¿Cuál es la tecnología correcta para aprender para una vida más fresca? ¿Análisis de grandes datos o Internet de las cosas?

Big Data se refiere a todos los datos que se generan en todo el mundo a una velocidad sin precedentes. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados. Las empresas comerciales de hoy deben una gran parte de su éxito a una economía que está firmemente orientada al conocimiento. Los datos impulsan a las organizaciones modernas del mundo y, por lo tanto, dar sentido a estos datos y desentrañar los diversos patrones y revelar conexiones invisibles dentro del vasto mar de datos se vuelve crítico y un esfuerzo enormemente gratificante. Mejores datos conducen a una mejor toma de decisiones y una mejor forma de crear estrategias para las organizaciones, independientemente de su tamaño, geografía, participación en el mercado, segmentación de clientes y otras categorizaciones. Las empresas más exitosas del mañana serán las que puedan dar sentido a todos esos datos a volúmenes y velocidades extremadamente altas para capturar mercados y bases de clientes más nuevos.

Big Data tiene ciertas características y, por lo tanto, se define utilizando 4V, a saber:

Volumen: la cantidad de datos que las empresas pueden recopilar es realmente enorme y, por lo tanto, el volumen de datos se convierte en un factor crítico en el análisis de Big Data.

Velocidad: la velocidad a la que se generan nuevos datos, todo gracias a nuestra dependencia de Internet, los sensores y los datos de máquina a máquina también es importante para analizar Big Data de manera oportuna.

Variedad: los datos que se generan son completamente heterogéneos en el sentido de que podrían estar en varios formatos como video, texto, base de datos, datos numéricos, sensores, etc., y por lo tanto, comprender el tipo de Big Data es un factor clave para desbloquear su valor.

Veracidad: saber si los datos disponibles provienen de una fuente confiable es de suma importancia antes de descifrar e implementar Big Data para las necesidades comerciales.

Aquí hay una breve explicación de cómo exactamente las empresas están utilizando Big Data:

Una vez que el Big Data se convierte en pepitas de información, se vuelve bastante sencillo para la mayoría de las empresas comerciales en el sentido de que ahora saben lo que quieren sus clientes, cuáles son los productos que se mueven rápidamente, cuáles son las expectativas de los usuarios del cliente servicio, cómo acelerar el tiempo de comercialización, formas de reducir costos y métodos para construir economías de escala de una manera altamente eficiente. Por lo tanto, Big Data conduce claramente a grandes beneficios para las organizaciones y, por lo tanto, naturalmente, existe un gran interés en todo el mundo.

IoT será una opción más fácil de aprender teniendo en cuenta el hecho de que tiene experiencia en electrónica. Te animo a que pases un tiempo mirando blogs y proyectos en estos dominios para ver cuál te interesa más.

Una vez que haya elegido el área que desea aprender; manténgase actualizado con los estilos de programación y familiarícese con algunos conceptos. Las estructuras de datos y los algoritmos definitivamente serán la base de lo que aprenda.

Te recomendaría explorar Python. Python es muy fácil de aprender y también puede ayudarlo a obtener experiencia práctica en IoT o Data Analytics.

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IoT conduce a enormes cantidades de datos que a su vez conduce a Big Data Analytics. Por lo tanto, es mejor comenzar con Big Data Analytics, eventualmente sin su conocimiento, habría aprendido IoT.