大数据的职业生涯——天空是极限
已发表: 2020-07-06大数据职业提供了无限的增长机会。 世界正以惊人的速度变得数字化，这意味着大数据的职业机会也将增加。 大多数大公司都承认大数据作为一种获取有意义的洞察力以做出有价值的决策的方式的重要性。
在大数据下，收集大量数据用于分析、预测和决策。 对大数据专家的需求日益增加。
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什么是大数据？
大数据可以收集和存储大量数据。 它提供速度以允许实时数据流进行快速处理。 它支持不同类型的数据格式，无论是结构化的、非结构化的还是半结构化的。 它是否以字母、数字、字母数字甚至视觉格式表示都没有关系。
它可以从多个异构来源收集。 大数据分析用途广泛。 它可以处理数据中存在的所有复杂性，并通过使用人工智能、机器学习、物联网应用程序和其他工具的正确组合来提供最佳结果。
资源
为什么选择大数据作为职业？
根据 Indeed Hiring Lab 的数据，2019 年 1 月，与 2013 年 12 月相比，与数据科学或大数据职业相关的职位增加了 256%。对大数据专家的需求已经很高。 这种需求在未来也将大大增加。 然而，大数据领域技术工人的增长速度缓慢。
根据2018 年 8 月 10 日发布的 LinkedIn 劳动力报告，从 2015 年到 2018 年，对数据科学家的需求出现了巨大的增长。
选择大数据作为职业的一些主要原因是：
要求
大多数公司希望大数据专业人员能够处理大量数据并与竞争对手打交道。 这种需求每天都在增长。
大数据专业人员的短缺
与需求相比，大数据专业人员的数量要少得多。 因此，在这个领域获得光明事业的机会更高。
各种角色的可用性
大数据职位由职位名称中的不同类别组成。
大数据具有三个核心分析领域：
- 未来分析
- 基于规则的分析
- 说明性分析
为大数据专业人员提供了多种角色和职责。 他们可以根据自己的喜好和兴趣从中进行选择。
高额奖励
对大数据专业人员的要求越来越高。 因此，公司正在为候选人提供优厚的薪酬待遇。 这就是为什么大数据职业对于寻求重大职业发展的专业人士来说是一项富有成果的职业。
因此，您应该充分利用大数据领域的职业机会。
大数据是低风险的职业吗？
即使在当前全球大多数人失业或面临高风险失业的 COVID-19 大流行情况下，对大数据专业人员的需求也呈指数级增长。 所有国家都在尝试分析数据以发现事实并做出预测。
包括医学在内的大多数领域现在都严重依赖数据来寻找具有实时条件的新更新并制定解决方案。 只有借助大数据分析和工具，科学家才能在这场大流行中在全球层面汇总和综合数据。 大数据有助于应对这场危机并减轻其影响。
不仅医疗保健或医疗行业受益于大数据功能。 几乎所有部门和行业都在利用大数据。 因此，所有行业都存在大数据职业机会。
为什么行业关注大数据？
由于大量数据是从不同来源产生的，因此行业处理海量数据集，这些数据集以非常分散的方式分布。 他们很难发现有意义的发现可以帮助业务并满足客户需求。 在这种情况下，大数据可以帮助他们高效、高效地工作，并面对来自竞争对手的挑战。 结合人工智能、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的新技术和工具的支持赋予了该领域独特的优势。
以前，由于存储功能有限，对公司而言，维护数据的问题多于有利。 同样，手动从数据中提取有意义的见解也非常复杂。 人工智能和数据科学技术为更有效地利用全球大数据分析的可能性塑造了新的前景。
大数据、分析和处理海量数据集变得简单、有效和快速。 这就是为什么大多数公司已经开始将数据整合到他们的主要职能中。 数字经济的发展已经开始。
大数据的引入可能会增加数据的种类和数量。 根据麦肯锡的报告，产生的数据量将每三年翻一番。 这使得所有行业都需要数据分析技术和技能。 为此，公司需要让大数据专家参与进来。
这是加入大数据运动和学习大数据的最佳时机，因为所有主要公司都在走向大数据。
大数据职业机会和角色
大数据领域提供各种角色。 您的选择应基于您的兴趣和技能。 请记住，您需要激情和好奇心才能成为大数据专家。
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大数据职业路线图指向以下角色
- 数据科学家
- 数据分析师
- 大数据架构师
- 统计员
- 大数据工程师
- 业务分析师
- 机器学习工程师
- 数据工程师
- 机器学习科学家
- 业务分析专家
- 数据可视化开发人员
- 商业智能（BI）工程师
- BI 解决方案架构师
- 商业智能专家
- 分析经理
大数据认证的必要性
随着大数据或数据科学职业机会的增加，人们正在寻找一个完美的地方，在那里他们可以获得技能并在这个即将到来的领域开始成功的职业生涯。 雇主正在从申请者那里寻找这样的专业知识，而这些专业知识是通过训练营或短期课程无法实现的。
借助这些东西来处理复杂的任务、决策制定和未来预测是不够的。 正确的大数据认证可以增加获得最佳大数据职业机会的机会。
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PG认证-数据科学
机器学习、数据可视化、统计、使用 Python、MySQL 等的预测分析。
数据科学硕士
统计、使用 Python 的预测分析、机器学习、数据可视化、大数据分析等等。
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大数据是一个不断发展的领域。 它因其在许多行业中的潜在应用而日益受到重视。 因此，大数据职业是寻求长期稳定职业并获得高回报的个人的完美选择。 在 upGrad，我们提供各种课程，帮助您实现在大数据领域取得成功的梦想。 因此，充分利用大数据的职业机会，期待一个光明的职业生涯。
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