热门数据技能
数据行业的前景一片光明。到2027年，全球大数据市场预计将达到1030亿美元。随着越来越多的公司以数据为业务基石，懂得如何管理、分析和呈现数据的人才需求日益增长。因此，扎实的数据技能对想进入该行业的人而言至关重要。
自大数据兴起以来，数据专业人士一直供不应求。鉴于这一趋势丝毫没有放缓迹象，我们重点梳理了业内最受欢迎的一些数据技能。
1. Python 技能
Python 是一种流行的开源编程语言，是数据专业人士的必备技能。2017 年，福布斯报道称，Python 较上一年增长了 456%，这一飞跃部分归因于其在数据行业的适用性。
在数据分析方面，Python 难逢对手。其直观的语法使我们能够高效快速地创建和管理数据系统。
此外，由于大量从业者使用 Python 进行数据工作，现成的软件包和框架非常丰富，几乎无需从零开始。比如广受欢迎的 pandas 库，提供了大量用于操作、分析和表示数据结构及复杂数据集的工具。
我们每天都会产生大量数据，对其进行有序管理与处理的需求从未如此迫切。用 Python 做数据分析顺理成章，这也是它成为众多公司技术栈核心组成部分的原因之一。
在数据可视化方面，无论是简单图表还是交互式呈现，Python 也是极佳选择。同样得益于其广泛的库与包，可选方案极为充足。
提升您的 Python 技能
从我们的在线课程开启 Python 之旅：Introduction to Python 或 Introduction to Data Science with Python。
2. SQL 与 NoSQL 技能
尽管 SQL 可追溯至上世纪 60 年代，但其重要性与当下的相关性都不容低估。Emsi 的研究显示，仅在 2021 年 5 月，就有217,968 条独立职位要求掌握 SQL。
SQL 是结构化查询语言。这一数据行业必备技能的核心作用在于：让我们能够与关系型数据库进行沟通并发出查询。您可以将 SQL 既视为一种语言，也视为一种数据库类型。
在数据量爆炸的今天，我们需要有效的方式来存储数据并在需要时提取信息。数据库已成为各类规模与行业企业的首选方案。
数据库既有关系型（SQL），其依据数据点之间的关系进行结构化；也有非关系型（NoSQL），结构更灵活，能处理海量复杂数据。
要在数据行业脱颖而出，您需要能管理这两类数据库，并使用 SQL 及其变体对其进行查询以获取信息。
提升您的 SQL 与 NoSQL 技能
通过 Introduction to SQL 入门关系型数据库查询，或在 Introduction to Relational Databases in SQL 学习如何创建自己的数据库。接着掌握 NoSQL Concepts。
3. R 技能
作为统计领域的强大工具，R 是全球学术研究的首选语言。凭借其在数据任务中的灵活性与多面性，R 在数据行业同样应用广泛。
R 最初由统计学家为统计计算而构建，可用于探索、建模与可视化数据，同样能处理、存储与分析数据，并执行统计建模。
R 是许多机器学习工程师、数据科学家和分析师的首选语言。因此，围绕 R 的包与库极为丰富，既支持数据专业人士的工作，也扩展了 R 的能力。例如，Revolution Analytics 在 2017 年指出，CRAN（Comprehensive R Analysis Network，R 工具公共仓库）上的软件包数量已超过 10,000 个。
截至撰写本文时（2022 年 6 月），在 Pluralsight 的Technology Index 中，R 在数据领域位居前列。该指数每月汇总数十亿个数据点，以揭示各类技术工具与技能的增长速度及流行度。
R 不仅需求旺盛，其薪酬水平也在 IT 与数据领域名列前茅，调查显示如此。
提升您的 R 技能
通过我们的 Introduction to R 课程掌握基础，然后在 Intermediate R 更进一步。接着学习专门的 R 工具集如何帮助您整理并可视化数据：Introduction to the Tidyverse。
4. 数据可视化技能
数据蕴含秘密，而数据专业人士的职责就是挖掘这些信息，并将其转化为人人都能理解的形式。
数据可视化是对数据的图形化呈现；它帮助我们将复杂信息压缩为易于消化、便于阅读的内容。毕竟，与成行成列的数字相比，呈现良好的仪表板或图文并茂的报告更具说服力。
可视化还能帮助我们发现变量间的差异，揭示在表格中不易看清的模式，使其成为分析的有力工具。
由于各行各业、不同规模的企业都需要能够高效传达数据洞见的人才，具备数据可视化技能的人才需求正稳步上升。
数据从业者使用多种工具以可视化方式传达发现，包括 Python、R、Tableau、Power BI 和电子表格等。
提升您的数据可视化技能
通过零代码课程 Data Visualization for Everyone 入门，或浏览 DataCamp 全部数据可视化课程。从 plotly 到 Power BI，您都能找到契合偏好的工具与技术课程。
5. 机器学习与自然语言处理（NLP）技能
全球机器学习市场预计到 2029 年将达到惊人的2090 亿美元，相应地，对具备此类数据技能的人才需求也在持续增长。
2020 年的统计数据显示，82% 的组织需要具备机器学习能力的人才，但仅有 12% 的组织认为机器学习专业人才供给充足。
在当今以数据为先的世界里，几乎找不到不以某种方式依赖机器学习的行业。无论是预测投资回报率、评估未来库存需求，还是预测消费者行为，机器学习都在幕后发挥作用。
作为人工智能（AI）的一个分支，自然语言处理（NLP）在数据行业也日益重要。文本中包含大量有用信息，基于 NLP 的挖掘技术可帮助数据专业人士更快地找到所需内容。
这也意味着计算机能够解析文本并以有意义的方式组织数据，帮助数据从业者高效分析海量文本数据。
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通过我们的 Understanding Machine Learning 课程掌握基础概念，或在 Machine Learning for Business 中了解该技术如何助力业务。
了解 Python 如何帮助您从文本中提取洞见：Introduction to Natural Language Processing in Python；或用 Introduction to Natural Language Processing in R 将您的 R 技能更进一步。
6. Amazon Web Services（AWS）与云计算技能
随着公共与私人机构收集并存储的数据显示爆式增长，它们需要一种巧妙的方法来管理海量信息，而不必依赖庞大的本地服务器（及其高昂的维护成本）。
云服务已成为众多机构的首选。诸如 Amazon Web Services（AWS）等数字产品，允许客户在数据湖中收集前所未有规模的信息，并提供内置的分析辅助工具。
希望让自身数据技能匹配市场需求的数据专业人士，应当投资于云计算知识。根据 Statista 数据，AWS 是全球最受欢迎的云服务，2022 年第一季度的市场份额为 33%。
除 AWS 外，掌握 Microsoft Azure 与 Google Cloud Platform 的基础也很有帮助，它们的市场份额分别为 21% 和 10%。
当然，这不仅是了解企业所用系统的问题，还关乎您能否扩展自己的数据架构与系统，而云正是实现这一点的途径。比如，超大数据集无法放在本地环境中，或者您可能需要超出设备所能提供的硬件算力。
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通过零代码课程掌握基础：Understanding Cloud Computing 与 AWS Cloud Concepts。随后在 Introduction to AWS Boto in Python 学习如何优化您的工作流。
7. 提取、转换、加载（ETL）技能
数据工程技能炙手可热。DICE 的2020 年科技职位报告显示，数据工程是增长最快的岗位，甚至超过了数据科学。提取、转换与加载（ETL）是一项有助于高效处理大数据的数据工程技能。
掌握 ETL 技能后，您可以构建所需的数据管道，以便收集数据、将其转换为所需格式，并加载到数据存储系统中。
ETL 意味着能够从各种来源（既包括结构化也包括非结构化）收集数据，并使其可用、可读——这是所有公司在数据驱动环境中参与竞争所必需的能力。
在 2022 年 Cord 对 1600 名数据专业人士的调研中，ETL 被列为“核心”技能。
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通过我们的 ETL in Python 课程学习如何创建自己的数据管道，系统掌握如何高效地将数据提取、转换并加载到公司常用的系统中。
8. 统计技能
在数据领域工作并不一定需要统计或数学的硕士或博士学位，但对若干关键概念的扎实理解至关重要。
统计学关注信息的收集、整理、分析与解释，因此数学统计与数据科学实践之间有着高度重合。
理解特定的统计原理与统计技术，能够让数据专业人士构建“稳健化”的数学与统计模型，并正确理解他们所分析的数据。
如果您想强化自己的数学功底，建议掌握显著性、概率、假设检验与回归等基础知识。
贝叶斯思维——一种基于新证据或新数据不断计算并更新概率的思想体系——对于从事 AI 技术相关工作的人员也很有用。
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DataCamp 提供 70 多门聚焦统计与概率的课程，您可以按偏好选择技术栈并提升统计技巧。
9. AI 技能
掌握并优化使用 AI 驱动工具，能让数据专业人士化身分析“强引擎”，比未借助 AI 的方式更快地整合与分析海量数据集。
ZDNet 报道称，每月约有1 万个 AI 与数据科学岗位开放，许多公司既希望候选人了解现成解决方案，也期望其对深度学习与神经网络系统有更深入的认识。
人工智能是一个庞大的领域，涵盖所有模拟人类智能的工具与技术，包括机器学习与 NLP 等数据行业的“基本功”。
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我们如何逼近人类智能？通过 AI Fundamentals 理清基础概念。
不同的数据岗位需要不同的技能
上述数据技能对所有数据专业人士都有帮助，但某些岗位会要求对特定技能具备更深入的掌握。
例如，没有扎实的机器学习理解，您无法胜任机器学习工程师。同理，没有良好的 SQL 与 NoSQL 实操能力，您也难以获得数据库管理员的职位。相反，对于初级数据分析师岗位，通常不需要高级的 ETL 技能。
那么，各类数据岗位分别最看重哪些技能？请查看下方信息图：
结语
数据行业蒸蒸日上，数据专业人士在全球范围内广受青睐。要拿下心仪的数据岗位，关键在于培养雇主所寻求的核心技术技能——前往 DataCamp Jobs 最新数据职位了解更多。
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