老闆們正在尋找特定的技能組合、專業知識和工作流程，而這些技能與平台無關。
下圖顯示了20種需求技能，包括NLP基礎知識和更廣泛的資料科學專業知識。
如圖表所示，老闆最重視的NLP技能是NLP基礎知識。與去年相比，雇主對具有數據分析技能的人需求激增。
這意味著我們不能只是了解平台，而要了解NLP是如何作為核心技能運作的。如果你不知道如何應用Transformer、分類、語言學、問題回答、情緒分析、主題建模、機器翻譯、語音辨識、命名實體辨識等核心NLP技能，那麼知道光是知道spaCy如何運作，也沒有意義。
機器學習與深度學習
#機器學習是基本的資料科學技能，而深度學習是NLP的基礎。
掌握這兩者將證明您了解資料科學，進而了解NLP。因為雇主大多希望人才可以使用預訓練模型和Transformer。
研究
NLP需要與最新的論文和模型保持同步。公司發現NLP是AI的最佳應用之一，無論是什麼行業的公司都是如此。
因此，了解或找到正確的模型、工具和框架來應用於 NLP 的許多不同用例，這需要一個強大的研究重心。
資料科學基礎
#在了解機器學習這項核心技能後，了解程式設計與電腦科學基礎知識，會顯示你在該領域有堅實的基礎。電腦科學、數學、統計學、程式設計和軟體開發都是NLP專案中所需的技能。
雲端運算、API 和資料工程
#NLP專家不會直接在他們的個人筆記型電腦上進行情感分析。雇主們正在尋找能夠處理更多資料工程全端的NLP專家，像是能夠使用API，建立資料管道，建立工作流程管理，並在基於雲端的平台上完成這一切的人才。
除了技能和專業知識之外，還有一些特定的平台、工具和語言是老闆們特別看重的。下面的圖表顯示了現在流行的平台。這份名單並沒有囊括所有平台，所以大家最好是隨時更新、尋找一下流行的新工具和框架。
機學習架構
除了一般的機器學習與深度學習之外，還有一些框架是NLP計畫的核心。
TensorFlow因其在ML和神經網路的靈活性而受到青睞，PyTorch因其在NLP方面的易用性和先天設計而受到歡迎，scikit-learn則廣泛用於分類和聚類。
雖然只知道一個平台已經很厲害了，但透過了解這三個或更多的平台，我們可以變得更靈活，更具適應性，這樣也就會更有競爭力。
與去年相比，PyTorch現在是最受歡迎的機器學習框架，並且已經慢慢超過TensorFlow/Keras，成為ML任務的首選。
為了更具體地了解NLP，這裡有幾個框架，對於想要成為NLP的專業人員很有用。
NLTK因其更廣泛的性質而受到讚賞，因為它能夠為幾乎所有工作提取正確的演算法。
同時，spaCy因其處理多種語言的能力和支持詞向量的能力而受到讚賞。
新加入的是Apache OpenNLP，主要用於常見的NLP任務和簡易操作，CoreNLP用於Java。
令人驚訝的是，有著深度學習架構的HuggingFace transformers並不在去年的名單上。
在過去的幾年裡，BERT仍然非常受歡迎，儘管Google的最後一次更新是在2019年底，但它仍然被廣泛應用。
BERT之所以能夠脫穎而出，是因為其對問答和基於上下文的相似性搜尋有強大親和力，這樣它在聊天機器人以及其他相關應用程式中也能表現得相當可靠。
BERT甚至考慮了單字的上下文，從而可以得到與各個查詢和任務相關的更準確的結果。
資料管道有助於文字資料的流動，特別是對於即時資料流和基於雲端的應用。而在這個領域，儘管其他平台還在壯大，Spark仍是資料管道的領導者。
它甚至還有一個更具體的版本，Spark NLP。它是一個專門用於語言任務的函式庫。尤其是在醫療保健領域，Spark NLP得到了大量應用——這是一個擁有大量數據的領域，含有許多醫療記錄和醫學數據。
Python作為NLP的首選程式語言，一直遙遙領先，這一點應該不出大家所料。
許多流行的NLP框架，如NLTK和spaCy，都是基於Python的，所以成為Python配套語言的專家是很有意義的。
了解一些SQL也是不可或缺的。 Java有許多為該語言設計的函式庫，包括CoreNLP、OpenNLP等。
雲端服務是2022年的常態，所以我們看到一些服務提供者變得越來越受歡迎。
AWS雲、Azure雲和其他都與許多其他框架和語言相容，它們也就因此成為所有NLP技能的必要條件。同時，谷歌雲也開始嶄露頭角。
總的來說，如果你想點亮一個新的技能點，獲得一項稀缺的、永不過時的、廣泛使用的技能，那麼也許現在是時候學習NLP或其他核心資料科學技能了！
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