Dicono che i dati siano il nuovo petrolio: è davvero vero?

Ciò che rende i Big Data il nuovo petrolio

I big data nella loro enormità sono un vasto oceano di opportunità non sfruttate. I giganti della tecnologia stanno investendo miliardi di dollari per approfondire ed estrarre le informazioni vitali nascoste in profondità in questi big data. In un confronto diretto con una risorsa vitale molto simile nell'economia moderna: il greggio, i big data sono infatti il ​​nuovo petrolio/combustibile del futuro.

“ L'intelligenza artificiale è la nuova elettricità”,Dice Andrew Ng (scienziato dell'IA) spiegando il potere che l'Intelligenza Artificiale porta nel fornire soluzioni moderne. Assicura ulteriormente l'importanza dei big data e probabilmente ne fa un passo parallelo al petrolio, facendone il “nuovo petrolio” del 21° secolo.
Momento della verità:

"I professionisti dei dati vedono i big data come petrolio (per il loro valore) e sviluppano competenze per estrarli, elaborarli e convertirli in approfondimenti/soluzioni che soddisfano non solo le aziende ma tutti!"

Di recente, Deepmind di Google ha elaborato milioni di petabyte e ha trovato 2 nuovi esopianeti nascosti agli occhi dei ricercatori interstellari . Diverse startup hanno sviluppato soluzioni di immagine che sono migliori nel rilevare il cancro rispetto ai migliori radiologi del mondo. I veicoli autonomi stanno diventando popolari e Google ha lanciato auricolari che consentono la traduzione dal vivo di qualsiasi lingua in ciò che puoi capire. Tutte queste scoperte sono state possibili solo grazie ai big data .
Ruoli e stipendi dei big data nel settore finanziario

Ora, rispondiamo alla domanda d'oro:

Come puoi trasformarti in un professionista dei dati?

Per diventare un professionista dei dati migliore, che si tratti di un analista, di uno scienziato di dati o di un ingegnere di dati, è necessario comprendere la potenza e il potenziale dei big data . È vantaggioso per un aspirante professionista dei dati sporcarsi le mani con le tecniche dei big data. Tuttavia, una profonda conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico è d'obbligo!
Sentiti libero di rivedere i seguenti corsi mirati proprio all'avanzamento delle conoscenze nel dominio dei dati:

1. Programma PG in Big Data Engineering con BITS Pilani
2. PG Diploma in Data Science con IIIT-Bangalore
3. Diploma PG in Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Fatto! Quali sono le mie opzioni?
Acquisisci familiarità con le tecnologie dei big data e familiarizza con strumenti come Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase e Map-Reduce. Puoi decidere se procedere come data scientist, data analyst o data engineer. Troverai infinite opportunità e lavori ben pagati in tutto il mondo sotto i giganti della tecnologia e altre multinazionali che sfruttano la potenza dei big data.

I dati vengono chiamati il ​​nuovo petrolio. Sta cambiando il significato dell'analisi e portando avanti la rivoluzione dell'Intelligenza Artificiale ogni giorno. I dati stanno alimentando il futuro mentre parliamo e salire a bordo di un lungo veliero è una buona idea.

Perché i dati sono preziosi e importanti?

I dati possono essere utilizzati per velocizzare le operazioni aziendali, eliminare gli errori nel processo di produzione e nel processo decisionale, rilevare e ridurre i rischi prima che si verifichino e così via. Di conseguenza, qualsiasi settore può trarre vantaggio dalla trasformazione dei dati in valore. Le aziende che mettono i dati al centro delle loro operazioni e consentono loro di guidare ogni azione, responsabilizzando gli utenti e accelerando il processo decisionale all'interno dell'organizzazione, saranno le vincitrici in futuro. Diventeranno più adattabili, dirompenti e innovativi. Altri li seguiranno solo mentre discernono il loro percorso e creano il proprio percorso.

In che modo i tre ruoli principali di Data Engineer, Data Analyst e Data Scientist sono diversi l'uno dall'altro?

Esistono diversi ruoli responsabili della raccolta, dell'organizzazione e dell'analisi dei dati affinché un'azienda possa prendere sul serio la gestione dei dati. Data l'ampia estensione di questo processo, che include qualsiasi cosa, dai dati grezzi alle informazioni utili, potrebbe esserci un'idea sbagliata su ciò di cui è responsabile ogni processo di dati.

Data engineer, data analyst e data scientist sono i tre ruoli chiave per i dati che le aziende assumono per i loro data team. Ecco le differenze principali:

1. Ingegnere dei dati - Il compito di un ingegnere dei dati è capire come raccogliere, organizzare e conservare i dati, quindi sono una parte importante di qualsiasi team di dati. Le competenze richieste per diventare un Data Engineer sono SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, comunicazione interpersonale, gestione del tempo, ecc.
2. Analista dei dati - Un buon analista dei dati avrebbe la curiosità e la capacità di esaminare i dati da diverse prospettive, ripulire e trasformare i dati per cercare le tendenze. Potrebbero scoprire nuove strade per l'organizzazione da perseguire, come luoghi in cui potrebbero essere raccolti dati aggiuntivi per ricerche più approfondite. I requisiti per un analista di dati sono SQL, programmazione statistica, Microsoft Excel, pensiero critico, visualizzazione dei dati, presentazione dei dati, ecc.
3. Data Scientist: i Data Scientist costruiscono algoritmi e modelli di previsione per estrarre i dati di cui l'azienda ha bisogno e aiutano nell'analisi dei dati e nella condivisione dei risultati con i colleghi. Le competenze chiave di Data Science sono l'analisi statistica, l'apprendimento automatico, l'informatica, la programmazione, la comunicazione e le competenze trasversali.