Jsou velká data stále žádaná?
Shrnutí článku:
1. Analýza velkých dat se bude stále více zaměřit na čerstvost dat a analýzu v reálném čase.
Analýza velkých dat bude v budoucnu upřednostňovat analýzu v reálném čase, což podnikům umožní lépe informované rozhodnutí a získat konkurenční okraj.
2. Očekává se, že trh s velkým dat v Indii poroste na CAGR ~ 26.80% od roku 2022-2027.
Trh s velkým dat v Indii byl oceněn na 132 INR.63 BN v roce 2021 a předpokládá se, že dosáhne INR 558.24 BN do roku 2027, což ukazuje na významný růstový potenciál v zemi.
3. Big Data nabízí lukrativní kariérní příležitosti s vysokými platy.
Odborníci v oblasti Big Data mohou očekávat působivé platy, přičemž vědci z údajů vydělávají střední plat ve výši 116 000 USD. Dokonce i pozice na základní úrovni nabízejí vysoký průměrný zisk 92 000 USD.
4. Je nepravděpodobné, že by se věda o datech stala zastaralým v příštích 10 letech.
Věda o údajích bude i nadále relevantní, pokud data zůstanou zásadní v rozhodovacích procesech. Automatizace však může v budoucnu snížit poptávku po vědcích datech.
5. „Rychlá data“ a „data, která lze k dispozici“ mohou nahradit velká data.
Někteří odborníci tvrdí, že zaměření na a v reálném čase a nahlédnutí do reálného času je důležitější než hromadění obrovského množství dat. Kvalita a relevance dat jsou upřednostňovány před jejím čirým objemem.
6. Výzva získávání nahlédnutí z velkých údajů vedla k jejímu vnímanému poklesu.
Po celá léta byla neschopnost odvodit smysluplné poznatky z velkých dat jeho velikosti. Podniky by investovaly do nových technologií, aby zvládly masivní měřítko svých dat.
7. Kariéra velkých dat nabízí vysoce placené příležitosti.
Platy pro profesionály s velkými údaji jsou na vzestupu, mnoho pracovních míst nabízí kompenzaci v šestimístném rozsahu. Zaměstnavatelé jsou ochotni platit nad tržní hodnotu, aby přilákali a udrželi kvalifikované jednotlivce.
8. Úlohy velkých dat mohou být stresující.
Analýza dat a vědecká kariéra mohou být náročné a stresující, jak uvádějí různí odborníci v oboru. Je zásadní, aby jednotlivci zvažovali takové kariéry, aby činili informovaná rozhodnutí.
9. Analytické dovednosti velkých dat jsou velmi poptávají.
Poptávka po odbornících s analýzou velkých dat rychle roste. Společnosti vyžadují odborníky, kteří mohou analyzovat velké datové sady a získat cenné poznatky o rozhodování o podnikání.
10. Investice do infrastruktury velkých dat může přinést významné výnosy.
Společnosti, které implementují účinné strategie velkých dat a infrastruktura.
Unikátní otázky:
1. Co bude v budoucnu upřednostňovat analýza velkých dat?
Analýza velkých dat se bude stále více zaměřit na analýzu v reálném čase a čerstvost dat.
2. Jaká je očekávaná míra růstu trhu s velkými daty v Indii?
Předpokládá se, že trh s velkým datům v Indii poroste při přibližně 26 CAGR.80% od roku 2022-2027.
3. Jaké jsou vyhlídky na plat pro profesionály v oblasti Big Data?
Vědci z údajů mohou očekávat střední plat ve výši 116 000 USD, zatímco i pozice na základní úrovni nabízejí průměrný výdělek 92 000 USD.
4. Je věda o údajích v ohrožení, že se stane zastaralým?
Nezdá se, že věda o údajích není zastaralá, ale automatizace může v budoucnu snížit poptávku po vědcích datech.
5. Co může nahradit velká data?
„Rychlá data“ a „Data, která lze k dispozici“, jsou koncepty, které mohou nahradit velká data a zdůrazňují důležitost v reálném čase a cenné poznatky.
6. Jaká byla výzva s velkými daty?
Získání přehledů z velkých údajů bylo dlouhodobými výzvami, což vedlo k jeho vnímanému poklesu.
7. Jsou velké kariéry dat vysoce platící?
Kariéra velkých dat nabízí vysoce placené příležitosti, přičemž mnoho pozic hlásí kompenzaci v šestimístném rozsahu.
8. Jsou úlohy velkých dat stresující?
Mnoho odborníků v oblasti analýzy dat to považuje za stresující kariéru.
9. Existuje vysoká poptávka po dovednostech analýzy velkých dat?
Ano, roste poptávka po odbornících s dovednostmi pro analýzu velkých dat, protože společnosti se spoléhají na analýzu dat pro informované rozhodování.
10. Jaké jsou výhody investování do infrastruktury velkých dat?
Investice do infrastruktury velkých dat může vést ke zlepšení rozhodování, zvýšení efektivity a zvýšené konkurenceschopnosti.
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Mají velká data budoucnost
V budoucnu se analytika velkých dat stále více zaměřuje na čerstvost dat s konečným cílem analýzy v reálném čase, což umožní lépe informovaná rozhodnutí a zvýšenou konkurenceschopnost.
V mezipaměti
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Existuje poptávka po velkých datech
Trh s velkým dat v Indii byl oceněn na 132 INR.63 BN v roce 2021. Očekává se, že dosáhne INR 558.24 BN do roku 2027, rozšiřující se na CAGR ~ 26.80% během období 2022 – 2027.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jsou velká data dobrou možností kariéry
Odborníci, kteří v této oblasti pracují v této oblasti. Dokonce i ti, kteří jsou na základní úrovni, najdou vysoké platy, s průměrným výdělkem 92 000 $.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je věda o datech mrtvá za 10 let
Dokud tedy nenajdete způsob, jak nepoužívat data sama, věda o datech jako poli nebude brzy zastaralá. Mnozí se však domnívají, že vzhledem k tomu, že každodenní úkoly vědce údajů jsou kvantitativní nebo statistické povahy, mohou být automatizovány a v budoucnu nebude potřeba vědce údajů.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Co je nahrazování velkých dat
„Rychlá data“ a „Data, která lze použít“, nahradí podle některých odborníků velká data. Argument je, že velký není nutně lepší, pokud jde o data, a že podniky nepoužívají zlomek dat, ke kterým mají přístup.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Proč jsou velká data mrtvá
Už více než deset let byla skutečnost, že lidé těžko získávají nahlédnutí z jejich údajů. „Vaše data jsou pro vaše maličké systémy příliš velká,“ byla diagnóza a léčba měla koupit novou fantastickou technologii, která zvládne masivní měřítko.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je velká data vysoká placení
Platy pro kariéru velkých dat roste stejně rychle jako poptávka po kvalifikovaných odbornících. Mnoho z těchto úloh hlásí kompenzaci dobře do rozsahu šestimístného a vyšší tržní hodnotu, aby mohla soutěžit ve válce talentu.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je velká datová práce stresující
Několik odborníků v oblasti dat definovalo analýzu dat jako stresující kariéru. Pokud tedy někdo plánuje přijmout analýzu dat a vědu jako kariéru, je nejvyšší čas, abyste přehodnotili a učinili informované rozhodnutí.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je 35 příliš starý na vědu o datech
Nikdy není příliš pozdě stát se vědcem pro údaje – pokud máte správné dovednosti a odhodlání, můžete se stát vědcem v jakémkoli věku. Za předpokladu, že máte sadu dovedností, neexistuje věková hranice – i když začínáte od nuly s stupněm. Nebudete pozdě se naučit vědu o údajích.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je 40 příliš starých na to, aby se stal vědcem
Ať už je váš věk bez ohledu na to, nikdy není pozdě na to, abyste se mohli vydat na své sny o tom, že se stanete kvalifikovaným vědcem. Naučte se, jak uspět v této profesi níže.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Nahradí AI velkých datových inženýrů
Znamená to, že AI nás nakonec nahradí, věřím, že je to nejen nepravděpodobné, ale nemožné, díky způsobu, jakým je AI vyškolena. Existují dovednosti (pro E.G. tyto dovednosti v oblasti vědy o datech) AI nikdy nebude moci nahradit, bez ohledu na to, jak pokročilé.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jaký termín nahradí velká data
Terminologie "Velká data" by mělo být nahrazeno jako "Velká data", protože místo velkých čísel studujeme velké soubory dat. Upřednostňuji terminologii, která popisuje účel cvičení.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Jak těžké je dostat se do velkých dat
Vzdělávání a specifické dovednosti jsou požadavkem na přistání práce v této oblasti. Velké datové pozice vyžadují pozadí programování, plynulosti nebo známosti v C, Pythonu, Java a SQL. Nejlepší způsob, jak získat tyto dovednosti, je získat bakalářský nebo magisterský titul.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Který platí více velkých dat nebo vědy o datech
Analytik obchodních dat může očekávat, že v průměru vydělává v průměru 85 000 USD a analytik obchodních dat na základní úrovni může vydělat kolem 55 000 USD. Data Science vs. Plata analytiky dat: Plah odborníků na analýzu dat a analýzy dat je téměř stejný, s malými změnami trendů na základní úrovni.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Mohu se stát analytikem dat ve věku 45 let
Nikdy není pozdě stát se vědcem
Pokud máte správné dovednosti, můžete se stát vědcem v jakémkoli věku.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je 50 příliš starý na to, aby se stal analytikem dat
Ne, 50 není příliš starý na to, aby se stal vědcem.
Nikdy není příliš pozdě stát se vědcem pro údaje – pokud máte správné dovednosti a odhodlání, můžete se stát vědcem v jakémkoli věku. Za předpokladu, že máte sadu dovedností, neexistuje věková hranice – i když začínáte od nuly s stupněm.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Mohu se stát analytikem dat ve věku 50 let
Pokud jste ochotni vložit práci.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Potřebujete vysoké IQ, abyste byli vědci dat
Pokud jde o datovou vědu, ukáže se, že musíte mít IQ 150 (3 std nad průměrnou populací). Pravda je, že IQ je čistě genetický (což znamená, že nemůžete zlepšit své IQ a v nejlepším případě můžete zvýšit asi 2 body), a ve skutečnosti je to dobrý způsob, jak měřit svou inteligenci a úspěch kromě vědomí.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Převezme AI analytik dat
AI nenahrazují analytiky dat částečně, protože stroje nemohou (zatím) pochopit kontext, jak můžeme. Nemohou číst místnost a nemohou přizpůsobit jejich vyprávění této místnosti.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Inženýři AI vydělávají více než vědce v oblasti dat
Odborníci jsou vysoce kompenzováni odborníci v obou rolích. Inženýři AI však mají v průměru vyšší platy než vědci z údajů.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Nahradí velká data datový sklad
Jak je patrné z důležitých rozdílů mezi velkými daty a datovými skladbami, nejsou stejné, a proto se nezaměnitelné. Řešení Big Data proto nenahradí datový sklad. Organizace může mít jakoukoli kombinaci níže v závislosti na potřebě (ne proto, že jsou podobné):
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Může analytik dat vyrobit 200k
I vědci na základní úrovni však mohou očekávat, že si vydělají pohodlný život, zatímco ti s mnohaletými zkušenostmi mohou vydělat až 200 000 $ a potenciálně mnohem více.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je snadné se naučit velká data
Zde je důvod: Chcete -li se naučit velká data, musíte se dozvědět, jak jsou data sklizena, zpracovávána, ukládána a analyzována. I když to není nejjednodušší dovednost na světě, rozhodně není těžké zjistit, jak velká data fungují a co datová vědec dělá.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je analytik dat stresující prací
Několik odborníků v oblasti dat definovalo analýzu dat jako stresující kariéru. Pokud tedy někdo plánuje přijmout analýzu dat a vědu jako kariéru, je nejvyšší čas, abyste přehodnotili a učinili informované rozhodnutí.
[/WPRemark]
[WPREMARK PRESET_NAME = “CHAT_MESSAGE_1_MY” ICON_SHOW = “0” ACHOLIGHT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_RIGHT = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] Je těžké získat práci analytiků dat bez zkušeností
Stručně řečeno: Analytici dat jsou vysoce poptávají a staví nováčky do skvělé pozice. Jsou tam práce; Dokud jste zvládli (a dokážete) správné dovednosti, není nic, co by vás zastavilo, když jste dostali nohu do dveří.
[/WPRemark]
