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数据科学家如何成为物联网专家?

来源:http://www.flsiot.cn/ 行业新闻 2020-07-09 14:51:35

  Gartner预测,今年物联网设备的数量将超过112亿,其中大部分在消费领域。同一份报告还预测,终端的硬件和软件总支出将超过2万亿美元。http://www.flsiot.cn/

物联网

  由于缺乏熟练的开发人员,对物联网开发的巨大需求已被放慢。这个领域太新了,没有特定的课程。那些打算进入这个领域的人通常来自数据科学或工程背景,并且已经提高了自己的技能。如何弥合这种差距?物联网开发人员应首先关注什么?

  物联网与传统数据科学有何不同?

  传统数据科学与物联网需求之间的主要区别在于实时因素。需要汇总离散观测的高信号速率,以进行现场决策。这增加了此问题的复杂性的两个方面是需要简化数据管理并压缩来自各种传感器的大量数据。另一个需求是执行边缘分析,以优化决策并检测性能不良行为。其他差异包括有关使用特定硬件,使用时间序列建模,强化学习以及隐私问题的知识。

  物联网开发人员的技能集

  为了解决这些差异,随之而来的是编码知识还不够。成功的物联网开发需要更广泛,更多样化的技能和灵活的思维方式。

  技术知识

  数据科学家可以通过转换其大数据分析技能来成为物联网领域的专家。他们将不得不考虑数据的来源和频率。挑战在于创建一种系统,该系统由轻便,节能且可靠的传感器,芯片和通信网关组成。然后,将它们与可以立即做出反应的计算机连接起来。

  真正的挑战是仅精通一个领域,因为一种编码语言已不再足够。下一代开发人员将必须在更多工具和技术上使用多种语言。

  《 CIO》杂志重点介绍了物联网开发人员最需要的技能:

  机器学习-这是使用从传感器检索到的数据创建智能应用程序所必需的。目标是根据数据模式创建建筑物预测模型。

  AutoCAD-此技能与工程更相关,但是构建遵循可靠设计原则且可自定义的设备至关重要。

  Node.js-这是一项可移植的技能,可以充当新旧编程世界之间的桥梁。该环境被认为是稳定的,适用于诸如Arduino和Raspberry Pi等支持IoT的设备。

  云计算和管理-这是另一种数据科学家的技能,可以重新解释以用于IoT。数据科学咨询公司InData Labs强调指出,对非结构化数据使用ETL(提取,转换,加载)是IoT的强制性要求。当信息流包含声音和图片文件时,这变得很明显。

  边缘分析-由于通过网络进行的数据传输非常耗时并且会变得昂贵,因此对于IoT设备,最好是在现场至少处理其中一些数据并仅发送结果或汇总。这也有助于获得接近实时的答案。

  区块链知识-这种去中心化系统可以通过智能合约帮助保护IoT设备。这种“ 真理机器 ”可以降低大型物联网设备网络的安全成本。

  其他相关技能不是开发人员的核心技能,但会在物联网领域有所作为,包括使设备尽可能易于使用的UX / UI技能,增强漏洞评估和移动开发的信息安全协议(自大多数设备以来)将通过智能手机或平板电脑进行管理。

  商业诀窍

  尽管至关重要,但技术技能不足以产生协同效应。由于物联网旨在解决现实生活中的问题,因此开发人员需要成为问题解决者。他们不仅应该能够按照某些技术协议来操纵数据或训练深度学习算法,而且还应该能够理解其背后的逻辑以及与要解决的问题的相关性。

  至少商业智能入门课程可能会有用。这有助于将事物视为现实,并帮助确定设备要解决的新问题。

  要注意的一件好事是有关公司未实现收入目标的故事。另一个值得考虑的问题是公司理解和使用自己的数据的能力。大多数组织能够从传感器,员工时间跟踪器,电子邮件,POS等现有设备中收集大量数据,但是他们对于如何使用这些数据或如何利用这些数据一无所知。收入。

  作为处理物联网问题的数据科学家,您处于行业的最前沿。花一些时间思考,阅读甚至谈论您面临的问题和找到的解决方案。您能够克服哪些硬件挑战?您如何管理和组织数据?您喜欢哪种类型的建筑,为什么?

  个人技能

  在像IoT开发这样的快节奏环境中工作需要一系列强烈的个人价值观,包括好奇心,自我实现和专注。您需要能够跨学科地开展工作,并且不要害怕调查主要专业领域以外的问题。

  因为物联网专家从来都不是孤身一人,所以准备好升级您的网络和团队合作技能。为此的最小设置需要至少一名电气工程师,一名机械工程师,一名嵌入式系统专家,前端/后端开发人员和产品经理。您需要能够与这些人进行交流并共同成长。