他們說數據是新的石油——真的是這樣嗎？

是什麼讓大數據成為新石油

龐大的大數據蘊含著大量未開發的機會。 科技巨頭正在投資數十億美元來挖掘和提取隱藏在這些大數據中的重要信息。 與現代經濟中非常相似的重要資源原油相比，大數據確實是未來的新石油/燃料。

“人工智能是新的電力”，Andrew Ng（人工智能科學家）說，他解釋了人工智能在提供現代解決方案方面所帶來的力量。 他進一步肯定了大數據的重要性，並可能將其價值與石油相提並論，使其成為 21 世紀的“新石油”。
關鍵時刻：

“數據專業人士將大數據視為石油（就其價值而言）並開發專業知識來提取、處理並將其轉化為不僅適合公司而且適合所有人的見解/解決方案！”

最近，谷歌的 Deepmind 處理了數百萬 PB 的數據，並發現了 2 顆隱藏在星際研究人員眼中的新系外行星。 各種初創公司已經開發出比世界上最好的放射科醫生更能檢測癌症的圖像解決方案。 自動駕駛汽車越來越受歡迎，谷歌推出了耳機，可以將任何語言實時翻譯成你能理解的內容。 這一切的突破，都離不開大數據。
金融行業中的大數據角色和薪酬

現在，讓我們回答黃金問題：

如何轉型為數據專家？

要成為一名更好的數據專業人士，無論是分析師、數據科學家還是數據工程師，都需要了解大數據的力量和潛力。 對於有抱負的數據專業人員來說，掌握大數據技術是有利的。 雖然，對機器學習算法的深刻理解是必須的！
隨意查看以下旨在提高數據領域知識的課程：

1. BITS Pilani 的大數據工程 PG 項目
2. IIIT-Bangalore 數據科學 PG 文憑
3. 機器學習和人工智能 PG 文憑

知道了！ 我有哪些選擇？
熟悉大數據技術，熟悉 Spark、Hive、Hadoop、YARN、HBase 和 Map-Reduce 等工具。 您可以決定是否繼續擔任數據科學家、數據分析師或數據工程師。 在科技巨頭和其他利用大數據力量的跨國公司的領導下，您將在全球範圍內找到無窮無盡的機會和高薪工作。

數據被稱為新石油。 它每天都在改變分析的含義並推動人工智能革命。 正如我們所說，數據正在為未來提供動力，登上一艘長長的帆船是一個好主意。

為什麼數據有價值和重要？

數據可用於加快企業運營、消除生產過程和決策中的錯誤、在風險發生之前發現和降低風險等等。 因此，任何行業都可以從將數據轉化為價值中受益。 將數據置於其運營中心並允許其推動每項行動、賦予用戶權力並加快整個組織的決策制定的公司將成為未來的贏家。 他們將變得更具適應性、顛覆性和創新性。 其他人只會在他們辨別路線並製定自己的路線時跟隨他們。

數據工程師、數據分析師和數據科學家這三個主要數據角色有何不同？

有多種角色負責收集、組織和分析數據，以便公司認真處理數據。 鑑於此過程的廣泛跨度，包括從原始數據到可操作見解的所有內容，對於每個數據作業的職責可能存在一些誤解。

數據工程師、數據分析師和數據科學家是公司為其數據團隊僱用的三個關鍵數據角色。 以下是主要區別：

1. 數據工程師——數據工程師的工作是弄清楚如何收集、組織和保存數據，因此他們是任何數據團隊的重要組成部分。 成為數據工程師的必備技能是 SQL、Python、AWS、Kafka、Hadoop、人際溝通、時間管理等。
2. 數據分析師 - 一個好的數據分析師將具有從多個角度研究數據的好奇心和能力，清理和轉換數據以尋找趨勢。 他們可能會發現組織追求的新途徑，例如可以收集更多數據以進行更深入研究的位置。 數據分析師的要求是 SQL、統計編程、Microsoft Excel、批判性思維、數據可視化、數據表示等。
3. 數據科學家——數據科學家構建算法和預測模型以提取業務所需的數據，並協助數據分析並與同行分享發現。 核心數據科學技能是統計分析、機器學習、計算機科學、編程、溝通和軟技能。