Говорят, что данные — это новая нефть. Правда ли это?

Что делает большие данные новой нефтью

Большие данные в своем масштабе — это огромный океан неиспользованных возможностей. Технологические гиганты инвестируют миллиарды долларов в детализацию и извлечение жизненно важной информации, скрытой глубоко в этих больших данных. При прямом сравнении с очень похожим жизненно важным ресурсом в современной экономике: сырой нефтью, большие данные действительно являются новой нефтью/топливом будущего.

« Искусственный интеллект — это новое электричество»,Говорит Эндрю Нг (ученый в области искусственного интеллекта) , объясняя возможности искусственного интеллекта в предоставлении современных решений. Он также уверяет в важности больших данных и, вероятно, повышает их ценность параллельно с нефтью, что делает ее «новой нефтью» 21 века.
Момент истины:

«Профессионалы в области данных рассматривают большие данные как нефть (из-за их ценности) и развивают опыт для их извлечения, обработки и преобразования в идеи / решения, которые обслуживают не только компании, но и всех!»

Недавно Deepmind от Google обработал миллионы петабайт и обнаружил 2 новые экзопланеты, скрытые от глаз межзвездных исследователей . Различные стартапы разработали решения для визуализации, которые лучше обнаруживают рак, чем лучшие радиологи в мире. Автономные транспортные средства становятся популярными, и Google выпустила наушники, которые позволяют в реальном времени переводить любой язык на то, что вы понимаете. Все эти прорывы стали возможны только благодаря большим данным .
Роль больших данных и заработная плата в финансовой индустрии

Теперь давайте ответим на золотой вопрос:

Как вы можете стать профессионалом в области данных?

Чтобы стать лучшим профессионалом в области данных, будь то аналитик, специалист по данным или инженер данных, нужно понимать силу и потенциал больших данных . Начинающему специалисту по данным выгодно запачкать руки методами работы с большими данными. Хотя глубокое понимание алгоритмов машинного обучения обязательно!
Не стесняйтесь просматривать следующие курсы, направленные именно на углубление знаний в области данных:

1. Программа PG в области разработки больших данных с BITS Pilani
2. Диплом PG в области науки о данных с IIIT-Bangalore
3. Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта

Понятно! Каковы мои варианты?
Познакомьтесь с технологиями больших данных и ознакомьтесь с такими инструментами, как Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase и Map-Reduce. Вы можете решить, стать ли специалистом по данным, аналитиком данных или инженером данных. Вы найдете бесконечные возможности и высокооплачиваемую работу по всему миру у технологических гигантов и других транснациональных корпораций, использующих возможности больших данных.

Данные называют новой нефтью. Это меняет значение аналитики и продвигает революцию в области искусственного интеллекта каждый день. Пока мы говорим, данные подпитывают будущее, и попасть на борт длинного парусного корабля — хорошая идея.

Почему данные ценны и важны?

Данные можно использовать для ускорения корпоративных операций, устранения ошибок в производственном процессе и принятии решений, выявления и снижения рисков до их возникновения и т.д. В результате любая отрасль может извлечь выгоду из превращения данных в ценность. Компании, которые ставят данные в центр своей деятельности и позволяют им управлять каждым действием, расширяя возможности пользователей и ускоряя принятие решений в рамках всей организации, окажутся в выигрыше в будущем. Они станут более адаптируемыми, революционными и инновационными. Другие будут следовать за ними только по мере того, как они будут определять свой маршрут и прокладывать свой собственный курс.

Чем отличаются три основные роли Data Engineer, Data Analyst и Data Scientist?

Существует множество ролей, которые отвечают за сбор, организацию и анализ данных, чтобы корпорация серьезно относилась к работе с данными. Учитывая широкий диапазон этого процесса, который включает в себя все, от необработанных данных до полезной информации, может возникнуть некоторое неправильное представление о том, за что отвечает каждое задание данных.

Инженеры данных, аналитики данных и специалисты по данным — это три ключевые роли, которые фирмы нанимают для своих групп данных. Вот основные отличия:

1. Инженер данных. Работа инженера данных заключается в том, чтобы выяснить, как собирать, организовывать и сохранять данные, поэтому они являются важной частью любой группы обработки данных. Востребованные навыки, чтобы стать инженером данных, включают SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, межличностное общение, управление временем и т. д.
2. Аналитик данных. Хороший аналитик данных должен иметь любознательность и способность рассматривать данные с нескольких точек зрения, очищать и преобразовывать данные для выявления тенденций. Они могут открыть для организации новые возможности, например места, где можно собрать дополнительные данные для более глубокого исследования. Требования к аналитику данных: SQL, статистическое программирование, Microsoft Excel, критическое мышление, визуализация данных, представление данных и т. д.
3. Специалисты по данным. Специалисты по данным создают алгоритмы и модели прогнозирования для извлечения данных, необходимых бизнесу, а также помогают в анализе данных и обмене результатами с коллегами. Основными навыками Data Science являются статистический анализ, машинное обучение, информатика, программирование, общение и социальные навыки.