李文慧职场故事|一份关于人工智能、机器学习和大数据的报告( 三 )
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提高技能-前进的方向
有了这么多的机会 ， 我们现在应该利用我们的技能来充分利用它们 。 要在任何特定领域取得优异成绩 ， 我们需要掌握正确的基础知识,即使在今天 ， 仍然可以观察到用于SQL的indeed(作业门户)上作业的数量最多 。 Python和Java紧随其后 ， 但是随着深度学习库的的更大支持 ， Python越来越受欢迎.Hadoop拥有大数据功能,可以处理数百GB的数据 。 其次是R ， 这是一个广泛使用的统计和机器学习工具 ， 其次是C 。 随着Python和R市场的巨大需求 ， SAS中的工作岗位数量最近出现了下降 。
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虽然这些工具是当前业界最流行的需求工具 ， 但是还需要了解业界中各种数据驱动角色 。 尽管各种复杂工具的应用使数据科学家的工作比没有它们时容易得多 ， 但有些技能只有实践经验才能传授 。 其中之一就是领域知识 。 对于拥有领域知识的数据科学家或分析师来说 ， 需要深入研究并理解领域的整个功能 。 成为一名优秀的数据科学家的另一个重要方面是拥有一种分析方法 ， 学习新的工具是一回事 ， 但是需要有正确的方法来对应最合适的结果.
每个人可以挑选认为适合自己的角色 ， 然后努力获得必要的技能,这个网格是有助于理解特定角色的最重要技能的一个集合.
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分析和数据科学产业-及其未来的领域
我们都看到并经历了数据科学在电子商务和银行等领域的渗透 。 但是数据的力量并不仅限于这些领域 。 在当今世界 ， 几乎所有的行业都在努力利用数据的力量 ， 我们估计到2020年 ， 在以下每个领域中 ， 将有多少人从事分析和数据科学工作:
网络安全——你可能以前听说过——公司必须保护自己免受各种攻击 。 但是攻击者只需要一次成功的尝试 。 有了这些可能性 ， 你不能只是试图阻止攻击发生 。 分析公司一直在撰写报告 ， 并就“大数据分析对各行业网络安全的影响”向“客户”提供咨询 。 目前 ， 25％的全球最大公司已采用大数据分析技术 ， 以实现至少一种欺诈检测用例的安全性 。
到2020年 ， 印度此类的分析工作岗位估计将达到5000个
医疗保健——在不同的医疗机构(支付方、提供者、制药公司)中 ， 已经有大量的异构医疗数据可用 。 这些数据集的庞大和复杂给临床环境的分析和后续应用带来了巨大的挑战 。
到2020年 ， 印度此类分析工作岗位估计为15000个
基因组学——基因组学是研究生物体完整的遗传物质(基因组) 。 该领域包括测序映射和分析广泛的RNA和DNA代码 。 大数据帮助解开了这些基因组序列的基本原理 。 分析现在被用来检测异常和识别疾病 。
到2020年,印度此类分析工作岗位估计将达到2000个
太空探索——大数据已经取得了巨大而有影响力的进展 。 虽然大数据分析已经被用于研究暗物质 ， 但通过数据发现技术 ， 统计学家和天体物理学家正在应用先进技术来解开宇宙之谜.
到2020年,印度此类分析工作岗位估计将达到350个
农业-农业不再是一个非技术性工作 。 分析被广泛应用于农业 ， 特别是精确农业 ， 在那里植物和种子被特别选择用于杂交育种 。 它还被用来了解土壤成分 ， 加速作物改良 。 在农业领域发生的大量技术和数据采集使计算机科学成为其中的一个重要部分
到2020年,印度此类分析工作岗位将达到5500个
航空——你知道航空公司使用分析已经很长时间了吗?长期以来 ， 航空公司一直在对客户进行细分 。 他们观察模式、行为、偏好、支付能力和意愿等 ， 以提供更好的客户体验 ， 并获得最大的收益 。
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