Mówią, że dane to nowy olej – czy to naprawdę prawda?
Opublikowany: 2018-01-05high in demand Pewnie się zastanawiasz – Data Professionals są bardzo poszukiwani perks get there Jakie są korzyści płynące się do niej dostać Rozumiem to wszystko:
Spis treści
Czym dokładnie jest Big Data?
W zwykły dzień generujemy indywidualnie około 10 GB danych na podstawie naszych połączeń, korzystania z mediów społecznościowych, zdjęć, śladów lokalizacji, rachunków za zakupy i wielu innych. Zbierając to wszystko dla każdej osoby, która ma dostęp do technologii, patrzymy na miliard GB danych generowanych na całym świecie. Jeśli brzmi to dla Ciebie wystarczająco dużo, możemy po prostu nazwać to „Wielkimi danymi”.
Ok, jest dużo danych. Więc co?
Badacze i giganci technologiczni zrozumieli znaczenie tych danych i zaczęli polować na ludzi, którzy potrafią obsługiwać , badać i wykorzystywać te dane . Dało to początek trzem nowym i zwariowanym tytułom na żądanie, odpowiednio, Data Engineer , Data Analyst i Data Scientist .
Naukowiec ds. danych | Inżynier danych | Analityk danych | |
| Rola | Oczyszczaj, organizuj i generuj spostrzeżenia z (dużych) danych | Zarządzaj, chroń, centralizuj i integruj systemy i źródła danych | Zbieraj, przetwarzaj i przeprowadzaj analizy statystyczne danych |
| Sposób myślenia | Twórz sztuczną inteligencję za pomocą dużych zbiorów danych | Łatwe projektowanie architektury danych | Uzyskaj wgląd w dane |
| Umiejętności | Uczenie maszynowe, przetwarzanie rozproszone i wizualizacja danych | Magazynowanie danych, architektury baz danych, zadania Extract-Transform-Load (ETL) i zarządzanie systemem | Komunikacja i wizualizacja, narzędzia do arkuszy kalkulacyjnych i inteligencja biznesowa |
| Narzędzia i języki | Python, R, SQL, Spark, Map-Reduce | Hadoop, Spark, Hive, PIG, SQL | SAS, VBA, R, Excel, Tableau |
| Średnia wypłata | 125000$ | 110000$ | $90000 |
Fajnie, rozumiemy, co robią. Ale dlaczego szum?
Kim jest analityk danych, analityk danych i inżynier danych?
Rzućmy okiem na kilka historii sukcesu
Xerox: Po przejściu na rozwiązanie Big Data, firma zmieniła swoje podejście, w wyniku czego Xerox zreorganizował swój paradygmat zatrudniania i obniżył wskaźnik utraty personelu pomocniczego o 20%, oszczędzając firmie miliony dolarów w perspektywie długoterminowej.
IBM: Przejmując „The Weather Company” i wykorzystując Big Data zebrane z ponad 100 000 czujników monitorujących pogodę, wyspecjalizowanych samolotów, aplikacji w gadżetach i różnych innych urządzeniach, IBM Watson korzysta z ponad 2,2 miliarda unikalnych punktów gromadzenia danych umożliwiających stałe monitorowanie pogody. $500,000,000 Straty i szkody spowodowane przez pogodę wynoszą prawie 500 000 000 USD Paypal: Opracował zautomatyzowany system wykrywania oszustw analizujący miliardy rekordów, osiągając wiodący w branży wskaźnik strat na poziomie 0,5%.
Tesla: Analizując ogromne ilości danych generowanych przez komputery pokładowe w każdym samochodzie, inżynierowie mogą przewidzieć awarie części, potencjalne problemy z bezpieczeństwem oraz zautomatyzowane sterowanie i awaryjne blokady.
Możesz pomyśleć, że są to giganci, których stać na miliardy dolarów!
A co z małymi firmami? Czy inwestycja w Big Data jest dla nich opłacalna?
Na rynku dostępnych jest sporo gotowych rozwiązań, a także usług od dostawców chmury, takich jak AWS, Google Cloud czy Azure. Wszystko to sprawia, że narzędzia do analizy Big Data są dość przystępne cenowo. Z tych usług korzystają zwykłe średniej wielkości startupy, niektóre popularne indyjskie firmy korzystające z usług w chmurze to Freshdesk, Sigtuple, Paralleldots itp.
Startupy, które stały się gigantami technologicznymi, takimi jak Google, Facebook, Apple, Microsoft itp., utworzyły swoje laboratoria AI tylko po to, by rozwijać badania nad obsługą Big Data i tworzeniem z nich cudów.
Aplikacje Big Data, które Cię otaczają
Dlaczego specjaliści od danych są tak wyjątkowi?
Zanurzmy się głębiej w sposób myślenia specjalisty ds. danych. Najtrudniejszą i unikalną umiejętnością, która oddziela świetnego specjalistę ds. danych od innych ról DSA (nauka o danych i analityka), jest umiejętność korzystania z danych big data. Przy tak ogromnych ilościach danych przepływających w każdej sekundzie, przetwarzanie i wydobywanie znaczących informacji w locie staje się trudne.
Specjaliści zajmujący się danymi rozwiązują ten problem dużych zbiorów danych, wykorzystując połączenie zaawansowanych algorytmów i technologii popularnie zwanej uczeniem maszynowym lub głębokim uczeniem, które coraz częściej wkracza w nasze codzienne życie.
Asystent Google, Siri, Alexa, Cortana, Prisma, filtry Snapchat, lokalizacja na Facebooku, tagowanie twarzy itp. to przykłady uczenia maszynowego. U podstaw wszystkich tych technologii leży zalążek dużych zbiorów danych zapewniających paliwo i życie dla głębokiego uczenia lub sztucznej inteligencji.
Co sprawia, że Big Data jest nową ropą?
Big data w swoim ogromie to ogromny ocean niewykorzystanych możliwości. Giganci technologiczni inwestują miliardy dolarów, aby przeanalizować i wydobyć istotne informacje ukryte głęboko w tych dużych zbiorach danych. W bezpośrednim porównaniu z bardzo podobnym ważnym zasobem we współczesnej gospodarce: ropą naftową, big data rzeczywiście jest nową ropą/paliwem na przyszłość.
„ Sztuczna inteligencja to nowa elektryczność”,Mówi Andrew Ng (naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją) wyjaśniając moc, jaką wnosi sztuczna inteligencja w dostarczaniu nowoczesnych rozwiązań. Ponadto zapewnia o znaczeniu big data i prawdopodobnie zwiększa jego wartość równolegle do ropy naftowej, czyniąc z niej „nową ropę” XXI wieku.
Moment prawdy:„Specjaliści ds. danych postrzegają big data jako ropę (ze względu na jej wartość) i rozwijają wiedzę specjalistyczną, aby je wydobywać, przetwarzać i przekształcać w spostrzeżenia/rozwiązania, które zaspokajają nie tylko firmy, ale wszystkich!”
Niedawno Google Deepmind przetworzył miliony petabajtów i znalazł 2 nowe egzoplanety ukryte przed oczami międzygwiezdnych badaczy . Różne startupy opracowały rozwiązania obrazowe, które są lepsze w wykrywaniu raka niż najlepsi radiolodzy na świecie. Pojazdy autonomiczne stają się coraz bardziej popularne, a Google uruchomiło słuchawki, które umożliwiają tłumaczenie na żywo dowolnego języka na to, co możesz zrozumieć. Wszystkie te przełomy były możliwe tylko dzięki big data .
Role i wynagrodzenia Big Data w branży finansowejTeraz odpowiedzmy na złote pytanie:
Jak zmienić się w profesjonalistę ds. danych?
Aby stać się lepszym profesjonalistą ds. danych, czy to analitykiem, naukowcem czy inżynierem danych, trzeba zrozumieć moc i potencjał big data . Dla początkującego specjalisty ds. danych korzystne jest ubrudzenie sobie rąk technikami Big Data. Chociaż głębokie zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego jest koniecznością!
Zapraszamy do zapoznania się z następującymi kursami, które mają na celu pogłębienie wiedzy w dziedzinie danych:
- Program PG w inżynierii Big Data z BITS Pilani
- Dyplom PG z nauki o danych z IIIT-Bangalore
- Dyplom PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
Rozumiem! Jakie mam opcje?
Zapoznaj się z technologiami Big Data i narzędziami takimi jak Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase i Map-Reduce. Możesz zdecydować, czy chcesz zostać naukowcem danych, analitykiem danych czy inżynierem danych. Znajdziesz nieskończone możliwości i dobrze płatne miejsca pracy na całym świecie u gigantów technologicznych i innych korporacji wielonarodowych wykorzystujących moc big data.Dane nazywają się nową ropą. Każdego dnia zmienia znaczenie analityki i przyspiesza rewolucję sztucznej inteligencji. Dane napędzają przyszłość, gdy mówimy, a wejście na pokład długiego żaglowca to dobry pomysł.
Dlaczego dane są cenne i ważne?
Dane mogą służyć do przyspieszania operacji korporacyjnych, eliminowania błędów w procesie produkcyjnym i podejmowaniu decyzji, wykrywania i ograniczania zagrożeń przed ich wystąpieniem i tak dalej. W rezultacie każda branża może skorzystać na zamianie danych w wartość. W przyszłości zwycięzcami będą firmy, które umieszczają dane w centrum swoich działań i pozwalają im kierować każdym działaniem, wzmacniając pozycję użytkowników i przyspieszając podejmowanie decyzji w całej organizacji. Staną się bardziej elastyczne, destrukcyjne i innowacyjne. Inni będą podążać za nimi tylko wtedy, gdy rozpoznają swoją trasę i opracują swój własny kurs.
Czym różnią się od siebie trzy główne role związane z danymi — inżynier danych, analityk danych i specjalista ds. danych?
Istnieje wiele ról, które są odpowiedzialne za zbieranie, organizowanie i analizowanie danych, aby korporacja poważnie podchodziła do danych. Biorąc pod uwagę szeroki zakres tego procesu, który obejmuje wszystko, od nieprzetworzonych danych po praktyczne spostrzeżenia, może pojawić się błędne przekonanie na temat tego, za co odpowiada każde zadanie związane z danymi.
Inżynierowie danych, analitycy danych i analitycy danych to trzy kluczowe role danych, które firmy zatrudniają w swoich zespołach danych. Oto kluczowe różnice:
1. Inżynier danych — zadaniem inżyniera danych jest ustalenie, jak zbierać, organizować i przechowywać dane, dlatego są oni ważną częścią każdego zespołu danych. Wymagane umiejętności, aby zostać inżynierem danych to SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, komunikacja interpersonalna, zarządzanie czasem itp.
2. Analityk danych — dobry analityk danych miałby ciekawość i umiejętność patrzenia na dane z kilku perspektyw, oczyszczania i przekształcania danych w celu poszukiwania trendów. Mogą odkryć nowe ścieżki, którymi może podążać organizacja, takie jak lokalizacje, w których można by gromadzić dodatkowe dane w celu bardziej dogłębnych badań. Wymagania dla analityka danych to SQL, programowanie statystyczne, Microsoft Excel, krytyczne myślenie, wizualizacja danych, prezentacja danych itp.
3. Naukowcy zajmujący się danymi — naukowcy zajmujący się danymi konstruują algorytmy i modele predykcyjne w celu wyodrębnienia danych, których potrzebuje firma, a także pomagają w analizie danych i udostępnianiu wyników partnerom. Podstawowe umiejętności Data Science to analiza statystyczna, uczenie maszynowe, informatyka, programowanie, komunikacja i umiejętności miękkie.