Questa Post esamina il campo in evoluzione del recupero dati e condivide le diverse competenze che un esperto di recupero dati richiederà per rimanere rilevante.
Recupero dati è uno dei settori in rapida evoluzione. Questo perché la tecnologia sta cambiando velocemente e i dati stanno diventando sempre più un asset di cui le persone non possono fare a meno. Tuttavia, con la tecnologia in evoluzione, è probabile che perseguire una carriera nel recupero dati richieda un insieme di competenze diverso da quello che cercano gli attuali datori di lavoro.
Ecco alcuni esempi delle migliori competenze di cui avrai bisogno per avere successo come esperto di recupero dati in futuro.
1. Competenze nel campo della scienza dei dati
Poiché le persone continuano a fare affidamento sui dati per prendere le loro decisioni quotidiane, è probabile che la popolarità dei big data e dell'apprendimento automatico aumenti. Questo perché per analizzare i big data e sfruttarne appieno il potenziale, è necessario avere una buona padronanza delle tecniche di machine learning. Queste tecniche consentiranno agli esperti di recupero dati di utilizzare algoritmi per prevedere determinati eventi di perdita di dati come l'imminente guasto del dispositivo.
Allo stesso tempo, l'adozione dell'Internet of Things (IoT) è in aumento. Alcune delle tecniche emergenti di recupero dati, come la convoluzione e il codice fontana, prevedono l'uso di tecniche di deep learning. Questo è un indicatore del fatto che i futuri esperti di recupero dati avranno bisogno di queste tecniche di data science per fornire ai clienti soluzioni praticabili.
2. Abilità di codifica
La programmazione è una delle competenze fondamentali necessarie per applicare efficacemente le tecniche di data science. Ad esempio, per sviluppare algoritmi di deep learning, hai bisogno di forti capacità di codifica. Esempi di linguaggi di programmazione utilizzati per l'apprendimento automatico includono Python, Lisp e Prolog. Gli esperti di recupero dati del futuro avranno bisogno di queste competenze per aiutarli a integrare strumenti di recupero dati automatizzati come DataNumen Data Recovery con soluzioni guidate dall'intelligenza artificiale.
3. Competenze informatiche avanzate
Oltre ad essere data scientist di prim'ordine, gli esperti di recupero dati del futuro dovranno possedere eccellenti competenze informatiche. Questi torneranno utili quando si implementano le procedure di recupero dei dati. Ad esempio, una buona comprensione del funzionamento delle reti di computer li aiuterà a offrire servizi di recupero dati da remoto, considerando che è probabile che il cloud computing acquisisca popolarità.
Se necessario per ripristinare i dati da dispositivi danneggiati, dovranno avere una buona conoscenza dell'architettura del dispositivo prima di iniziare qualsiasi ripristino. È possibile che gli esperti di recupero dati servano a molteplici scopi, incluso l'essere esperti di computer forensi. Ciò significa che dovranno avere una buona conoscenza della sicurezza informatica. Con questa abilità, manterranno il passo con le tendenze emergenti della violazione dei dati e recupereranno le informazioni cancellate intenzionalmente.
4. Competenze trasversali
Nella misura in cui le suddette qualifiche difficili sono importanti, le competenze trasversali possono creare o distruggere la tua carriera. Ad esempio, grandi capacità interpersonali ti aiuteranno a interagire bene con gli altri membri del team e a portare una sinergia positiva al team. Avere capacità di problem solving ti distinguerà per trovare soluzioni a progetti in stallo. Inoltre, essere creativi ti aiuterà anche a sviluppare ingegnose soluzioni di recupero dati per diverse situazioni.
Considerazioni finali
Professionisti che vogliono perseguire di recupero di dati le carriere devono allineare le proprie competenze alle tendenze prevalenti del mercato. Le tecnologie che daranno forma al recupero dei dati nel prossimo futuro includono i big data e l'intelligenza artificiale. È quindi importante che gli esperti in questo campo acquisiscano competenze pertinenti di data science, programmazione e IT avanzate per consentire loro di fornire impeccable soluzioni a sfide uniche nel settore.