2017年企業對網絡安全和數據分析專業人員的需求有所增加，其中63%的英國企業2016年增加了安全預算，隨著更多的企業開始實施安全程序，預計這一增長將繼續下去。

 

統計人員和信息安全分析師排在最受歡迎的大數據職位的前列，為了確保獲得這些職位，應聘的專業人士需要頂級的技能才能脫穎而出。

 

 

對每個開發人員來說，高效地完成任務的編碼能力是組織優先考慮的一個問題。但現在，在大數據領域，能夠生成有效的代碼以保護安全網絡，并將算法實現到特定的數據集的這一能力正在成為每個職位的首要要求。

 

為了編寫代碼，大數據開發人員將使用與該部門相關聯的三種編程語言之一，第一種也是最常見的編程語言是Python。Python經常被認為是最簡單的編程語言之一，因為它的語法很簡單，它為每個開發任務提供了一個框架，包括數據分析。它在該領域的定期使用促使許多開發人員學習語言，即使他們已經熟練掌握其他語言(如java)，如果應聘者正在尋求得到這一職位，那么就應該熟悉并掌握這門語言。

 

R語言通常是大數據統計學家和數據挖掘人員使用的，是用于創建統計軟件和圖表的語言和開發環境。作為開源項目的開始，熟練的從業人員可以將計算密集型任務的C ++代碼鏈接起來，并使用相同的語言直接操作對象。

 

Apache Spark現在正在成為大數據分析中每天使用的工具，隨著Scala的使用量日益增加。已成為在大數據領域中使用的最有效的語言之一，由于支持代數數據類型，因此可以直接與大型分布式數據集進行配對。在Java虛擬機上運行其可執行代碼，其強大的語法靈活性為用戶提供比傳統Java更多的自由，從而使其從其他語言脫穎而出，成為一種流行的大數據工具。

 

 

要想成為一名技術熟練的數據科學家或分析師，首先需要對數據進行分析，并且了解管道和框架的詳細知識。有許多工具可用于幫助操作數據集。然而最常見的，也是專業人員應該熟悉的大數據工具是Apache Hadoop和Spark。

 

自從在2011年作為開源框架開發以來，Hadoop已成為大型數據集存儲和處理中最受歡迎的工具。易于擴展以適應每個單獨的項目，它使開發人員能夠靈活地處理已通過Hadoop分布式文件系統處理的每個數據節點。它還為用戶提供了存儲、格式化和分析結構化數據和非結構化數據的能力。

 

 

成為一名技術全面的數據科學家最重要的技能之一是通過數據挖掘發現數據集中的模式。

 

用于提取未知模式和異常，后來可以將其轉換并處理為可理解的數據結構，通過實現數據管理和預處理以及可視化和后期數據分析，將原始數據分析到下一個層次。

 

涉及到圍繞檢測，建模和分類的六個關鍵任務，對數據挖掘中的統計軟件和關鍵方法的強有力的了解是通過此過程測試數據集的關鍵要素。他們還提供強有力的統計學假設來支持更廣泛的商業決策。

 

作為一名大數據專業人員，如果對商業智能充滿激情，并把想法付諸行動，則數據挖掘無疑是其應該添加到列表中的一項技能。

 

 

目前，大數據中最熱門的領域之一是機器學習，它讓計算機能夠處理數據，并發現隱藏的異常和模式，而不必告訴它們在哪里查找。

 

從計算機可以學習而無需誕生編程的理論，機器學習近年來出現了復蘇，更多的企業開始使用數據挖掘作為安全協議的一部分。

 

為企業提供分析更大的數據集的能力，機器學習中使用的過程與計算統計有密切的關系(也是通過機器進行預測的)。通常用來推導用于預測的復雜計算算法，擁有對微積分和線性代數的強大思維是突破這一大數據領域所需的技巧。

 

 

查找肉眼不清楚的信息是關鍵數據，通過上述過程收集的數據的可視化通常可以導致肉眼不可見的異常。

 

數據藝術家掌握了這個過程的關鍵，通過使用程序，他們可以進一步幫助他們的同事找出大數據中的系統和網絡異常。

 

將數據抽象成更易于理解的數據，如圖形或表格，可以使收集的數據更有效地傳達給工作人員。

 

學習這些大數據技能將使人們成為更好的大數據專業人士，無論其在行業中從事哪一個職位，大數據行業的所有職位都在每天對業務產生積極的影響。

 

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