对于希望充分利用数据的企业而言，掌握数据挖掘和处理相关技能的人才需求仍然很高，DevOps工程师、Python程序员、数据工程师和机器学习工程师已经成为企业的核心技术人才。本文，我们列出了IT专业人员在人才竞争中必须具备的十大关键技能，这也是2019年技术人员需要掌握的关键技能。虽然新技术和工具在人工智能和分析领域不断涌现，但开发人员必须对这些工具有广泛的了解。
从如何使用Hadoop或大数据查询到机器学习和人工智能，要想在这个领域取得成功，技术人员需要具备混合编程技能和理解计算方面的问题，例如处理大量数据和处理实时数据。在当今竞争激烈的环境中，程序员必须不断学习和持续更新硬技能。那么成为一名数据科学专家需要学习什么呢?我们列出了2019年需求最高的TOP 10项技能：
1、DevOps
2017年，DevOps工程师就排在了第一位。就工资、就业岗位数量和增长机会而言，DevOps确实在最佳职位列表中排名第3位。无论是在部署还是系统架构中，DevOps工程师都在各个层面实施自动化技术和工具。根据最近的一则新闻报道显示，DevOps职位在过去几年增长了106%，平均基本工资为123,165美元。
随着DevOps成为2019年最受欢迎的技能，获得一些行业认可的DevOps认证就显得十分必要。同时，我们需要学习使用Jenkins，Puppet，Chef，Ansible，SaltStack，Nagios，GIT等流行的DevOps工具。
2、大数据和Hadoop
曾经有一段时间，Hadoop占据了大数据市场相当大的一部分，并且现在仍然是数据存储的重要平台。根据行业预测，到2021年，Hadoop市场将增长到400亿美元，开发、管理和Hadoop实施的人才需求也将持续增长。
技术人员需要学习Hadoop架构、功能和生态系统，并对HDFS和MapReduce有更深入的理解。为了有效处理大数据，市场上出现了支持分布式数据存储和并行数据处理的新技术——Apache Hadoop(带有HDFS和MapReduce组件)确实是一项开创性技术。
3、Python Django
Pythob是2019年最受欢迎且发展最快的编程语言，在活跃开发人员的社区基础上，Python已大大超过其他语言。Python的流行度呈指数级增长，编程语言也是入门级工作的必备条件之一。
Django，一个开源Web应用程序，由Python写成，采用了MVC框架模式。技术人员应该学习如何使用Django创建Web应用程序框架，并学习如何构建Django模板系统。
4、使用R和Python进行数据科学计算
R和Python被认为是希望在数据科学领域建立职业生涯的候选人的最优选择。开发人员和IT专业人员急于提升R和Python技能，但关键是要通过真实的行业项目和案例研究来提高学习体验。
国内现在有了不少相关学习课程，并可获得案例研究和项目实际操作培训，国内也有不少开源数据集，我们也可以找到亚马逊、Facebook、Adobe和沃尔玛等数据密集型公司的匿名数据集。我们需要掌握核心数据科学工具，如Hadoop和Spark，以及如何在Azure和AWS上部署模型。
5、机器学习
随着机器学习需求的增长，企业和初创公司认可相关专业人才的实力，并希望可以借助人才引进帮助拓宽机器学习技能并使用先进的解决方案扩展工作。借助一些机器学习课程和Tensorflow API认证，IT专业人员可以掌握Python、Spark、R、SQL和统计学的基础知识。学习特征工程等关键组件，了解ML在人脸识别、语音识别和文本挖掘方面的实际应用。
6、人工智能
随着人工智能成为新兴技术，企业逐渐将将AI融入其产品，人脸识别的应用已经相当广泛。当然，这不过是人工智能的一个分支。人工智能将改变商业格局，人工智能专业人员预计将获得30万至50万美元的薪水。随着人工智能的不断增长，IT专业人士正急于提升此技能。人工智能课程适用于具有强大CS和数学背景的专业人员，涵盖AI，机器学习，并行和分布式系统，数据挖掘和算法工程等基础知识。
7、RPA工具
随着公司竞相利用RPA和其他自动化技术实现数字化转型，RPA工具以及AI和认知计算已经成为提高运营效率和促进更好的客户体验所需的关键技能。技术人员需要掌握UiPath、Automation Anywhere和Blue Prism的RPA工具实践经验。
8、AWS认证
在云时代，企业正在竞相开发依赖于云计算平台的用例，AWS已经占据了全球40%的市场份额。 希望了解AWS以最大化其公司云环境并避免技能差距的IT专业人员可以参与培训并了解核心领域，如弹性计算云(EC2)，数据库服务，存储服务和掌握IaaS和PaaS概念。
9、Tableau
随着BI工具赢得新业务和企业，Tableau的受欢迎程度和用户群多年来大幅增长。BI供应商正在迅速添加一系列功能来自动化数据分析。随着新的升级和自动化功能的注入，Tableau这一热门需求使开发人员能够弥合数据和业务领导者之间的差距，并帮助他们更好地可视化公司数据。技术人员需要掌握过滤器，图形，表格计算，聚合数据，数据混合和仪表板等主题。
10、数字营销分析
随着每项业务的数字化，企业所有者都在寻找能够了解客户数据，可从分析中获取洞察力，制定引人注目的数字战略并根据KPI衡量实现投资回报率的数字营销人员。需要了解指标和数字并了解关键主题，如网站优化和社交媒体分析。不少数字营销课程涵盖了挖掘用户情绪所需的Google Analytics和社交媒体分析等关键主题。
