По оценкам Grand View Research, к 2025 году рынок больших данных вырастет до похвального размера в 123,2 миллиарда долларов США. Шумиха вокруг больших данных набирает обороты и в следующем десятилетии будет все больше и больше развиваться. По прогнозам SNS Research, при среднегодовом темпе роста 10% доходов от больших данных и бизнес-аналитики к 2020 году они обязательно вырастут до 76 миллиардов долларов США.

Все эти перспективы делают мир больших данных еще более захватывающим. Давайте взглянем на некоторые захватывающие тенденции в области больших данных.

Возможности для богатой работы

По мере того, как карьера в сфере больших данных и науки о данных неуклонно растут, профессионалам в области больших данных необходимо глубже изучить навыки работы с большими данными и понять, что отрасль ищет сотрудников сегодня. Из-за увеличения спроса и дефицита предложения организации вынуждены превращать большие данные в одну из самых прибыльных профессий века. Технические специалисты, стремящиеся начать свою карьеру в этой области, добиваются этого, участвуя в программах сертификации больших данных.

Согласно «Бюро статистики труда (BLS)», примерно 30% роста рабочих мест будет наблюдаться в области науки о данных до того, как мы достигнем 2026 года. Этот прогнозируемый рост будет опережать в среднем по стране с точки зрения возможностей трудоустройства, в результате чего создается более 50 000 новых рабочих мест. Огромный рост обусловлен неуклонным ростом предприятий и систем больших данных, принятых правительствами.

Почему бы и нет, развитие таких технологий, как машинное обучение и искусственный интеллект, только увеличило количество рабочих мест в большинстве отраслей. Что еще более удивительно, так это получаемые данные. В мире с населением около 7,7 миллиона человек мы уже вносим свой вклад в создание 2,5 квинтиллионов байтов данных ежедневно. Создавая огромные объемы данных, миру потребуется все больше и больше профессионалов в 🔗 индустрии больших данных.

Честно говоря, это означает, что во всем мире появятся огромные возможности трудоустройства. Однако при ограниченном количестве инженеров, специалистов по обработке данных или бизнес-аналитиков это не удовлетворит потребности больших данных. Начинающие профессионалы в области данных должны обладать глубокими знаниями о возникающих тенденциях в области больших данных.

Очевидно, овладеть навыками работы с большими данными несложно. Существуют онлайн-программы сертификации по большим данным, и несложно выбрать ту, которая вам больше всего подходит.

Например, есть 🔗 сертификация больших данных, которая постоянно фокусируется на развитии навыков в технологической части больших данных и аналитики. Последние программы сертификации теперь включают такие темы, как анализ рынка и бизнес-аналитика.

Источники массовых данных

Поскольку машины играют важную роль, предприятия теперь полагаются на источники данных. 🔗 Искусственный интеллект (ИИ) теперь извлекает данные из источников, которые когда-то были недоступны для получения из т.е. компьютеры. Благодаря машинам, обладающим такой способностью, сбор и обработка данных в более крупных масштабах теперь доступны большему количеству предприятий.

Тем не менее, AI теперь получает больше источников данных, с которыми мы можем легко связать, как данные могут быть распределены. Вам больше не нужно полагаться на фиксированные источники для анализа больших данных, сегодня он будет легко доступен из динамического набора источников данных.

Приведем здесь пример: если анализ больших данных применяется к социальным сетям, есть больше возможностей для получения более качественной и глубокой информации от нескольких пользователей.

Доступность массовых и новых источников данных просто означает, что больше предприятий могут использовать большие данные для принятия решений, основанных на данных.

Будущее предсказание

Прогнозный анализ - самая большая тенденция на сегодняшний день. Сегодня с помощью ИИ компьютеры могут потреблять и обрабатывать большие объемы данных. Они лучше умеют предсказывать завтрашнее будущее. Эти выводы основаны на ранее собранных данных. Пройдет совсем немного времени, прежде чем прогнозы будут сделаны с правильной точностью.

Прогнозный анализ уже внедрен в нескольких отраслях. Отрасль технического обслуживания сейчас использует анализ больших данных для профилактического обслуживания. Помимо этого, большие данные теперь используются и в рекламе. Если вы видите объявления, рекламируемые рекламными сетями, которые соответствуют вашим личным предпочтениям, значит, вы знаете, что рекламные сети достигли совершенства в анализе и прогнозировании поведения с максимальной точностью.

Индустрия больших данных создала мощные возможности трудоустройства для профессионалов в области больших данных.

Распределение данных

Когда раздули многооблачные технологии, многие эксперты считали, что большие данные будут заменены чем-то еще лучшим. На самом деле это только сделало облачную среду более эффективной, еще больше усилив анализ больших данных.

Распределенные данные дают вам доступное облачное хранилище, лучшие варианты с точки зрения логики обработки и большую вычислительную мощность.

Другие технологии нового века, такие как блокчейн, также увеличивают мощь больших данных.

Машинное обучение - лучшее решение для больших данных

Поскольку ИИ и большие данные тесно синхронизированы, очевидно, что и машинное обучение, и глубокое обучение получают огромные преимущества за счет больших данных. Модель анализа данных разрабатывается быстрее, чтобы обеспечить полную поддержку процесса машинного обучения с помощью маркировки и сбора данных.

Анализ больших данных намного эффективнее с помощью машинного обучения.

Да, перспективы для индустрии больших данных выглядят ошеломляющими!

Первоначально опубликовано на https://www.allperfectstories.com 8 января 2020 г.

Не забудьте передать нам 👏!