Ils disent que les données sont le nouveau pétrole - est-ce vraiment vrai ?

Publié: 2018-01-05

high in demand Vous devez vous demander : les professionnels des données sont très demandés perks get there Quels sont les avantages y arriverComprenons tout :

Table des matières

Qu'est-ce que le Big Data exactement ?
Jetons un coup d'œil à quelques exemples de réussite
Qu'en est-il des petites entreprises? L'investissement dans le Big Data en vaut-il la peine pour eux ?
Pourquoi les professionnels de la data sont-ils si particuliers ?
Ce qui fait du Big Data le nouveau pétrole
Comment devenir un professionnel des données ?
Pourquoi les données sont-elles précieuses et importantes ?
En quoi les trois principaux rôles de Data - l'ingénieur de données, l'analyste de données et le scientifique de données sont-ils différents les uns des autres ?

Qu'est-ce que le Big Data exactement ?

Au cours d'une journée normale, nous générons environ 10 Go de données individuellement par nos appels, l'utilisation des médias sociaux, les photos, les traces de localisation, les factures d'achat et bien plus encore. En accumulant tout cela pour chaque individu qui a accès à la technologie, nous examinons un milliard de Go de données générées à travers le monde. Si cela vous semble assez important, nous pouvons simplement l'appeler "Big Data".

Ok, il y a beaucoup de données. Et alors?
Les chercheurs et les géants de la technologie ont compris l'importance de ces données et ont commencé à chasser les personnes capables de gérer , d' explorer et d'utiliser ces données . Il a donné naissance à trois titres nouveaux et fous à la demande Data Engineer , Data Analyst et Data Scientist, respectivement.

	Scientifique des données	Ingénieur de données	Analyste de données
Rôle	Nettoyer, organiser et générer des informations à partir de (big) data	Gérer, protéger, centraliser et intégrer les systèmes et sources de données	Collecter, traiter et effectuer des analyses statistiques sur les données
Mentalité	Créer de l'IA à l'aide du Big Data	Concevez facilement une architecture de données	Tirez des enseignements des données
Compétences	Apprentissage automatique, informatique distribuée et visualisation de données	Entreposage de données, architectures de bases de données, travaux d'extraction-transformation-chargement (ETL) et gestion du système	Communication et visualisation, outils de feuille de calcul et intelligence d'affaires
Outils et langages	Python, R, SQL, Spark, Map-Reduce	Hadoop, Spark, Hive, PIG, SQL	SAS, VBA, R, Excel, Tableau
Salaire moyen	125 000 $	110 000 $	$90000

Cool, on comprend ce qu'ils font. Mais pourquoi le battage médiatique?
Qui est un Data Scientist, un Data Analyst et un Data Engineer ?

Jetons un coup d'œil à quelques exemples de réussite

Xerox : Après avoir opté pour la solution Big Data, l'entreprise a modifié son approche, ce qui a conduit Xerox à réorganiser son modèle d'embauche et à réduire de 20 % le taux d'attrition de son personnel d'assistance, ce qui a permis à l'entreprise d'économiser des millions de dollars à long terme.
IBM : en acquérant "The Weather Company" et en exploitant les mégadonnées collectées à partir de plus de 100 000 capteurs de surveillance météorologique, avions spécialisés, applications dans des gadgets et divers autres appareils, IBM Watson bénéficie de plus de 2,2 milliards de points de collecte de données uniques permettant une surveillance météorologique constante. $500,000,000 Les pertes et dommages causés par les intempéries représentent près de 500 000 000 $ Paypal : a développé un système automatisé de détection des fraudes analysant des milliards d'enregistrements, atteignant le taux de perte le plus élevé du secteur de 0,5 %.
Tesla : en analysant d'énormes données générées par les ordinateurs de bord de chaque voiture, les ingénieurs peuvent prédire les défaillances de pièces, les problèmes de sécurité potentiels et les contrôles automatisés et les verrouillages d'urgence.
Vous pensez peut-être que ce sont des géants qui peuvent se permettre des milliards de dollars !

Qu'en est-il des petites entreprises? L'investissement dans le Big Data en vaut-il la peine pour eux ?

Il existe de nombreuses solutions prêtes à l'emploi disponibles sur le marché, ainsi que des services de fournisseurs de cloud comme AWS, Google Cloud ou Azure. Tous ces éléments rendent les outils d'analyse de Big Data assez abordables. Les startups de taille moyenne régulières bénéficient de ces services, certaines entreprises indiennes populaires utilisant des services cloud sont Freshdesk, Sigtuple, Paralleldots, etc.
Les startups devenues des géants de la technologie comme Google, Facebook, Apple, Microsoft, etc. ont créé leurs laboratoires d'IA uniquement pour faire avancer la recherche sur la gestion du Big Data et en faire des merveilles.
Applications Big Data qui vous entourent

Pourquoi les professionnels de la data sont-ils si particuliers ?

Plongeons plus profondément dans l'état d'esprit d'un professionnel des données, la compétence la plus difficile et la plus unique qui sépare un excellent professionnel des données des autres rôles DSA (Data Science and Analytics) est la capacité à utiliser le Big Data. Avec de telles quantités de données circulant à chaque seconde, il devient difficile de traiter et d'extraire des informations significatives à la volée.
Les professionnels des données résolvent ce problème de mégadonnées en utilisant une combinaison d'algorithmes avancés et de technologies communément appelées apprentissage automatique ou apprentissage en profondeur, qui font de plus en plus leur chemin dans notre vie quotidienne.

L'assistant Google, Siri, Alexa, Cortana, Prisma, les filtres Snapchat, la localisation Facebook, le marquage du visage, etc. sont tous des exemples d'apprentissage automatique. Au cœur de toutes ces technologies se trouve la graine du big data qui fournit le carburant et la vie pour l'apprentissage en profondeur ou l'intelligence artificielle.

Ce qui fait du Big Data le nouveau pétrole
Le Big Data dans son ampleur est un vaste océan d'opportunités inexploitées. Les géants de la technologie investissent des milliards de dollars pour creuser et extraire les informations vitales cachées au plus profond de ces mégadonnées. Dans une comparaison directe avec une ressource vitale très similaire dans l'économie moderne : le pétrole brut, le big data est en effet le nouveau pétrole/carburant pour l'avenir.
« L'intelligence artificielle est la nouvelle électricité »,Dit Andrew Ng (scientifique en intelligence artificielle) expliquant la puissance de l'intelligence artificielle dans la fourniture de solutions modernes. Il assure en outre l'importance des mégadonnées et augmente probablement sa valeur parallèlement au pétrole, ce qui en fait le «nouveau pétrole» du 21e siècle.
Moment de vérité:

"Les professionnels des données voient le big data comme du pétrole (pour sa valeur) et développent une expertise pour l'extraire, le traiter et le convertir en idées/solutions qui s'adressent non seulement aux entreprises mais à tout le monde !"
Récemment, Deepmind de Google a traité des millions de pétaoctets et a trouvé 2 nouvelles exoplanètes cachées aux yeux des chercheurs interstellaires . Diverses startups ont développé des solutions d'imagerie qui détectent mieux le cancer que les meilleurs radiologues du monde. Les véhicules autonomes deviennent populaires et Google a lancé des écouteurs qui permettent la traduction en direct de n'importe quelle langue vers ce que vous pouvez comprendre. Toutes ces percées n'ont été possibles que grâce au big data .
Rôles et salaires du Big Data dans le secteur financier
Maintenant, répondons à la question d'or :

Comment devenir un professionnel des données ?
Pour devenir un meilleur professionnel des données, qu'il s'agisse d'un analyste, d'un scientifique des données ou d'un ingénieur des données, il faut comprendre la puissance et le potentiel du Big Data . Il est avantageux pour un aspirant professionnel des données de se salir les mains avec les techniques du Big Data. Cependant, une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique est indispensable !
N'hésitez pas à consulter les cours suivants visant précisément à faire progresser les connaissances dans le domaine des données :

Programme PG en Big Data Engineering avec BITS Pilani
Diplôme PG en science des données avec IIIT-Bangalore
Diplôme PG en apprentissage automatique et intelligence artificielle
J'ai compris! Quelles sont mes options ?
Familiarisez-vous avec les technologies du Big Data et familiarisez-vous avec des outils comme Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase et Map-Reduce. Vous pouvez décider de poursuivre en tant que data scientist, analyste de données ou ingénieur de données. Vous trouverez des opportunités infinies et des emplois bien rémunérés à travers le monde auprès de géants de la technologie et d'autres multinationales exploitant la puissance du Big Data.

Les données sont appelées le nouveau pétrole. Cela change le sens de l'analyse et fait progresser la révolution de l'intelligence artificielle chaque jour. Les données alimentent l'avenir au moment où nous parlons et monter à bord d'un long voilier est une bonne idée.
Pourquoi les données sont-elles précieuses et importantes ?
Les données peuvent être utilisées pour accélérer les opérations de l'entreprise, éliminer les erreurs dans le processus de production et la prise de décision, détecter et réduire les risques avant qu'ils ne surviennent, etc. Par conséquent, n'importe quelle industrie peut tirer profit de la transformation des données en valeur. Les entreprises qui placent les données au centre de leurs opérations et leur permettent de piloter chaque action, en responsabilisant les utilisateurs et en accélérant la prise de décision dans toute l'organisation, seront les gagnantes à l'avenir. Ils deviendront plus adaptables, perturbateurs et innovants. D'autres ne les suivront que lorsqu'ils discerneront leur route et façonneront leur propre parcours.

En quoi les trois principaux rôles de Data - l'ingénieur de données, l'analyste de données et le scientifique de données sont-ils différents les uns des autres ?
Il existe une variété de rôles qui sont responsables de la collecte, de l'organisation et de l'analyse des données afin qu'une entreprise prenne au sérieux le traitement des données. Compte tenu de l'étendue de ce processus, qui comprend tout, des données brutes aux informations exploitables, il peut y avoir une idée fausse de ce dont chaque travail de données est responsable.

Les ingénieurs de données, les analystes de données et les scientifiques des données sont les trois principaux rôles de données que les entreprises embauchent pour leurs équipes de données. Voici les principales différences :

1. Ingénieur de données - Le travail d'un ingénieur de données consiste à déterminer comment collecter, organiser et conserver les données. Il s'agit donc d'un élément important de toute équipe de données. Les compétences recherchées pour devenir Data Engineer sont SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, la communication interpersonnelle, la gestion du temps, etc.
2. Analyste de données - Un bon analyste de données aurait la curiosité et la capacité d'examiner les données sous plusieurs angles, en nettoyant et en transformant les données pour rechercher des tendances. Ils pourraient découvrir de nouvelles pistes pour l'organisation, telles que des emplacements où des données supplémentaires pourraient être collectées pour des recherches plus approfondies. Les exigences pour un analyste de données sont SQL, la programmation statistique, Microsoft Excel, la pensée critique, la visualisation des données, la présentation des données, etc.
3. Scientifiques des données - Les scientifiques des données construisent des algorithmes et des modèles de prédiction pour extraire les données dont l'entreprise a besoin, et ils aident à l'analyse des données et au partage des résultats avec leurs pairs. Les compétences de base en science des données sont l'analyse statistique, l'apprentissage automatique, l'informatique, la programmation, la communication et les compétences générales.