พวกเขากล่าวว่าข้อมูลคือน้ำมันใหม่ – จริงหรือไม่?

อะไรทำให้บิ๊กดาต้าเป็นน้ำมันใหม่

ข้อมูลขนาดใหญ่ในความยิ่งใหญ่เป็นมหาสมุทรอันกว้างใหญ่ของโอกาสที่ยังไม่ได้ใช้ ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีกำลังลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อเจาะลึกและดึงข้อมูลสำคัญที่ซ่อนอยู่ลึกลงไปในข้อมูลขนาดใหญ่นี้ ในการเปรียบเทียบโดยตรงกับทรัพยากรที่สำคัญที่คล้ายคลึงกันมากในระบบเศรษฐกิจสมัยใหม่: น้ำมันดิบ ข้อมูลขนาดใหญ่คือน้ำมัน/เชื้อเพลิงรูปแบบใหม่ในอนาคต

“ ปัญญาประดิษฐ์เป็นไฟฟ้าใหม่”,แอนดรูว์ อึ้ง (นักวิทยาศาสตร์ AI) อธิบายถึงพลังของปัญญาประดิษฐ์ที่นำมาซึ่งโซลูชั่นที่ทันสมัย เขายังยืนยันถึงความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่และอาจก้าวล้ำค่าของมันขนานกับน้ำมันทำให้เป็น "น้ำมันใหม่" แห่งศตวรรษที่ 21
ช่วงเวลาแห่งความจริง:

“ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลมองว่าบิ๊กดาต้าเปรียบเสมือนน้ำมัน (สำหรับคุณค่าของมัน) และพัฒนาความเชี่ยวชาญเพื่อดึงข้อมูล ประมวลผล และแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึก/โซลูชันที่ตอบสนองไม่เฉพาะกับบริษัทเท่านั้น แต่ทุกคนด้วย!”

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Deepmind ของ Google ได้ประมวลผลหลายล้านเพตาไบต์และ พบดาวเคราะห์นอกระบบใหม่ 2 ดวงที่ซ่อนอยู่ในสายตาของนักวิจัยระหว่าง ดวงดาว บริษัทสตาร์ทอัพ หลายแห่งได้พัฒนาโซลูชันด้านภาพที่ ตรวจพบมะเร็งได้ดีกว่านักรังสีวิทยาที่ดีที่สุด ในโลก ยานยนต์ไร้คนขับกำลังได้รับความนิยมและ Google ได้เปิดตัวหูฟังที่ช่วยให้สามารถ แปลภาษาใด ๆ ก็ได้ ตามที่คุณเข้าใจ ความก้าวหน้าทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้จากข้อมูลขนาดใหญ่ เท่านั้น
บทบาท Big Data และเงินเดือนในอุตสาหกรรมการเงิน

ทีนี้มาตอบคำถามทองกัน:

คุณจะแปลงร่างเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลได้อย่างไร

ในการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นนักวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือวิศวกรข้อมูล เราต้องเข้าใจถึงพลังและศักยภาพของข้อมูลขนาด ใหญ่ เป็นประโยชน์สำหรับมืออาชีพด้านข้อมูลที่ต้องการใช้เทคนิคข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าจะต้องเข้าใจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอย่างลึกซึ้ง!
อย่าลังเลที่จะทบทวนหลักสูตรต่อไปนี้ที่มุ่งเป้าไปที่การพัฒนาความรู้ในโดเมนข้อมูลอย่างแม่นยำ:

1. PG Program in Big Data Engineering with BITS Pilani
2. PG Diploma in Data Science กับ IIIT-บังกาลอร์
3. ประกาศนียบัตร PG ในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

เข้าใจแล้ว! ตัวเลือกของฉันคืออะไร?
ทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่และทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase และ Map-Reduce คุณสามารถตัดสินใจว่าจะดำเนินการในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือวิศวกรข้อมูลหรือไม่ คุณจะพบกับโอกาสที่ไม่รู้จบและงานที่ได้ค่าตอบแทนสูงทั่วโลกภายใต้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและบรรษัทข้ามชาติอื่นๆ ที่ควบคุมพลังของข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลกำลังถูกเรียกว่าน้ำมันใหม่ มันเปลี่ยนความหมายของการวิเคราะห์และความก้าวหน้าของการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ทุกวัน ข้อมูลกำลังเติมเชื้อเพลิงให้กับอนาคตในขณะที่เราพูดและการขึ้นเรือยาวเป็นความคิดที่ดี

เหตุใดข้อมูลจึงมีค่าและมีความสำคัญ

สามารถใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มความเร็วในการดำเนินงานขององค์กร ขจัดข้อผิดพลาดในกระบวนการผลิตและการตัดสินใจ ตรวจสอบและลดความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดขึ้น และอื่นๆ ด้วยเหตุนี้ อุตสาหกรรมใดๆ อาจได้รับประโยชน์จากการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่า บริษัทต่างๆ ที่วางข้อมูลไว้ที่ศูนย์กลางของการดำเนินงานและอนุญาตให้ขับเคลื่อนทุกการกระทำ เพิ่มพลังให้ผู้ใช้และเร่งการตัดสินใจทั่วทั้งองค์กร จะเป็นผู้ชนะในอนาคต พวกเขาจะปรับตัว ก่อกวน และสร้างสรรค์มากขึ้น คนอื่นจะติดตามพวกเขาเมื่อพวกเขาแยกแยะเส้นทางและกำหนดเส้นทางของตนเอง

บทบาทหลักสามประการของ Data – Data Engineer, Data Analyst และ Data Scientist แตกต่างกันอย่างไร?

มีหลายบทบาทที่รับผิดชอบในการรวบรวม จัดระเบียบ และวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้องค์กรจัดการกับข้อมูลอย่างจริงจัง ด้วยช่วงกว้างของกระบวนการนี้ ซึ่งรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่ข้อมูลดิบไปจนถึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ จึงอาจมีความเข้าใจผิดบางประการเกี่ยวกับสิ่งที่แต่ละงานข้อมูลต้องรับผิดชอบ

วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นบทบาทสำคัญ 3 ประการด้านข้อมูลที่บริษัทจ้างให้กับทีมข้อมูลของตน นี่คือความแตกต่างที่สำคัญ:

1. วิศวกรข้อมูล - งานของวิศวกรข้อมูลคือการหาวิธีรวบรวม จัดระเบียบ และเก็บรักษาข้อมูล ดังนั้นจึงเป็นส่วนสำคัญของทีมข้อมูล ทักษะตามความต้องการในการเป็น Data Engineer ได้แก่ SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, การสื่อสารระหว่างบุคคล, การจัดการเวลา เป็นต้น
2. Data Analyst - นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีจะมีความอยากรู้อยากเห็นและความสามารถในการมองเข้าไปในข้อมูลจากหลาย ๆ มุมมอง การล้างข้อมูลและการแปลงข้อมูลเพื่อค้นหาแนวโน้ม พวกเขาอาจค้นพบหนทางใหม่ๆ ให้องค์กรดำเนินการ เช่น สถานที่ที่สามารถรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อการวิจัยในเชิงลึกยิ่งขึ้น ข้อกำหนดสำหรับ Data Analyst ได้แก่ SQL, Statistical Programming, Microsoft Excel, Critical Thinking, Data Visualization, Data Presentation เป็นต้น
3. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล – นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างอัลกอริธึมและแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อดึงข้อมูลที่ธุรกิจต้องการ และช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและแบ่งปันสิ่งที่ค้นพบกับเพื่อนร่วมงาน ทักษะหลักของ Data Science ได้แก่ การวิเคราะห์ทางสถิติ แมชชีนเลิร์นนิง วิทยาการคอมพิวเตอร์ การเขียนโปรแกรม การสื่อสาร และทักษะที่อ่อนนุ่ม