Самые востребованные профессии мира
Самые востребованные профессии мира.
Рейтинг профессий 2019-2020x:
Каждый раз миллионы людей начинают новый год в поисках следующей главы своего профессионального пути, будь то обучение новым навыкам или поиск новой работы. Чтобы помочь, мы представили наиболее востребованные навыки года, и эти должности сопровождаются высокими зарплатами, значительным количеством вакансий и ростом в годовом исчислении, и, скорее всего, приведут к продвижению по службе. Если вы заинтересованы в продажах, дизайне или маркетинге, идеальная работа для вас может стать одним из самых многообещающих рабочих мест в этом году. Продолжайте читать, чтобы узнать больше о ролях, за которыми вы хотите следить, о наиболее востребованных навыках и о курсах, которые вам необходимы для их изучения.
Наука о данных
Наука данных — это междисциплинарная смесь вывода данных, разработки алгоритмов и технологий для решения аналитически сложных задач. В основе данных. Передача необработанной информации, потоковая передача и хранение в корпоративных хранилищах данных. Многому научиться, добывая его. Расширенные возможности, которые мы можем построить с его помощью. Наука о данных — это, в конечном счете, творческое использование этих данных для создания ценности для бизнеса:
Этот аспект науки о данных заключается в раскрытии данных. Погружаться на детальном уровне, чтобы добывать и понимать сложное поведение, тенденции и выводы. Речь идет о выявлении скрытого понимания, которое может помочь компаниям принимать более взвешенные бизнес-решения. Например: Netflix data разрабатывает шаблоны просмотра фильмов, чтобы понять, что вызывает интерес у пользователей, и использует их для принятия решений о том, какие оригинальные серии Netflix производить.Target определяет основные сегменты клиентов в своей базе и уникальное поведение покупателей в этих сегментах, что помогает направлять обмен сообщениями для разных рыночных аудиторий.
Proctor & Gamble использует модели временных рядов для более четкого понимания будущего спроса, что помогает более оптимально планировать уровни производства.Как ученые данных добывают идеи? Это начинается с исследования данных. Когда задают сложный вопрос, исследователи данных становятся детективами. Они исследуют выводы и пытаются понять закономерности или характеристики данных. Это требует большой дозы аналитического творчества.
Затем, по мере необходимости, ученые-данные могут применять количественную технику, чтобы повысить уровень — например, логические модели, анализ сегментации, прогнозирование временных рядов, эксперименты по синтетическому контролю и т. д. Цель состоит в том, чтобы с научной точки зрения собрать воедино криминалистический взгляд на то, что на самом деле говорят данные. Это основанное на данных понимание имеет ключевое значение для обеспечения стратегического руководства. В этом смысле ученые, работающие с данными, выступают в качестве консультантов, помогая заинтересованным сторонам узнать, как действовать в отношении результатов.
Для любой компании, которая желает улучшить свой бизнес за счет большей управляемости данными, наука о данных является секретным соусом. Проекты по науке о данных могут иметь мультипликативную отдачу от инвестиций, как от руководства до понимания данных, так и от разработки продукта данных. Тем не менее, найм людей, которые несут эту мощную смесь различных навыков, легче сказать, чем сделать. На рынке просто нет достаточного количества ученых, занимающихся данными, чтобы удовлетворить спрос (зарплата ученых, занимающихся данными, очень высока). Таким образом, когда вам удастся нанять ученых данных, вырастите их. Держите их занятыми. Дайте им автономию быть их собственными архитекторами в том, как решать проблемы. Это делает их в компании решающими задачи с высокой мотивацией, чтобы решать самые сложные аналитические задачи.
Инжиниринг надежности сайта
Вы ищете интересную и конкурентоспособную карьеру? Роль инженера по надежности сайта может быть очень подходящей. Что такое инжиниринг надежности сайта? Проектирование надежности сайта (SRE) родилось в Google в 2003 году, когда первой команде разработчиков программного обеспечения было поручено сделать уже крупномасштабные сайты Google более надежными, эффективными и масштабируемыми. Разработанные ими практики так хорошо отвечали потребностям Google, что другие крупные технологические компании, такие как Amazon и Netflix, также переняли их и представили новые методы. В конечном итоге SRE стала полноценной ИТ-областью, нацеленной на разработку автоматизированных решений для таких операционных аспектов, как мониторинг по вызову, планирование производительности и емкости, а также реагирование на бедствия. Он прекрасно дополняет другие основные методы DevOps, такие как непрерывная доставка и автоматизация инфраструктуры.