Verinin Yeni Petrol Olduğunu Söylüyorlar - Gerçekten Doğru mu?

Yayınlanan: 2018-01-05

high in demand Merak ediyor olmalısınız – Veri Uzmanları yüksek talep görüyor perks get there Veriye özel bir kariyerde olmanın avantajları Hepsini anlayalım:

İçindekiler

Büyük Veri tam olarak nedir?

Normal bir günde, aramalarımız, sosyal medya kullanımımız, resimlerimiz, konum izlemelerimiz, alışveriş faturalarımız ve çok daha fazlası ile bireysel olarak yaklaşık 10 GB veri üretiyoruz. Tüm bunları teknolojiye erişimi olan her birey için biriktirerek, dünya çapında üretilen bir milyar GB'lık veriye bakıyoruz. Bu size yeterince büyük geliyorsa, basitçe “Büyük Veri” olarak adlandırabiliriz.

Tamam, çok fazla veri var. Ne olmuş?
Araştırmacılar ve teknoloji devleri bu verilerin önemini anladılar ve bu verileri işleyebilecek , keşfedebilecek ve kullanabilecek insanları avlamaya başladılar . Sırasıyla Data Engineer , Data Analyst ve Data Scientist olmak üzere üç yeni ve çılgın rağbet gören başlığı doğurdu.

	Veri Bilimcisi	Veri Mühendisi	Veri Analisti
rol	(Büyük) verileri temizleyin, düzenleyin ve içgörüler oluşturun	Veri sistemlerini ve kaynağını yönetin, koruyun, merkezileştirin ve entegre edin	Verileri toplayın, işleyin ve istatistiksel analiz yapın
zihniyet	Büyük verileri kullanarak yapay zeka oluşturun	Veri mimarisini kolayca tasarlayın	Verilerden içgörü elde edin
Yetenekler	Makine Öğrenimi, Dağıtılmış Bilgi İşlem ve Veri Görselleştirme	Veri Ambarı, Veritabanı Mimarileri, Çıkarma-Dönüştürme-Yükleme (ETL) işleri ve sistem yönetimi	İletişim ve Görselleştirme, Elektronik Tablo araçları ve İş odaklı zeka
Araçlar ve Diller	Python, R, SQL, Spark, Harita-Küçült	Hadoop, Kıvılcım, Kovan, PIG, SQL	SAS, VBA, R, Excel, Tablo
Ortalama maaş	125000$	110000$	90000 $

Harika, ne yaptıklarını anlıyoruz. Ama neden hype?
Veri Bilimcisi, Veri Analisti ve Veri Mühendisi kimdir?

Bazı başarı hikayelerine bir göz atalım

Xerox: Büyük Veri çözümüne gittikten sonra, şirket yaklaşımını değiştirerek Xerox'un işe alma paradigmasını yeniden düzenlemesine ve destek personeli yıpranma oranlarını %20 oranında düşürmesine ve şirketin uzun vadede milyonlarca dolar tasarruf etmesine neden oldu.
IBM: 'The Weather Company'yi satın alarak ve 100.000'den fazla hava durumu izleme sensöründen, özel uçaklardan, gadget'lardaki uygulamalardan ve diğer çeşitli cihazlardan toplanan Büyük Veriden yararlanan IBM Watson, sürekli hava durumu izleme sağlayan 2,2 milyardan fazla benzersiz veri toplama noktasından yararlanıyor. $500,000,000 Hava koşullarının neden olduğu kayıp ve hasarlar, yalnızca ABD'de yıllık yaklaşık 500.000.000 ABD Doları tutarındadır.
Paypal: Milyarlarca kaydı analiz eden otomatik bir dolandırıcılık tespit sistemi geliştirdi ve %0,5'lik endüstri lideri kayıp oranına ulaştı.
Tesla: Her arabada yerleşik bilgisayarlar tarafından oluşturulan muazzam verileri analiz eden mühendisler, parça arızalarını, olası güvenlik sorunlarını ve otomatik kontrol ve acil durum kilitlenmelerini tahmin edebilir.
Bunların milyarlarca doları karşılayabilecek devler olduğunu düşünebilirsiniz!

Peki ya küçük ölçekli işletmeler? Büyük Veri Yatırımı onlar için buna değer mi?

AWS, Google Cloud veya Azure gibi bulut sağlayıcılarının hizmetlerinin yanı sıra piyasada oldukça fazla hazır çözüm bulunmaktadır. Tüm bunlar, Büyük Veri analiz araçlarını oldukça uygun maliyetli hale getiriyor. Düzenli orta ölçekli girişimler bu hizmetlerden yararlanıyor, bulut hizmetlerini kullanan bazı popüler Hintli şirketler Freshdesk, Sigtuple, Paralleldots vb.
Google, Facebook, Apple, Microsoft vb. gibi teknoloji devlerine dönüşen yeni şirketler, AI laboratuvarlarını yalnızca Büyük Veriyi ele alma ve ondan harikalar yaratma konusundaki araştırmaları ilerletmek için kurdular.
Sizi Çevreleyen Büyük Veri Uygulamaları

Veri uzmanları neden bu kadar özel?

Bir veri uzmanının zihniyetine daha derinden dalalım, harika bir veri uzmanını diğer DSA (Veri Bilimi ve Analitik) rollerinden ayıran en zorlu ve benzersiz beceri, büyük verileri kullanma yeteneğidir. Her saniyede bu kadar büyük miktarda veri akarken, anında anlamlı bilgileri işlemek ve çıkarmak zorlaşıyor.
Veri uzmanları, bu büyük veri sorununu, popüler olarak makine öğrenimi veya derin öğrenme olarak adlandırılan ve günlük hayatımıza giderek daha fazla dahil olan gelişmiş algoritmalar ve teknolojinin bir kombinasyonunu kullanarak çözüyor.

Google asistanı, Siri, Alexa, Cortana, Prisma, Snapchat filtreleri, Facebook konumu, yüz etiketleme vb. hepsi makine öğrenimine örnektir. Tüm bu teknolojilerin temelinde, derin öğrenme veya Yapay Zeka için yakıt ve yaşam sağlayan büyük verinin tohumu yatar.

Büyük Veriyi Yeni Petrol yapan nedir?
Muazzam büyüklükteki büyük veri, kullanılmayan fırsatlardan oluşan uçsuz bucaksız bir okyanustur. Teknoloji devleri, bu büyük verinin derinliklerinde saklı olan hayati bilgileri derinlemesine incelemek ve çıkarmak için milyarlarca dolar yatırım yapıyor. Modern ekonomideki çok benzer hayati bir kaynakla doğrudan bir karşılaştırmada: ham petrol, büyük veri gerçekten de geleceğin yeni petrolü/yakıtıdır.
“ Yapay Zeka yeni elektriktir”,Andrew Ng (AI bilim adamı) , Yapay Zekanın modern çözümler sağlamada getirdiği gücü açıklıyor. Büyük verinin önemini daha da garanti ediyor ve muhtemelen değerini petrole paralel olarak 21. yüzyılın “yeni petrolü” haline getiriyor.
Gerçeğin anı:

“Veri uzmanları, büyük verileri (değeri için) petrol olarak görüyor ve onu çıkarmak, işlemek ve yalnızca şirketlere değil herkese hitap eden içgörülere/çözümlere dönüştürmek için uzmanlık geliştiriyor!”
Son zamanlarda, Google'ın Deepmind'i milyonlarca petabayt işledi ve yıldızlararası araştırmacıların gözlerine gizlenmiş 2 yeni ötegezegen buldu . Çeşitli girişimler, kanseri tespit etmede dünyanın en iyi radyologlarından daha iyi görüntü çözümleri geliştirdi . Otonom araçlar popüler hale geliyor ve Google , herhangi bir dilin anlayabileceğiniz şekilde canlı çevirisine izin veren kulaklıkları piyasaya sürdü. Tüm bu atılımlar ancak büyük veri sayesinde mümkün oldu .
Finans Sektöründe Büyük Verinin Rolleri ve Maaşları
Şimdi altın soruyu cevaplayalım:

Bir veri uzmanına nasıl dönüşebilirsiniz?
Daha iyi bir veri uzmanı olmak için, ister analist, ister veri bilimcisi veya veri mühendisi olun, büyük verinin gücünü ve potansiyelini anlamak gerekir . Hevesli bir veri profesyonelinin ellerini büyük veri teknikleriyle kirletmesi avantajlıdır. Bununla birlikte, makine öğrenimi algoritmalarının derinlemesine anlaşılması bir zorunluluktur!
Tam olarak veri alanındaki bilgileri ilerletmeyi amaçlayan aşağıdaki kursları incelemekten çekinmeyin:
BITS Pilani ile Büyük Veri Mühendisliğinde PG Programı
IIIT-Bangalore ile Veri Biliminde PG Diploması
Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada PG Diploması
Anladım! Seçeneklerim neler?
Büyük veri teknolojileriyle tanışın ve Spark, Hive, Hadoop, YARN, HBase ve Map-Reduce gibi araçlarla tanışın. Veri bilimcisi, veri analisti veya veri mühendisi olarak devam edip etmeyeceğinize karar verebilirsiniz. Büyük verinin gücünden yararlanan teknoloji devleri ve diğer ÇUŞ'lar altında dünya genelinde sonsuz fırsatlar ve yüksek ücretli işler bulacaksınız.

Veriler yeni petrol olarak adlandırılıyor. Analitiğin anlamını değiştiriyor ve her gün Yapay Zeka devrimini ilerletiyor. Biz konuşurken veriler geleceği besliyor ve uzun bir yelkenli gemiye binmek iyi bir fikir.
Veri neden değerli ve önemlidir?
Veriler, kurumsal operasyonları hızlandırmak, üretim sürecindeki ve karar vermedeki hataları ortadan kaldırmak, riskleri oluşmadan önce tespit etmek ve azaltmak vb. için kullanılabilir. Sonuç olarak, herhangi bir endüstri, verileri değere dönüştürmekten yararlanabilir. Verileri operasyonlarının merkezine yerleştiren ve her eylemi yönlendirmesine izin vererek, kullanıcıları güçlendiren ve kuruluş genelinde karar alma sürecini hızlandıran şirketler, gelecekte kazananlar olacak. Daha uyarlanabilir, yıkıcı ve yenilikçi olacaklar. Diğerleri sadece rotalarını belirlediklerinde ve kendi rotalarını oluşturduklarında onları takip edeceklerdir.

Üç ana Veri rolü – Veri Mühendisi, Veri Analisti ve Veri Bilimcisi birbirinden nasıl farklıdır?
Bir şirketin verilerle ilgilenme konusunda ciddileşmesi için verilerin toplanması, düzenlenmesi ve analiz edilmesinden sorumlu çeşitli roller vardır. Ham verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörülere kadar her şeyi içeren bu sürecin geniş kapsamı göz önüne alındığında, her bir veri işinin neden sorumlu olduğu konusunda bazı yanlış anlamalar olabilir.

Veri mühendisleri, veri analistleri ve veri bilimcileri, firmaların veri ekipleri için işe aldığı üç temel veri rolüdür. İşte temel farklar:

1. Veri Mühendisi - Bir veri mühendisinin işi, verilerin nasıl toplanacağını, organize edileceğini ve korunacağını bulmaktır, bu nedenle veri ekibinin önemli bir parçasıdır. Veri Mühendisi olmak için talep edilen beceriler SQL, Python, AWS, Kafka, Hadoop, kişilerarası iletişim, Zaman yönetimi vb.'dir.
2. Veri Analisti - İyi bir veri analisti, verilere çeşitli perspektiflerden bakma, trendleri aramak için verileri temizleme ve dönüştürme merakına ve yeteneğine sahip olacaktır. Daha derinlemesine araştırma için ek verilerin toplanabileceği yerler gibi, kuruluşun izlemesi gereken yeni yollar keşfedebilirler. Bir Veri Analisti için gereksinimler SQL, İstatistiksel Programlama, Microsoft Excel, Eleştirel Düşünme, Veri Görselleştirme, Veri sunumu vb.'dir.
3. Veri Bilimcileri – Veri Bilimcileri, işletmenin ihtiyaç duyduğu verileri çıkarmak için algoritmalar ve tahmin modelleri oluşturur ve veri analizine ve bulguların meslektaşlarıyla paylaşılmasına yardımcı olur. Temel Veri Bilimi becerileri, istatistiksel analiz, makine öğrenimi, bilgisayar bilimi, programlama, iletişim ve yumuşak becerilerdir.