Hola:
Primero respondamos qué es ML / AI?
- ML / AI es el subcampo de la informática que trata de resolver problemas que normalmente están reservados para las habilidades humanas (léase Computación Cognitiva ).
- La IA no significa que todo lo que las máquinas harán, sino que la IA se puede representar mejor como “Inteligencia Aumentada” , es decir, Man + Machine para resolver los problemas comerciales mejor y más rápido
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¿Cuáles son las aplicaciones?
- Ya estamos rodeados de aplicaciones y herramientas impulsadas por IA que se han convertido en una parte común de nuestra vida diaria. Todos hacemos búsquedas en Google todos los días, pero es posible que no nos hayamos dado cuenta de que el algoritmo subyacente para las búsquedas es impulsado por ML / AI.
- Algunas de las otras aplicaciones de IA que nos rodean son Siri de Apple, Echo de Amazon, Cortana de Microsoft, Asistente de Google, IBM Watson, etc.
- En un futuro no muy lejano, la IA continuará manifestándose en muchas más formas y formas que nos rodean, como los autos sin conductor o la generación de un avance de películas completamente impulsado por códigos.
- Hemos escuchado sobre Internet de las cosas (IOT), pero es posible que no sepamos que también existe IIOT . Esto significa “Internet industrial de las cosas” . Una aplicación clave de esto es “Digital Twin” , que está continuamente aprendiendo réplica digital de sistemas físicos. Se estima que las máquinas conectadas y los Digital Twins pueden ahorrar cientos de miles de millones de dólares a través de operaciones optimizadas.
El futuro de Data Analytics es realmente brillante. Recién estamos comenzando con un rápido crecimiento de varias décadas para esta industria. Una analogía cercana de Data Analytics en la actualidad es cómo la industria de la Tecnología de la Información solía ser a finales de los 90 y principios de la década de 2000, cuando todas las empresas estaban aumentando su gasto en TI. Ahora todas las empresas necesitan tener equipos de TI dedicados, de lo contrario no sobrevivirán en el entorno actual.
Crecimiento de análisis de datos: según IBM, ¡el 90% de los datos que tenemos en el mundo hoy se han generado en los últimos 2 años! Todos los días estamos generando 2,5 bytes quintilianos (2,500,000 terabytes) de datos. Estos datos provienen de todas partes, como redes sociales, sensores, transacciones, imágenes, videos, etc. Se espera que el crecimiento de estos datos crezca exponencialmente en las próximas décadas.
La conclusión es que Data Science está aquí para quedarse y requerirá una gran cantidad de científicos de datos y máquinas para obtener estos datos para obtener información procesable e inteligencia en todas las verticales. Estos son algunos ejemplos de cómo Data Analytics ya está transformando muchas industrias.
Las industrias son Retail, Bank, E-commerce, Healthcare, Telecom, Web 2.0 en el siguiente dibujo.
¿Qué significa para ti?
- Si busca empleo con habilidades en Data Science, ML / AI y Big Data, al menos los próximos 10-15 años serán un período de auge para usted, donde gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Microsoft, IBM, otras compañías en todo verticales y nuevas empresas en todo el mundo estarán igualmente interesadas en contratar a un talento como usted.
- Si es un emprendedor con una buena idea relacionada con Data Science, ML / AI, Big Data, tendrá muchas oportunidades para recaudar dinero para impulsar el crecimiento de su negocio. Según una estadística de Kalaari, ¡las empresas de IA han recaudado $ 6B USD desde 2014!
En general, creo que la ciencia de datos está aquí para quedarse para siempre con nosotros. No me sorprenderá incluso si se convierte en el aspecto más importante para determinar el éxito de cualquier negocio, independientemente de en qué industria operen.
Cualquiera que todavía esté sentado en la cerca y no esté convencido de Data Science, será impulsado por la competencia.
Con respecto a India, parte de la pregunta: si observa las habilidades necesarias para tener éxito en Data Analytics a continuación, verá que Indian Talent está naturalmente bendecido con la mayoría de ellas. Por lo tanto, la India y el talento indio están bien preparados para beneficiarse enormemente del rápido crecimiento inminente en la ciencia de datos.
- Amor por los números y las cosas cuantitativas.
- Grit para seguir aprendiendo
- Alguna experiencia en programación (preferida)
- Enfoque de pensamiento estructurado
- Pasión por resolver problemas
- Voluntad de aprender conceptos estadísticos.
Espero que esto ayude.
¡Salud!
Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas aquí son únicamente las del escritor en su capacidad privada.
