¿Qué campo tiene mejores perspectivas de carrera, Big data o data science?

Big Data Hadoop

Desde mi experiencia personal, recomendaré altamente Big Data Hadoop. Hoy es el mundo de Big Data Hadoop. Hay una gran demanda de Big Data Hadoop. Permítanme compartir mi experiencia para que puedan entender cómo cambiar mi vida en Big Data Hadoop.

Trabajé en una empresa como Desarrollador Java durante aproximadamente 2 años y mi salario era de 3LPAI abandoné mi trabajo debido a alguna disputa. Después de dejar el trabajo, trabajé duro e intenté en una empresa diferente para el puesto de desarrollador Java. Hice una buena caminata y comencé a trabajar allí. Allí estaba obteniendo 6LPA Después de muchos altibajos, decidí cambiar al dominio de Big Data.

En última instancia, obtuve la selección como desarrollador de Hadoop en conocimiento y mi salario es 10LPAI realmente tuve buenas oportunidades y salario al cambiar mi carrera en Big Data. Por lo tanto, siempre recomiendo especialmente a los desarrolladores de Java que cambien a Hadoop en lugar de a cualquier campo.

Si quieres aprender Big Data Hadoop, consulta mi respuesta de Quora:

¿Cuál es el mejor material para Hadoop?

Espero que mi respuesta te ayude

En este momento, la ciencia de datos tiene una gran demanda. Si comienzas una carrera tiene una ciencia de datos, tu crecimiento es exponencial en cada año.

Uno de los mejores recursos para aprender el aprendizaje automático es:

Curso de IA aplicada: es una gran plataforma para los cursos en línea de Machine Learning, es un curso en línea que consta de más de 140 horas de contenido que cubre

Pitón,

Probabilidades y estadísticas,

Álgebra lineal,

Visualización de datos,

Más de 20 técnicas de aprendizaje automático, las técnicas de aprendizaje profundo más importantes y más de 10 estudios de casos del mundo real resolvieron problemas de resolución de extremo a extremo en empresas como Amazon, Facebook, Quora, Uber, Netflix, etc.

Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales que desean seguir carreras en Inteligencia Artificial / Aprendizaje automático. Ayuda a los participantes del curso a construir un portafolio si hay más de 5 proyectos para mostrar su trabajo a posibles reclutadores.

Puede encontrar algunos ejemplos de carteras de estudiantes actuales aquí. Este curso es muy útil para los estudiantes que buscan seguir carreras en IA.

Proporcionan un excelente servicio al cliente, orientación profesional y certificación para el curso.

La primera declaración de Peter es correcta en mi opinión.

Hay un montón de superposiciones.

Si tuviéramos que reestructurar la pregunta y preguntar?

¿Hay más ofertas de trabajo en ingeniería de datos o en el espacio de ciencia de datos?

Esa respuesta es fácil. Hay muchos más trabajos para ingenieros de datos que para científicos de datos o ingenieros de aprendizaje automático.

Esto tiene sentido ya que todo el aprendizaje automático aplicado está supervisado y no se pueden construir modelos del mundo real sin datos limpios.

Además, todos tienen datos estructurados y no estructurados, pero no todos se han subido al tren del aprendizaje automático … aunque todos deberían estarlo.

Estamos acumulando exabytes de datos y el 90% de ellos no están estructurados. Si bien estamos acumulando una tonelada de datos, solo alrededor del 5 al 8% de ellos se están utilizando de alguna manera. Eso va a cambiar en las próximas décadas y creará un crecimiento sin precedentes para los ingenieros de datos. (no big data pero todos los datos)

Google lo sabía hace mucho tiempo y es por eso que crearon la certificación de ingeniería de datos antes que una de aprendizaje automático.

He creado una serie de seis cursos para obtener el certificado de ingeniería de datos. Si está interesado aquí hay un requisito previo para ese curso GRATIS.

Una introducción al aprendizaje automático para ingenieros de datos

Ambos diría. Si está más interesado en el aspecto matemático y estadístico de la analítica, la ciencia de datos es para usted.

Si está interesado en el aspecto de ingeniería de cosas como escribir códigos optimizados, paralelización, etc. Big data es para usted.

Para agregar, permítanme decir también que estos campos convergen para algunos de nosotros, donde deben trabajar en ambos al mismo tiempo. Con el tiempo me atrevería a decir que habrá una necesidad de ambas habilidades en la misma persona.

Estas son todas palabras de moda. La ciencia de datos también se basa en Big Data. Para qué quiere / calificado para hacer en estos mercados es más importante. La ciencia de datos ha surgido en la última década más o menos, mientras que los grandes datos han existido durante más de 2 a 3 décadas y el aprendizaje automático, la inteligencia artificial es la próxima ola de ciencia de datos. Entonces, si está comenzando ahora, no entre en un campo que esté caliente ahora, entre en un campo que se prevé que despegue en las próximas 2-3 décadas.