对于想要充分利用数据的企业来说，对具有数据挖掘和处理技能的人才的需求还是很高的。DevOps工程师、Python程序员、数据工程师和机器学习工程师成为企业的核心技术人才。在这篇文章中，我们列出了IT专业人士在人才竞争中必须具备的十大关键技能，这也是2019年技术人员需要掌握的关键技能。在AI和分析领域不断涌现新技术和工具的同时空间，开发人员必须对这些工具有广泛的了解。从如何使用Hadoop或大数据查询到机器学习和人工智能，要在这一领域取得成功，技术人员需要具备多种编程技能和对计算方面的理解，例如处理大量数据和实时处理数据。在当今竞争激烈的环境下，程序员必须不断学习，不断更新自己的硬技能。那么，要成为一名数据科学专家，你需要学习什么？我们列出了2019年需求最高的TOP10技能：1.DevOps2017年，DevOps工程师排名第一。在薪水、工作数量和增长机会方面，DevOps确实在最佳工作列表中排名第3。无论是部署还是系统架构，DevOps工程师都在各个层面实施自动化技术和工具。根据最近的新闻报道，DevOps职位在过去几年增长了106%，平均基本工资为123,165美元。随着DevOps成为2019年最受欢迎的技能，获得一些行业认可的DevOps认证势在必行。同时，我们需要学会使用流行的DevOps工具，如Jenkins、Puppet、Chef、Ansible、SaltStack、Nagios、GIT等。2.大数据和Hadoop曾经有一段时间，Hadoop占据了相当大的一部分大数据市场，仍然是数据存储的重要平台。据行业预测，Hadoop市场到2021年将增长到400亿美元，对开发、管理和Hadoop实施人才的需求将持续增长。技术人员需要学习Hadoop的架构、功能和生态系统，对HDFS和MapReduce有更深入的了解。为了有效地处理大数据，市场上出现了支持分布式数据存储和并行数据处理的新技术——ApacheHadoop（具有HDFS和MapReduce组件）确实是一项开创性技术。3.PythonDjangoPythob是2019年最流行、增长最快的编程语言。基于活跃的开发者社区，Python已经大大超越了其他语言。Python的受欢迎程度呈指数增长，编程语言是入门级工作的必备语言之一。Django是一个用Python编写的开源Web应用程序，采用MVC框架模式。技术人员应该学习如何使用Django创建Web应用程序框架，并学习如何构建Django模板系统。4.使用R和Python进行数据科学计算R和Python被认为是希望在数据科学领域建立职业生涯的候选人的最佳选择。开发人员和IT专业人员渴望提高他们的R和Python技能，但关键是通过实际行业项目和案例研究来增强学习体验。国内有很多相关的学习课程，有案例研究和实际项目培训。国内也有很多开源数据集。我们还可以找到来自亚马逊、Facebook、Adobe和沃尔玛等数据密集型公司的匿名数据集。我们需要掌握核心的数据科学工具，比如Hadoop和Spark，以及如何在Azure和AWS上部署模型。5.机器学习随着机器学习需求的增加，企业和初创企业认识到相关专业人才的实力，希望通过人才引进来帮助拓宽机器学习技能，用先进的解决方案拓展工作。通过一些机器学习课程和TensorflowAPI认证，IT专业人员可以掌握Python、Spark、R、SQL和统计的基础知识。学习特征工程等关键组件，并查看机器学习在人脸识别、语音识别和文本挖掘方面的实际应用。6、人工智能随着人工智能成为新兴技术，企业会逐渐将AI融入到产品中，人脸识别的应用已经相当广泛。当然，这只是人工智能的一个分支。人工智能将改变商业格局，人工智能专业人士的年薪预计在30万至50万美元之间。随着人工智能的不断发展，IT专业人员急于升级这一技能组合。人工智能课程适合具有强大CS和数学背景的专业人士，涵盖人工智能、机器学习、并行和分布式系统、数据挖掘和算法工程的基础知识。7.RPA工具随着公司竞相利用RPA和其他自动化技术实现数字化转型，RPA工具以及人工智能和认知计算已成为提高运营效率和促进更好的客户体验所需的关键技能。技术人员需要亲身体验UiPath、AutomationAnywhere和BluePrism的RPA工具。8、AWS??认证云时代，企业竞相开发依赖于云计算平台的用例，AWS已经占据了全球40%的市场份额。希望了解AWS以最大限度地利用公司的云环境并避免技能差距的IT专业人士可以参加培训并了解弹性计算云(EC2)、数据库服务、存储服务等核心领域，并掌握IaaS和PaaS概念。9.Tableau随着BI工具赢得新的业务和企业，Tableau的知名度和用户群多年来显着增长。BI供应商正在快速添加一系列功能来自动化数据分析。随着新升级和自动化功能的注入，这种对Tableau的火热需求使开发人员能够弥合数据与业务领导者之间的鸿沟，帮助他们更好地可视化公司数据。技术人员需要掌握过滤器、图形、表格计算、聚合数据、数据混合和仪表板等主题。10.数字营销分析随着每个企业都走向数字化，企业主正在寻找能够理解客户数据、可以从分析中获得洞察力、制定引人注目的数字战略并根据人员的KPI衡量投资回报率的数字营销。需要了解指标和数字，并了解网站优化和社交媒体分析等关键主题。相当多的数字营销课程涵盖了关键主题，例如挖掘用户情绪所需的GoogleAnalytics和社交媒体分析。
