{„content”: „\n

Dane są wszędzie wokół nas. W rzeczywistości ilość istniejących danych cyfrowych szybko rośnie, podwajając się co dwa lata i zmieniając nasz sposób życia. Według badań, już w 2012 roku codziennie generowano 2,5 miliarda gigabajtów danych. W erze cyfrowej, ogromne ilości danych, które stają się coraz bardziej nieuporządkowane, rosną z dnia na dzień. Dzięki tym danym otworzyły się różnorodne ścieżki w środowisku Big Data, w tym Data Science, Data Analytics itp. Chociaż ludzie używają tych terminów zamiennie, wszystkie one wykonują bardzo istotne, ale zróżnicowane zadania i istnieją ogromne różnice między tymi koncepcjami.

\n\n\n\n

Wraz z nadejściem gospodarki cyfrowej, w środowisku Big Data otworzyły się różne ścieżki. Data science, analiza danych, data mining, inżynieria danych itp. Współpracują ze sobą na jednej platformie, ale wykonują bardzo różne i znaczące zadania. Przez większość czasu ludzie używają tych terminów zamiennie, ale istnieją naprawdę ogromne różnice między tymi koncepcjami. Podobny rodzaj dwuznaczności występuje w terminach Big Data, Data Science i Data Analytics. Aspiranci często błędnie wybierają inną rolę zawodową, która nie odpowiada ich umiejętnościom. Dlatego niezwykle ważne jest, aby poznać różnice między nimi, zanim podąży się w określonym kierunku.

\n\n\n\n

Data Science

\n\n\n\n

Termin „nauka” jest więcej niż adekwatny. Data Science to najbardziej wyrafinowana dziedzina ze wszystkich trzech i wymaga najbliższej eksperckiej wiedzy do przetwarzania i weryfikacji surowych danych w celu identyfikacji bardzo specyficznych i wartościowych spostrzeżeń w całym tle szumu informacyjnego. Data Science dotyczy bardzo indywidualnych danych. Data Science obejmuje wszystkie złożone procesy, narzędzia, techniki i mechanizmy, które służą do czyszczenia, analizowania i przygotowywania danych. Prowadzi to do precyzyjnych szacunków, które stymulują wzrost biznesowy. Techniki i narzędzia te obejmują statystykę, rozwiązywanie problemów, matematykę, kreatywność, analizę predykcyjną, uczenie maszynowe i analizę nastrojów.

\n\n\n\n

Big Data

\n\n\n\n

Podczas gdy Data Science napędza rozwój biznesu, koncentrując się na pojedynczych jednostkach, Big Data zajmuje się masami. Zajmuje się niewiarygodnie dużą ilością danych, które są generowane przez firmy każdego dnia. Gdyby nie Big Data, wszystkie te informacje pozostałyby nieprzetworzone i niewykorzystane, co skutkowałoby utratą wglądu i możliwości.

\n\n\n\n

Big Data bada zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane informacje. Dane ustrukturyzowane pochodzą z danych transakcyjnych, relacyjnych systemów zarządzania bazami danych, natomiast dane nieustrukturyzowane pochodzą z e-maili, blogów i aktywności w mediach społecznościowych. Istnieją również częściowo ustrukturyzowane dane uzyskiwane jako pliki tekstowe i logi systemowe.

\n\n\n\n

Analiza danych

\n\n\n\n

Spośród tych trzech, analiza danych jest prawdopodobnie najbardziej trywialna, ale wykorzystanie jej pełnego potencjału może znacznie zwiększyć zyski. Analityka danych wykorzystuje algorytmiczne i mechaniczne procesy do zestawiania wielu różnych zbiorów danych w celu wykrywania połączeń i wzorców, wyciągania wniosków na temat zachowań konsumentów i wyników biznesowych.

\n\n\n\n

Różny wpływ dziedzin na gospodarkę

\n\n\n\n

Dane stanowią podstawę niemal wszystkich dzisiejszych działań, niezależnie od tego, czy dotyczą edukacji, badań, opieki zdrowotnej, technologii, handlu detalicznego, czy jakiejkolwiek innej branży. Orientacja firm zmieniła się z koncentracji na produktach na koncentrację na danych. Nawet niewielka ilość informacji jest obecnie cenna dla firm, dlatego konieczne jest, aby pozyskiwały one coraz więcej informacji. Ta konieczność doprowadziła do zapotrzebowania na ekspertów, którzy mogliby dostarczyć znaczących spostrzeżeń.

\n\n\n\n

Inżynierowie Big Data, specjaliści Data Science i Analitycy Danych to podobni specjaliści, którzy wykorzystują dane do dostarczania informacji gotowych dla branży.

\n\n\n\n

Oto gałęzie rynku, na które podzielone są poszczególne obszary:

\n\n\n\n

Big Data

\n\n\n\n

• Sprzedaż
• Bankowość i inwestycje
• Wykrywanie i analiza oszustw
• Aplikacje zorientowane na klienta
• Analiza operacyjna

\n\n\n\n

Data Science

\n\n\n\n

• Reklamy cyfrowe
• Tworzenie stron internetowych
• E-commerce
• Internetowe wyszukiwarki
• Finanse
• Telekomunikacja

\n\n\n\n

Analiza Danych

\n\n\n\n

• Podróże i transport
• Analiza finansowa
• Sprzedaż
• Badania
• Zarządzanie energią
• Opieka zdrowotna

\n\n\n\n

Wymagane umiejętności

\n\n\n\n

Zestawy umiejętności wymagane do zostania badaczem danych, analitykiem danych i specjalistą Big Data są różne. Chociaż niektóre umiejętności są wspólne dla wszystkich trzech profili, poziom biegłości różni się w zależności od ról zawodowych. Dlatego należy jasno wiedzieć, kim chcesz zostać i jakie umiejętności musisz posiadać, aby to osiągnąć. We wcześniejszym artykule na temat Data Science, Big Data i data science, szczegółowo opisaliśmy, jakie umiejętności są potrzebne do konkretnej pracy. Poniżej przedstawiamy jednak szybkie podsumowanie.

\n\n\n\n

Big Data

\n\n\n\n

• Umiejętności analityczne
• Matematyka i statystyka
• Java
• Hadoop

\n\n\n\n

Data Science

\n\n\n\n

• SAS
• Programowanie w R/Pythonie
• Hadoop
• Bazy danych SQLSAS
• Umiejętności analityczne
• Statystyka
• Matematyka
• Wizjonerskie myślenie

\n\n\n\n

Analiza Danych

\n\n\n\n

• Programowanie
• Komunikacja
• Sztuczna inteligencja
• Umiejętności wprowadzania danych

\n\n\n\n

Branża danych nie wykazuje oznak spowolnienia, a dzięki karierze w jednym z tych trzech obszarów jesteś gotowy, aby wykorzystać swój pełny potencjał.

\n”}