기술은 나날이 발전하고 있다.
데이터 과학자와 엔지니어의 경우, 사용하는 도구가 어지럽게 바뀌는 것은 아니지만, 그래도 몇 년 간격으로 바뀌는 것이다.
비즈니스 스쿨의 벤틀리 대학에서는, 최근 어떤 업무 능력이 필요한지를 알아보기 위해 노동 시장 분석 회사 인 버닝 글라스에 조사를 의뢰. 4만개 이상 채용 정보 사이트에 게시 된 모집 광고를 분석하고, 2011년부터 2015년에 걸쳐 가장 수요가 증가하고 있는 기술을 특정했다.
구인 광고의 직무 내용에 등장하는 빈도를 기초로 작성한 IT 기술(도구 이름 등)의 톱 10은 다음과 같다.(괄호 안은 증가를 보인 직종)
1. 빅 데이터(IT) 3,977%
2. Node.js (디자인) 2,493 %
3. 타블로 (연구 · 분석) 1,581 %
4. NoSQL (IT) 1,002 %
5. 아파치 하둡 (IT) 704 %
6. HTML5 (IT) 612 %
7. 파이톤 (연구 · 분석) 456 %
8. 오라클 (영업) 382 %
9. JSON (IT) 318 %
10. 세일즈 포스 CRM (영업) 292 %
최고의 수요 증가를 보인 것은 빅 데이터였다. 빅 데이터의 의미는 모호한데, 어느 정도의 양을 빅 데이터라고 부르는지 기준이 되는 정의는 없다. 하지만 기업은, 기존의 데이터 처리 도구는 처리 할 수 없는 엄청난 양의 정보를 정리하고 해석하는 능력을 요구하고 있다.
예를 들어 매일 게시되는 트윗과 "좋아요"의 수, 리트윗 양을 생각해보면 좋을 것이다. 일정 기간의 트위터에 대한 패턴 분석 등이 빅 데이터의 처리에 해당한다.
데이터 시각화 도구의 타블로(Tableau)는 3번째로 수요가 증가했다. 이것은 코딩없이 쉽게 고급 차트 및 그래프를 작성할 수 있는 도구다.
4위에 오른 것은 NoSQL. 대량의 데이터의 저장, 분석을 가능하게 하는 데이터베이스 기술이다. 벤틀리 대학의 데이터 과학 개발 디렉터 인 데이비드 아우리는, NoSQL에 대해 "MySQL이나 오라클과 달리, 여러 컴퓨터에서 작동하도록 설계되어 있다. 시스템을 추가하여 스토리지 및 처리 능력을 증가시킬 수 있다"라고 지적한다. 과거 10년간으로 취급하는 데이터 량이 폭발적으로 증가함에 따라 NoSQL과 같은 강력한 데이터베이스 기술에 대한 요구가 높아지고 있다.
7위에 랭크 된 것은 파이썬(Python)이다. 파이썬은 데이터 처리 및 시각화, 기계 학습 분야에 사용되는 범용 프로그래밍 언어로 아우리에 따르면, 이런 류의 언어로 배우는 것이 가장 중요한 것이다. 옛부터 있었던 Java와 같은 언어보다 간단하다.
파이썬은 정확성에 대해서는 Java에 뒤떨어지지만, 보다 신속하게 고급 작업을 수행 할 수 있다. 프로그램 작성에 Java라면 3시간 정도 걸리지만, 파이썬이라면 30분만에 가능하기 때문에 제품 만들기를 신속하게 할 수 있다.
기술적인 일에 흥미가 있는 사람은, 파이썬이나 통계 프로그래밍 언어의 R 언어 중 하나를 배우는 것이 좋다고 아우리 씨는 말하고 있는데, 그의 말에 따르면 R 언어는 순위 진입에는 실패했지만, 인기가 높고 배우기 쉬운 강력한 프로그래밍 언어라고 한다.