Sie sagen, Daten sind das neue Öl – ist das wirklich wahr?

Was Big Data zum neuen Öl macht

Big Data in seiner enormen Größe ist ein riesiger Ozean ungenutzter Möglichkeiten. Tech-Giganten investieren Milliarden von Dollar, um die wichtigen Informationen, die tief in diesen Big Data verborgen sind, aufzuschlüsseln und zu extrahieren. Im direkten Vergleich zu einem sehr ähnlichen lebenswichtigen Rohstoff in der modernen Wirtschaft: Erdöl, ist Big Data in der Tat das neue Öl/Treibstoff der Zukunft.

„ Künstliche Intelligenz ist die neue Elektrizität“,Sagt Andrew Ng (KI -Wissenschaftler) und erklärt die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz bei der Bereitstellung moderner Lösungen. Er versichert weiterhin die Bedeutung von Big Data und steigert seinen Wert wahrscheinlich parallel zum Öl, was es zum „neuen Öl“ des 21. Jahrhunderts macht.
Moment der Wahrheit:

„Datenprofis sehen Big Data als Öl (wegen seines Wertes) und entwickeln Fachwissen, um es zu extrahieren, zu verarbeiten und in Erkenntnisse/Lösungen umzuwandeln, die nicht nur Unternehmen, sondern allen dienen!“

Kürzlich verarbeitete Deepmind von Google Millionen von Petabytes und fand 2 neue Exoplaneten, die den Augen interstellarer Forscher verborgen waren . Verschiedene Startups haben Bildlösungen entwickelt, die Krebs besser erkennen als die besten Radiologen der Welt. Autonome Fahrzeuge werden immer beliebter und Google hat Kopfhörer auf den Markt gebracht, die eine Live-Übersetzung jeder Sprache in das, was Sie verstehen können, ermöglichen. All diese Durchbrüche waren nur dank Big Data möglich .
Big Data Rollen und Gehälter in der Finanzbranche

Lassen Sie uns nun die goldene Frage beantworten:

Wie werden Sie zum Datenprofi?

Um ein besserer Datenexperte zu werden, sei es Analyst, Data Scientist oder Data Engineer, muss man die Kraft und das Potenzial von Big Data verstehen . Für einen angehenden Datenprofi ist es von Vorteil, sich mit Big-Data-Techniken die Hände schmutzig zu machen. Ein tiefes Verständnis der Algorithmen des maschinellen Lernens ist jedoch ein Muss!
Fühlen Sie sich frei, die folgenden Kurse zu überprüfen, die genau darauf abzielen, Ihr Wissen im Datenbereich zu erweitern:

1. PG-Programm in Big Data Engineering mit BITS Pilani
2. PG-Diplom in Datenwissenschaft mit IIIT-Bangalore
3. PG-Diplom in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Habe es! Welche Möglichkeiten habe ich?
Machen Sie sich mit Big-Data-Technologien vertraut und machen Sie sich mit Tools wie Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase und Map-Reduce vertraut. Sie können entscheiden, ob Sie als Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer weitermachen möchten. Bei Technologiegiganten und anderen MNCs, die sich die Macht von Big Data zunutze machen, finden Sie weltweit endlose Möglichkeiten und hochbezahlte Jobs.

Daten werden das neue Öl genannt. Es verändert jeden Tag die Bedeutung von Analytik und treibt die Revolution der künstlichen Intelligenz voran. Daten treiben die Zukunft an, während wir hier sprechen, und es ist eine gute Idee, an Bord eines langen Segelschiffs zu gehen.

Warum sind Daten wertvoll und wichtig?

Daten können verwendet werden, um Unternehmensabläufe zu beschleunigen, Fehler im Produktionsprozess und bei der Entscheidungsfindung zu beseitigen, Risiken zu erkennen und zu reduzieren, bevor sie auftreten, und so weiter. Infolgedessen kann jede Branche davon profitieren, Daten in Werte umzuwandeln. Unternehmen, die Daten in den Mittelpunkt ihres Betriebs stellen und zulassen, dass sie jede Aktion vorantreiben, die Benutzer stärken und die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen beschleunigen, werden die Gewinner der Zukunft sein. Sie werden anpassungsfähiger, disruptiver und innovativer. Andere werden ihnen nur folgen, wenn sie ihre Route erkennen und ihren eigenen Kurs erstellen.

Wie unterscheiden sich die drei großen Datenrollen – Data Engineer, Data Analyst und Data Scientist?

Es gibt eine Vielzahl von Rollen, die für das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten verantwortlich sind, damit ein Unternehmen ernsthaft mit Daten umgehen kann. Angesichts der großen Bandbreite dieses Prozesses, der alles von Rohdaten bis hin zu umsetzbaren Erkenntnissen umfasst, kann es zu Missverständnissen darüber kommen, wofür jeder Datenjob verantwortlich ist.

Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists sind die drei wichtigsten Datenrollen, die Unternehmen für ihre Datenteams einstellen. Hier sind die wichtigsten Unterschiede:

1. Dateningenieur – Die Aufgabe eines Dateningenieurs besteht darin, herauszufinden, wie Daten gesammelt, organisiert und aufbewahrt werden, daher sind sie ein wichtiger Bestandteil jedes Datenteams. Gefragte Fähigkeiten, um Data Engineer zu werden, sind SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, zwischenmenschliche Kommunikation, Zeitmanagement usw.
2. Datenanalyst – Ein guter Datenanalyst verfügt über die Neugier und die Fähigkeit, die Daten aus mehreren Perspektiven zu betrachten, die Daten zu bereinigen und umzuwandeln, um nach Trends zu suchen. Sie könnten neue Wege entdecken, die die Organisation verfolgen kann, wie z. B. Standorte, an denen zusätzliche Daten für eingehendere Recherchen gesammelt werden könnten. Die Anforderungen an einen Datenanalysten sind SQL, statistische Programmierung, Microsoft Excel, kritisches Denken, Datenvisualisierung, Datenpräsentation usw.
3. Data Scientists – Data Scientists konstruieren Algorithmen und Vorhersagemodelle, um die Daten zu extrahieren, die das Unternehmen benötigt, und sie helfen bei der Datenanalyse und dem Austausch von Erkenntnissen mit Kollegen. Die Kernkompetenzen von Data Science sind statistische Analyse, maschinelles Lernen, Informatik, Programmierung, Kommunikation und Soft Skills.