاه، جداول هش) اطلاعات کسب کنید.

3- مهارت های تحلیلی

تفکر تحلیلی شما را تبدیل به یک متخصص در داده های بزرگ می کند. کارهایی مانند حل کردن پازل یا بازی شطرنج تفکر تحلیلی شما را گسترش می دهد!

4- مهارت های پایگاه داده

برای بازی کردن با حجم زیادی از داده ها، یادگیری SQL توصیه می شود.

5- ریاضیات

اگر دانش ریاضی شما در زمینه محاسبات چند متغیره و جبر خطی است، شما تقریباً پیش زمینه کافی برای درک همه مسایل مربوط به یادگیری ماشین، آمار و احتمال برای یک شغل را دارید. احتمال نیز علم عدم قطعیت است و این مفهوم در زمینه DS بسیار مهم است.

6- یادگیری ماشین (ML)

موضوع مهم دیگری که همه باید آن را یاد بگیرند «یادگیری ماشین» است. شما برای یادگیری ML نیاز به دانش ریاضی دارید.

7- NLP

NLP (پردازش زبان طبیعی یا Natural Language Processing) به روش هوش مصنوعی (AI) رتباط برقرار کردن با سیستم های هوشمند با استفاده از زبان طبیعی مانند زبان انگلیسی اشاره دارد. NLP شامل ساخت کامپیوترها برای انجام وظایف مفید با زبان های طبیعی انسان است. ورودی و خروجی یک سیستم NLP می تواند گفتار یا متن نوشته شده باشد.

8- سیستم عامل

9- رمزنگاری (cryptography)
برنامه نویسان و متخصصان شبکه باد بتوانند از رمزنگاری (cryptography) برای حفظ حریم خصوصی داده های کامپیوتر استفاده کنند.

10- برنامه ریزی موازی
در محاسبات، یک مدل برنامه ریزی موازی، مفمومی از معماری کامپیوتر موازی است که با آن الگوریتم ها و ترکیب آنها در برنامه ها به طور مناسبی بیان می شود.

اگر شما می خواهید حرفه ای عالی در زمینه داده های بزرگ به دست آوردید، 10 گامی که در بالا به آن ها اشاره واقعا مهم هستند.

بخوانید: داده بزرگ و آینده شهرهای هوشمند