上周，我的队友Marius Obert分享了他2020年云开发的学习清单。这也让我思考和总结我的。Marius的重点主要是基于云的开发，我的重点是所有的数据开发。

在最近的SAP技术培训中，我与Ian Thain分享了我对成为一名数据开发人员的想法和我认为与当今相关的趋势。

在收集了我的想法后，我意识到我心中没有具体的技术或框架，而是试图找出事物发展的方向，以及我需要用什么技术才能把事情做好。其中一些方向有明确的领先技术，但这并不意味着我应该忽略亚军，因为我的目标不是随大流，而是要有自己的观点。

数据工程

我们都听说过数据科学，大数据时代纪录片，近年来一直很热门。但是，在数据科学家对数据施展魔法之前，他们需要数据工程师正确地设计数据结构和构建数据管道。

SAP data Intelligence（SAP data Hub和SAP Leonardo ML Foundation的继任者）是一种产品，它促进并整合了数据工程师和数据工程师这两个团队所做的工作科学家们，

这是我计划在2020年继续探索和分享的产品。这将推动我的桶列表的其余部分。

多模型数据

你可能会看到我的一些博客讨论空间和图形处理。随着从所有数据源（无论其结构、速度和位置）中提取价值的数据工程方法的发展，我认为多模型数据处理将继续增长。我想肯定地保持在上面。

机器学习

根据最近的许多调查，目前最流行的ML框架是TensorFlow和scikit learn。这些是我计划今年开始使用的。

但是我想继续关注其他快速发展的框架，比如Keras，Torch，企业网站自助建站，MXNet。

交互式数据处理…

尽管我过去在一定程度上使用了Jupyter和Zeppelin，今年，我想更深入地展示笔记本电脑用于交互式数据处理的全部功能。Jupyter内嵌于SAP Data Intelligence中，因此显然这是我的第一个候选产品。

…和数据可视化

惊喜，惊喜，但似乎有更多的方法来可视化数据，而不是条形图和油炸圈饼图，因此新的库和方法仍在出现。最近，小企业管理软件免费，我看到了一个由扬·费泽（Jan Fetzer）介绍的数据viz趋势，大数据局，真的很鼓舞人心！

我说的不仅仅是表格数据，还有空间数据、连接数据和文本数据。

编程语言

尽管我已经使用Python和JavaScript一段时间了，大数据包括哪些内容，但我觉得我仍然只是触及了可能性的表面。因此，今年将继续探索如何更有效地使用这些语言进行数据处理和可视化-独立，但在SAP data Intelligence和SAP Analytics Cloud中也是如此。

我想了解的一种新语言是Go。它是SAP Data Intelligence编码的主要语言，可用于编写此产品中功能强大且性能最佳的自定义运算符。