Dicen que los datos son el nuevo petróleo, ¿es realmente cierto?

¿Qué hace que Big Data sea el nuevo petróleo?

Big data en su enormidad es un vasto océano de oportunidades sin explotar. Los gigantes tecnológicos están invirtiendo miles de millones de dólares para profundizar y extraer la información vital oculta en lo profundo de estos grandes datos. En una comparación directa con un recurso vital muy similar en la economía moderna: el petróleo crudo, los grandes datos son, de hecho, el nuevo petróleo/combustible del futuro.

“ La Inteligencia Artificial es la nueva electricidad”,Dice Andrew Ng (científico de IA) al explicar el poder que aporta la inteligencia artificial para proporcionar soluciones modernas. Además, asegura la importancia de los grandes datos y probablemente escale su valor de forma paralela al petróleo, convirtiéndolo en el "nuevo petróleo" del siglo XXI.
Momento de la verdad:

“Los profesionales de datos ven el big data como petróleo (por su valor) y desarrollan experiencia para extraerlo, procesarlo y convertirlo en información/soluciones que atienden no solo a las empresas sino a todos”.

Recientemente, Deepmind de Google procesó millones de petabytes y encontró 2 nuevos exoplanetas ocultos a los ojos de los investigadores interestelares . Varias startups han desarrollado soluciones de imagen que son mejores para detectar el cáncer que los mejores radiólogos del mundo. Los vehículos autónomos se están volviendo populares y Google lanzó auriculares que permiten la traducción en vivo de cualquier idioma a lo que puedas entender. Todos estos avances solo fueron posibles gracias a los grandes datos .
Roles y salarios de Big Data en la industria financiera

Ahora, respondamos la pregunta de oro:

¿Cómo puede transformarse en un profesional de datos?

Para convertirse en un mejor profesional de datos, ya sea analista, científico de datos o ingeniero de datos, es necesario comprender el poder y el potencial de Big Data . Es ventajoso para un aspirante a profesional de datos ensuciarse las manos con técnicas de big data. ¡Aunque es imprescindible una comprensión profunda de los algoritmos de aprendizaje automático!
Siéntase libre de revisar los siguientes cursos destinados precisamente a avanzar en el conocimiento en el dominio de datos:

1. Programa PG en Ingeniería Big Data con BITS Pilani
2. Diploma PG en ciencia de datos con IIIT-Bangalore
3. Diplomado PG en Machine Learning e Inteligencia Artificial

¡Entiendo! ¿Cuáles son mis opciones?
Familiarícese con las tecnologías de big data y familiarícese con herramientas como Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase y Map-Reduce. Puede decidir si desea proceder como científico de datos, analista de datos o ingeniero de datos. Encontrará infinitas oportunidades y trabajos bien remunerados en todo el mundo bajo gigantes tecnológicos y otras multinacionales que aprovechan el poder de los grandes datos.

Los datos se están llamando el nuevo petróleo. Está cambiando el significado de la analítica y avanzando en la revolución de la Inteligencia Artificial todos los días. Los datos están alimentando el futuro mientras hablamos y subirse a bordo de un velero largo es una buena idea.

¿Por qué los datos son valiosos e importantes?

Los datos se pueden utilizar para acelerar las operaciones corporativas, eliminar errores en el proceso de producción y en la toma de decisiones, detectar y reducir los riesgos antes de que ocurran, etc. Como resultado, cualquier industria puede beneficiarse al convertir los datos en valor. Las empresas que coloquen los datos en el centro de sus operaciones y les permitan impulsar cada acción, capacitando a los usuarios y acelerando la toma de decisiones en toda la organización, serán las ganadoras en el futuro. Se volverán más adaptables, disruptivos e innovadores. Otros solo los seguirán cuando disciernan su ruta y elaboren su propio curso.

¿En qué se diferencian los tres principales roles de datos: el ingeniero de datos, el analista de datos y el científico de datos?

Hay una variedad de roles que son responsables de recopilar, organizar y analizar datos para que una corporación se tome en serio el manejo de datos. Dada la amplitud de este proceso, que incluye todo, desde datos sin procesar hasta información procesable, puede haber una idea errónea sobre de qué es responsable cada trabajo de datos.

Los ingenieros de datos, los analistas de datos y los científicos de datos son los tres roles de datos clave que las empresas contratan para sus equipos de datos. Estas son las diferencias clave:

1. Ingeniero de datos: el trabajo de un ingeniero de datos es descubrir cómo recopilar, organizar y conservar los datos, por lo que son una parte importante de cualquier equipo de datos. Las habilidades demandadas para convertirse en ingeniero de datos son SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, comunicación interpersonal, gestión del tiempo, etc.
2. Analista de datos: un buen analista de datos tendría la curiosidad y la capacidad de analizar los datos desde varias perspectivas, limpiar y transformar los datos para buscar tendencias. Es posible que descubran nuevas vías para que la organización las busque, como ubicaciones donde se podrían recopilar datos adicionales para una investigación más profunda. Los requisitos para un analista de datos son SQL, programación estadística, Microsoft Excel, pensamiento crítico, visualización de datos, presentación de datos, etc.
3. Científicos de datos: los científicos de datos construyen algoritmos y modelos de predicción para extraer los datos que necesita el negocio, y ayudan en el análisis de datos y comparten hallazgos con sus pares. Las habilidades básicas de la ciencia de datos son el análisis estadístico, el aprendizaje automático, la informática, la programación, la comunicación y las habilidades blandas.