Eles dizem que os dados são o novo petróleo - é realmente verdade?

Publicados: 2018-01-05

high in demand Você deve estar se perguntando – os profissionais de dados estão em alta demanda perks get there Quais são as vantagens chegar lá Vamos entender tudo:

Índice

O que exatamente é Big Data?

Em um dia normal, geramos cerca de 10 GB de dados individualmente por nossas chamadas, uso de mídia social, fotos, rastreamentos de localização, contas de compras e muito mais. Acumulando tudo isso para cada indivíduo que tem acesso à tecnologia, estamos olhando para um bilhão de GB de dados gerados em todo o mundo. Se isso soa grande o suficiente para você, podemos simplesmente chamá-lo de “Big Data”.

Ok, há muitos dados. E daí?
Pesquisadores e gigantes da tecnologia entenderam a importância desses dados e começaram a caçar pessoas que podem manipular , explorar e utilizar esses dados . Ele deu origem a três títulos novos e loucos em demanda Data Engineer , Data Analyst e Data Scientist, respectivamente.

	Cientista de dados	Engenheiro de dados	Analista de informações
Função	Limpe, organize e gere insights de (big) data	Gerencie, proteja, centralize e integre sistemas de dados e fontes	Coletar, processar e realizar análises estatísticas sobre os dados
Mentalidade	Crie IA usando big data	Projete facilmente a arquitetura de dados	Extraia insights de dados
Habilidades	Machine Learning, Computação Distribuída e Visualização de Dados	Data Warehousing, arquiteturas de banco de dados, trabalhos Extract-Transform-Load (ETL) e gerenciamento de sistema	Comunicação e visualização, ferramentas de planilha e inteligência orientada para negócios
Ferramentas e idiomas	Python, R, SQL, Spark, Map-Reduce	Hadoop, Spark, Hive, PIG, SQL	SAS, VBA, R, Excel, Tableau
Salário médio	$ 125.000	$ 110.000	$ 90.000

Legal, nós entendemos o que eles fazem. Mas por que o hype?
Quem é um Cientista de Dados, um Analista de Dados e um Engenheiro de Dados?

Vamos dar uma olhada em algumas histórias de sucesso

Xerox: Depois de optar pela solução de Big Data, a empresa mudou sua abordagem, resultando na reorganização da Xerox no paradigma de contratação e na redução de 20% nas taxas de desgaste do pessoal de suporte, economizando milhões de dólares para a empresa a longo prazo.
IBM: Adquirindo a 'The Weather Company' e aproveitando o Big Data coletado de mais de 100.000 sensores de monitoramento climático, aeronaves especializadas, aplicativos em gadgets e vários outros dispositivos, o IBM Watson se beneficia de mais de 2,2 bilhões de pontos de coleta de dados exclusivos, permitindo o monitoramento constante do clima. $500,000,000 As perdas e danos causados pelo clima representam cerca de US$ 500.000.000 Paypal: Desenvolveu um sistema automatizado de detecção de fraudes analisando bilhões de registros, alcançando uma taxa de perda líder do setor de 0,5%.
Tesla: Analisando enormes dados gerados por computadores de bordo em cada carro, os engenheiros podem prever falhas de peças, possíveis problemas de segurança e controle automatizado e bloqueios de emergência.
Você pode pensar que estes são gigantes que podem pagar bilhões de dólares!

E as pequenas empresas? O investimento em Big Data vale a pena para eles?

Existem algumas soluções prontas disponíveis no mercado, além de serviços de provedores de nuvem como AWS, Google Cloud ou Azure. Tudo isso torna as ferramentas de análise de Big Data bastante acessíveis. Startups regulares de médio porte se beneficiam desses serviços, algumas empresas indianas populares que utilizam serviços em nuvem são Freshdesk, Sigtuple, Paralleldots, etc.
Startups que se tornaram gigantes da tecnologia como Google, Facebook, Apple, Microsoft etc. montaram seus laboratórios de IA apenas para avançar na pesquisa sobre como lidar com Big Data e criar maravilhas a partir dele.
Aplicativos de Big Data que o cercam

Por que os profissionais de dados são tão especiais?

Vamos nos aprofundar na mentalidade de um profissional de dados, a habilidade mais desafiadora e exclusiva que separa um ótimo profissional de dados de outras funções de DSA (Data Science and Analytics) é a capacidade de usar big data. Com uma quantidade tão grande de dados fluindo a cada segundo, fica difícil processar e extrair informações significativas em tempo real.
Os profissionais de dados resolvem esse problema de big data usando uma combinação de algoritmos avançados e tecnologia popularmente chamada de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo, que está cada vez mais entrando em nossas vidas diárias.

Assistente do Google, Siri, Alexa, Cortana, Prisma, filtros do Snapchat, localização do Facebook, marcação de rosto etc. são exemplos de aprendizado de máquina. No centro de todas essas tecnologias está a semente do big data que fornece combustível e vida para o aprendizado profundo ou Inteligência Artificial.

O que faz do Big Data o Novo Petróleo
Big data em sua enormidade é um vasto oceano de oportunidades inexploradas. Gigantes da tecnologia estão investindo bilhões de dólares para detalhar e extrair as informações vitais escondidas profundamente neste big data. Em uma comparação direta com um recurso vital muito semelhante na economia moderna: o petróleo bruto, o big data de fato é o novo petróleo/combustível para o futuro.
“ Inteligência Artificial é a nova eletricidade”,Diz Andrew Ng (cientista de IA) explicando o poder que a Inteligência Artificial traz ao fornecer soluções modernas. Ele garante ainda a importância do big data e provavelmente eleva seu valor paralelamente ao petróleo, tornando-o o “novo petróleo” do século XXI.
Momento da verdade:

“Os profissionais de dados veem o big data como petróleo (pelo seu valor) e desenvolvem expertise para extraí-lo, processá-lo e convertê-lo em insights/soluções que atendem não apenas às empresas, mas a todos!”
Recentemente, o Deepmind do Google processou milhões de petabytes e encontrou 2 novos exoplanetas escondidos aos olhos de pesquisadores interestelares . Várias startups desenvolveram soluções de imagem que são melhores na detecção de câncer do que os melhores radiologistas do mundo. Os veículos autônomos estão se tornando populares e o Google lançou fones de ouvido que permitem a tradução ao vivo de qualquer idioma para o que você pode entender. Todos esses avanços só foram possíveis devido ao big data .
Papéis e salários de Big Data no setor financeiro
Agora, vamos responder a pergunta de ouro:

Como você pode se transformar em um profissional de dados?
Para se tornar um melhor profissional de dados, seja analista, cientista de dados ou engenheiro de dados, é preciso entender o poder e o potencial do big data . É vantajoso para um aspirante a profissional de dados sujar as mãos com técnicas de big data. Embora, uma compreensão profunda dos algoritmos de aprendizado de máquina seja uma obrigação!
Sinta-se à vontade para revisar os seguintes cursos precisamente voltados para o avanço do conhecimento no domínio dos dados:
Programa PG em Engenharia de Big Data com BITS Pilani
Diploma PG em Ciência de Dados com IIIT-Bangalore
PG Diploma em Machine Learning e Inteligência Artificial
Entendi! Quais são minhas opções?
Familiarize-se com as tecnologias de big data e familiarize-se com ferramentas como Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase e Map-Reduce. Você pode decidir se deseja continuar como cientista de dados, analista de dados ou engenheiro de dados. Você encontrará oportunidades infinitas e empregos bem remunerados em todo o mundo sob gigantes da tecnologia e outras multinacionais que aproveitam o poder do big data.

Os dados estão sendo chamados de o novo petróleo. Está mudando o significado da análise e avançando na revolução da Inteligência Artificial todos os dias. Os dados estão alimentando o futuro enquanto falamos e embarcar em um longo veleiro é uma boa ideia.
Por que os dados são valiosos e importantes?
Os dados podem ser usados para acelerar as operações corporativas, eliminar erros no processo de produção e na tomada de decisões, detectar e reduzir riscos antes que eles ocorram e assim por diante. Como resultado, qualquer setor pode se beneficiar ao transformar dados em valor. As empresas que colocam os dados no centro de suas operações e permitem que eles conduzam todas as ações, capacitando os usuários e acelerando a tomada de decisões em toda a organização, serão as vencedoras no futuro. Eles se tornarão mais adaptáveis, disruptivos e inovadores. Outros apenas os seguirão à medida que discernirem sua rota e traçarem seu próprio curso.

Como as três principais funções de dados – Engenheiro de Dados, Analista de Dados e Cientista de Dados são diferentes umas das outras?
Há uma variedade de funções que são responsáveis por coletar, organizar e analisar dados para que uma corporação leve a sério o tratamento de dados. Dada a ampla extensão desse processo, que inclui tudo, desde dados brutos até insights acionáveis, pode haver algum equívoco sobre o que cada trabalho de dados é responsável.

Engenheiros de dados, analistas de dados e cientistas de dados são as três principais funções de dados que as empresas contratam para suas equipes de dados. Aqui estão as principais diferenças:

1. Engenheiro de dados - O trabalho de um engenheiro de dados é descobrir como coletar, organizar e preservar dados, portanto, eles são uma parte importante de qualquer equipe de dados. As habilidades exigidas para se tornar um engenheiro de dados são SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, comunicação interpessoal, gerenciamento de tempo, etc.
2. Analista de Dados - Um bom analista de dados teria a curiosidade e a capacidade de analisar os dados de várias perspectivas, limpando e transformando os dados para buscar tendências. Eles podem descobrir novos caminhos para a organização buscar, como locais onde dados adicionais podem ser coletados para pesquisas mais aprofundadas. Os requisitos para um Analista de Dados são SQL, Programação Estatística, Microsoft Excel, Pensamento Crítico, Visualização de Dados, Apresentação de Dados, etc.
3. Cientistas de Dados – Os Cientistas de Dados constroem algoritmos e modelos de previsão para extrair os dados de que os negócios precisam e auxiliam na análise de dados e no compartilhamento de descobertas com colegas. As principais habilidades de Data Science são análise estatística, aprendizado de máquina, ciência da computação, programação, comunicação e soft skills.