對于希望充分利用數據的企業而言，掌握數據挖掘和處理相關技能的人才需求仍然很高，DevOps工程師、Python程序員、數據工程師和機器學習工程師已經成為企業的核心技術人才。本文，我們列出了IT專業人員在人才競爭中必須具備的十大關鍵技能，這也是2019年技術人員需要掌握的關鍵技能。雖然新技術和工具在人工智能和分析領域不斷涌現，但開發人員必須對這些工具有廣泛的了解。

從如何使用Hadoop或大數據查詢到機器學習和人工智能，要想在這個領域取得成功，技術人員需要具備混合編程技能和理解計算方面的問題，例如處理大量數據和處理實時數據。在當今競爭激烈的環境中，程序員必須不斷學習和持續更新硬技能。那么成為一名數據科學專家需要學習什么呢?我們列出了2019年需求最高的TOP 10項技能：

1、DevOps

2017年，DevOps工程師就排在了第一位。就工資、就業崗位數量和增長機會而言，DevOps確實在最佳職位列表中排名第3位。無論是在部署還是系統架構中，DevOps工程師都在各個層面實施自動化技術和工具。根據最近的一則新聞報道顯示，DevOps職位在過去幾年增長了106%，平均基本工資為123,165美元。

隨著DevOps成為2019年最受歡迎的技能，獲得一些行業認可的DevOps認證就顯得十分必要。同時，我們需要學習使用Jenkins，Puppet，Chef，Ansible，SaltStack，Nagios，GIT等流行的DevOps工具。

2、大數據和Hadoop

曾經有一段時間，Hadoop占據了大數據市場相當大的一部分，并且現在仍然是數據存儲的重要平臺。根據行業預測，到2021年，Hadoop市場將增長到400億美元，開發、管理和Hadoop實施的人才需求也將持續增長。

技術人員需要學習Hadoop架構、功能和生態系統，并對HDFS和MapReduce有更深入的理解。為了有效處理大數據，市場上出現了支持分布式數據存儲和并行數據處理的新技術——Apache Hadoop(帶有HDFS和MapReduce組件)確實是一項開創性技術。

3、Python Django

Pythob是2019年最受歡迎且發展最快的編程語言，在活躍開發人員的社區基礎上，Python已大大超過其他語言。Python的流行度呈指數級增長，編程語言也是入門級工作的必備條件之一。

Django，一個開源Web應用程序，由Python寫成，采用了MVC框架模式。技術人員應該學習如何使用Django創建Web應用程序框架，并學習如何構建Django模板系統。

4、使用R和Python進行數據科學計算

R和Python被認為是希望在數據科學領域建立職業生涯的候選人的最優選擇。開發人員和IT專業人員急于提升R和Python技能，但關鍵是要通過真實的行業項目和案例研究來提高學習體驗。

國內現在有了不少相關學習課程，并可獲得案例研究和項目實際操作培訓，國內也有不少開源數據集，我們也可以找到亞馬遜、Facebook、Adobe和沃爾瑪等數據密集型公司的匿名數據集。我們需要掌握核心數據科學工具，如Hadoop和Spark，以及如何在Azure和AWS上部署模型。

5、機器學習

隨著機器學習需求的增長，企業和初創公司認可相關專業人才的實力，并希望可以借助人才引進幫助拓寬機器學習技能并使用先進的解決方案擴展工作。借助一些機器學習課程和Tensorflow API認證，IT專業人員可以掌握Python、Spark、R、SQL和統計學的基礎知識。學習特征工程等關鍵組件，了解ML在人臉識別、語音識別和文本挖掘方面的實際應用。

6、人工智能

隨著人工智能成為新興技術，企業逐漸將將AI融入其產品，人臉識別的應用已經相當廣泛。當然，這不過是人工智能的一個分支。人工智能將改變商業格局，人工智能專業人員預計將獲得30萬至50萬美元的薪水。隨著人工智能的不斷增長，IT專業人士正急于提升此技能。人工智能課程適用于具有強大CS和數學背景的專業人員，涵蓋AI，機器學習，并行和分布式系統，數據挖掘和算法工程等基礎知識。

7、RPA工具

隨著公司競相利用RPA和其他自動化技術實現數字化轉型，RPA工具以及AI和認知計算已經成為提高運營效率和促進更好的客戶體驗所需的關鍵技能。技術人員需要掌握UiPath、Automation Anywhere和Blue Prism的RPA工具實踐經驗。

8、AWS認證

在云時代，企業正在競相開發依賴于云計算平臺的用例，AWS已經占據了全球40%的市場份額。 希望了解AWS以最大化其公司云環境并避免技能差距的IT專業人員可以參與培訓并了解核心領域，如彈性計算云(EC2)，數據庫服務，存儲服務和掌握IaaS和PaaS概念。

9、Tableau

隨著BI工具贏得新業務和企業，Tableau的受歡迎程度和用戶群多年來大幅增長。BI供應商正在迅速添加一系列功能來自動化數據分析。隨著新的升級和自動化功能的注入，Tableau這一熱門需求使開發人員能夠彌合數據和業務領導者之間的差距，并幫助他們更好地可視化公司數據。技術人員需要掌握過濾器，圖形，表格計算，聚合數據，數據混合和儀表板等主題。

10、數字營銷分析

隨著每項業務的數字化，企業所有者都在尋找能夠了解客戶數據，可從分析中獲取洞察力，制定引人注目的數字戰略并根據KPI衡量實現投資回報率的數字營銷人員。需要了解指標和數字并了解關鍵主題，如網站優化和社交媒體分析。不少數字營銷課程涵蓋了挖掘用戶情緒所需的Google Analytics和社交媒體分析等關鍵主題。