随着企业不断从不断增长的数据和信息库中获取最大价值，对数据科学家的需求创下了历史新高．熟练的数据科学家是指能够通过精确的统计和可视化技术控制大量数据的能力，并有坚定的洞察力来得出前瞻性的见解的人。这些洞见在预测预期结果和减轻对组织迫在眉睫的威胁方面非常有帮助。
以下10项最新技能可以帮助你在2019年成为一名成功的数据科学家
1) DevOps
据媒体报道，DevOps的职位在过去几年中增长了106%。DevOps将成为最受欢迎的技能，因此最好获得业界认可的DevOps认证。流行的DevOps工具包括Jenkins、Puppet、Chef、Ansible、SaltStack、Nagios、GIT、Splunk、Docket、Build、Release和Maven。
2)大数据Hadoop
Hadoop曾经占领了一定数量的大数据市场，并一直是一个重要的数据存储平台。专家预测，到2021年，Hadoop市场将增长到400亿美元。这种增长将产生对开发、运行和管理Hadoop实现技能的需求。
参加Hadoop架构、特性和生态系统方面的技术培训。在这些课程中，您可以深入了解Hadoop系统，了解不同的工具及其功能。为了能够管理大数据，先进技术也取得了进展，促进了分布式数据存储和并行数据处理。
3) Python Django
Django是一个基于python的免费和开源的web框架，它遵循模型-视图-模板的架构模式。它由Django软件基金会(Django Software Foundation)维护，这是一个独立的组织，属于501非盈利组织。Django的主要目标是简化复杂的数据库驱动网站的创建。(维基百科)
Python Django是最受欢迎和发展最快的编程语言之一。在活跃开发人员的社区基础上，Python已经远远超过了其他语言。语言是入门级工作的先决条件之一，Python的受欢迎程度成倍增长。
选择一个与工作相关的Django python课程，全面了解Django的使用，这将帮助你开始开发软件应用程序，并学习开发Django模板系统的技术。
4)数据科学与R & Python
对于渴望从事数据科学职业的年轻人来说，R & Python是基本要求之一。今天，许多软件开发人员和IT专业人员都渴望更新他们在R & Python方面的技能，但重要的是通过行业接触和案例研究来磨练自己的学习经验。
参加一门课程，让你接触到实际操作培训、案例研究和项目，并处理来自亚马逊(Amazon)、Facebook、Adobe、沃尔玛(Walmart)等组织的匿名数据。
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5)机器学习
随着机器学习需求的空前增长，许多公司——无论是老公司还是新公司——都在投资于专门的培训和认证，以提高机器学习技能，并利用先进的解决方案扩大规模。强大的机器学习课程帮助IT专业人员获得Python、Spark、R、SQL和基本统计的基础知识。这些课程学习将帮助人们学习特征工程的主要工作，并帮助理解机器学习的实际应用，包括人脸识别、语音识别和文本挖掘。
6)人工智能
人工智能将颠覆商业世界，日常组织正在将人工智能整合到他们的产品中。作为最受欢迎的技能，IT专业人士热衷于提升技能，而成熟的人工智能专业人士的年薪在30万至50万美元之间。人工智能课程是为拥有扎实的CS和数学背景的专家设计的，涵盖了人工智能、机器学习、并行和分布式系统、数据挖掘和算法工程的要点。
7)区域规划工具
RPA和其他自动化技术使企业能够快速实现数字化转型。RPA工具、人工智能和认知计算正在成为提高运营效率和帮助创造更好的客户体验的关键技能。尝试从UiPath, Automation Anywhere或Blue Prism获得RPA工具的实践经验。有效的RPA培训包括一系列来自金融服务、医疗保健、人力资源和保险部门的行业案例研究。
8) AWS认证
云计算平台AWS目前已获得全球40%的市场份额。在云时代，企业竞相构建依赖云平台的用例。
现在，对于有抱负的和在职的It专业人员来说，越来越多地了解AWS是至关重要的，以便最好地利用他们组织的云环境，并规避技能差距。这些专业人士应该选择AWS的实际操作培训，了解更多的核心领域，包括弹性计算云(EC2)、数据库服务、存储服务，并了解IaaS和PaaS的知识。
9)表
随着商业智能工具获得新公司的支持，Tableau的知名度和用户基础在过去几年中迅猛发展。如今，BI交易员正在快速增加一系列自动数据分析的功能。随着创新升级和自动化功能的加入，Tableau允许开发者将数据和商业领袖之间的差距联系起来，并帮助他们以一种增强的方式设想公司数据。实时场景训练包括过滤器、图表、表格计算、数据聚合、数据混合和仪表板等科目。
10)数字营销分析
今天，每个组织，无论大小，都渴望数字化。这是一种趋势，创始人和首席执行官们正在寻找数字营销人员来分析客户数据，并从这些分析中获得见解，从而创建一个引人注目的数字战略，并根据关键绩效指标(KPI)衡量投资回报率(ROI)。
专家们现在觉得有必要超越指标和数字，认识到包括网站优化和社交媒体分析在内的主要问题。有效的认证数字营销课程将包括谷歌分析和社交媒体分析等领域，这将需要挖掘用户情绪。
