随着越来越多的公司意识到数据收集和分析对其盈利能力的好处，与大数据相关的工作岗位数量与日俱增。 图像 随着越来越多的公司意识到数据收集和分析对其盈利能力的好处，与大数据相关的工作岗位数量与日俱增。 更多阅读 大数据分析 大数据：分析领域 12 个月的精彩回顾 沃尔玛如何应对大数据技能危机 HR 如何以智能方式使用大数据（提示：大多数不是） 大数据和分析如何改变足球 大数据是骗局吗？ 许多这些工作都带有非常有吸引力的六位数薪水，并且对于任何对数据和分析感兴趣的人来说，可以提供非常有价值的职业。需求可能会激增，因此尽早进入该行业可以让您为面向未来的职业做好准备。 我经常被问到的一个问题是：需要哪些关键技能？我的客户问我这个问题，以便他们可以为组织中以数据为中心的关键角色选择合适的候选人。
学生和数据专业人士
会问我同样的问题，以确保他们掌握全面的技能。如果您正在考虑在这个行业工作或招聘大数据工作，那么这里是我认为关键的 6 项关键技能。 分析能力 也许您需要的最明显的能力是能够理解您新部署的数据收集策略为您堆积的大量数据。 分析涉及确定哪些数据与您希望回答的问题相关的能力，以及解释数据以获得这些答案的能力。 如果您有发现模式和建立因果关系的诀窍，那么如果您的任务是将企业的数据转化为可操作 Whatsapp 手机号码列表 的运营计划，那么这些技能将证明是无价的。 创造力 关于公司应该将大数据用于什么，没有硬性规定。这是一门新兴科学，这意味着能够提出收集、解释、分析以及最终从数据策略中获利的新方法，是一项非常有价值的技能。 未来的企业数据巨星将是能够想出以创新方式应用数据分析的新方法的人。他们通常会解决公司甚至不知道的问题——因为他们的见解突出了生产、营销或交付流程中的瓶颈或效率低下。
特别是对于任何希
望理解非结构化数据的人来说，创造力都很重要——那些无法很好地融入表格和图表的数据，例如人类的语言和文字。 数学与统计学 好老式的数字运算。尽管越来越多的非结构化数据被纳入数据策略，但许多被收集和存储以供分析的信息仍然采用数字形式。 甚至在专门处理非结构化数据时，练习的目 DD线索 的通常是将数据元素（电子邮件、社交媒体消息等）简化为可以量化的数字，以便从中得出明确的结论。这意味着具有强大数学或统计学背景的候选人非常适合进入大数据企业。 计算机科学 计算机是每个大数据策略背后的主力军，程序员总是需要想出将数据处理成洞察力的算法。这是一个非常广泛的类别，涵盖了整个子领域，例如机器学习、数据库或云计算，这将是任何崭露头角的数据科学家武器库的重要补充。您尤其应该熟悉一系列开源技术—对通过门上的缝隙提供给他们的数据施展魔法，这种想法是危险且错误的。