¿Cómo está en auge el big data en el futuro?

Big data es un campo que crecerá todos los días. Big Data es la habilidad más popular. La generación de datos está aumentando día a día. Si verá las estadísticas de la generación de datos, sabrá que:

El porcentaje general de los datos totales del mundo que se creó en los últimos dos años es del 90%.

Ahora, piense qué tan rápido se están generando los datos.

Las habilidades de Big Data Hadoop están en demanda. Si observa el pronóstico del mercado de Big Data, verá el crecimiento de Hadoop. Gartner descubrió en una encuesta que aproximadamente el 48% de las empresas invirtieron en Big Data en 2016, y casi tres cuartos de los encuestados ya han invertido o planearon invertir en 2017.

Según el líder de la industria Mckinsey-

Habrá una gran escasez de 1500000 profesionales de Big Data para fines de 2018.

Las empresas están buscando candidatos calificados para Big Data Hadoop.

Ahora veamos las ventajas de Big Data, para que podamos entender la importancia de Big Data en nuestro mundo.

• Ventajas de Big Data

Veamos ahora cuáles son las ventajas de Big Data y por qué debería aprender Big Data .

Como sabemos, el tamaño de los datos aumenta muy rápido. Big Data es una vía emergente para la productividad y la innovación. Tal gran volumen de datos si se procesa adecuadamente puede conducir a grandes cambios en el negocio actual y otras actividades relacionadas.

Big Data se trata de analizar esta variedad de datos y encontrar la aguja de valor de estos enormes datos. Las empresas pueden usar esto para rastrear diferentes patrones para realizar análisis avanzados que ayuden significativamente en la toma de decisiones. Las empresas pueden obtener una visión de 360 ​​grados del cliente mediante el análisis de datos de clientes de diferentes fuentes, como datos de ventas, redes sociales, etc.

Para más detalles, consulte el siguiente enlace:

Ventajas de Big Data

Big data está ayudando desde el sector minorista hasta la conservación de la vida silvestre. Si está interesado, eche un vistazo a las aplicaciones de Big Data:

Big Data ayudando en la conservación de la vida silvestre

Casos de uso del mundo real de Big Data en el sector minorista

Ahora veamos cómo Big Data está ayudando en la atención médica

• Big Data y Cáncer

Big Data tiene como objetivo recopilar datos desde el tratamiento previo y el diagnóstico previo hasta la etapa final. Estos datos se agregan con datos clínicos y de diagnóstico que hacen que la predicción del cáncer sea más factible. Este análisis predictivo ayuda a clasificar diferentes tipos de cáncer y mejora el tratamiento del cáncer.

Al aprovechar los datos históricos de pacientes con afecciones similares, se pueden desarrollar algoritmos predictivos utilizando R y bibliotecas de aprendizaje automático de big data para proyectar la trayectoria del paciente.

El 96% de los datos potencialmente disponibles sobre pacientes con cáncer aún no se analizan. Basado en esta idea, Flatiron Health desarrolló un servicio llamado Oncology Cloud. Este servicio tiene como objetivo recopilar datos durante el diagnóstico y el tratamiento y ponerlos a disposición de los médicos para avanzar en su estudio.

Para saber más, consulte el siguiente enlace:

Big Data ayudando en salud

Ahora veamos la demanda de Big Data y habilidades analíticas

• Más demanda de Big Data y habilidades analíticas

Cada vez más organizaciones adoptarán Hadoop y otros grandes almacenes de datos que introducirán rápidamente nuevas e innovadoras soluciones de Hadoop. Para esto, las empresas contratarán más análisis de big data para proporcionar un mejor servicio a sus clientes y mantener su ventaja competitiva. Esto abrirá capacidades para codificadores y científicos de datos que serán alucinantes. – “Jeff Catlin, CEO, Lexalytics” .

• . Aumento de salarios para especialistas en Big Data y científicos de datos

Según el Instituto Global McKinsey , la demanda de los científicos de datos está creciendo hasta en un 12 por ciento al año y podría haber una escasez de hasta 250,000 científicos de datos para 2024 en la economía de EE. UU.

Según la predicción de Robert Half, se predice que los salarios de Data Scientist oscilarán entre $ 116,000 y $ 163,500 en 2017, lo que representa un aumento de aproximadamente 6.4% sobre los niveles salariales de 2016. Del mismo modo, se pronostica que los salarios de Big Data Engineer oscilarán entre $ 135,000 y $ 196,000 en 2017, aumentando un 5.8% sobre los niveles salariales de 2016.

Ahora veamos de acuerdo con el salario de Glassdoor de Big Data Engineers:

• TCS

Ingeniero de Big Data- ₹ 460k – ₹ 656k

• Competente

Ingeniero de Big Data

₹ 365k – ₹ 910k

• Analítica Fractal

Ingeniero de Big Data- ₹ 571k – ₹ 618k

• DataMetica

Ingeniero de Big Data- ₹ 402k – ₹ 438k

• Accenture

Ingeniero de Big Data- ₹ 407k – ₹ 443k

• Tecnologías HCL

Ingeniero de Big Data- ₹ 528k – ₹ 571k, etc.

Si desea saber más sobre los roles profesionales y laborales de Big Data Hadoop, consulte el siguiente enlace:

Roles laborales y laborales en Big Data Hadoop

Las habilidades de Hadoop están ahí para clamar: ¡este es un hecho indiscutible! La investigación de mercado aliada dice que el mercado global de Hadoop puede llegar a $ 84,6 mil millones para 2021 . Big Data es algo que crecerá día a día, por lo que el avance en la tecnología de big data no se abstendrá, pero Hadoop es una habilidad imprescindible en el escenario actual, ya que es el centro de soluciones de Big Data para muchas empresas y nuevas tecnologías como Spark han evolucionado alrededor de Hadoop.

Entonces, uno puede preguntarse ¿cuál es el alcance de capacitarse bajo Hadoop?

• La capacitación de Hadoop lo convertirá en un experto en HDFS, MapReduce, Hbase, Zookeeper, Yarn, Oozie, Flume ySqoop utilizando casos de uso en tiempo real en el sector minorista, aviación, turismo y finanzas.
• Este curso es un trampolín para su viaje de Big Data y tendrá la oportunidad de trabajar en un proyecto de análisis de Big Data después de seleccionar un conjunto de datos de su elección.
• Comprensión detallada de la analítica de Big Data . El mercado de análisis de Big Data está creciendo en todo el mundo y este fuerte patrón de crecimiento se traduce en una gran oportunidad para todos los profesionales de TI.
• Practica proyectos de la vida real con Hadoop y Apache Spark. El análisis en tiempo real es el nuevo zumbido del mercado y tener habilidades de Apache Spark es una ruta de aprendizaje muy preferida después de la capacitación de Hadoop
• Dominar las actividades de administración de Hadoop, como la gestión, supervisión, administración y resolución de problemas de clúster, y la configuración de herramientas ETL como Pentaho / Talend para trabajar con MapReduce son cosa del futuro.
• Big Data es la tecnología de más rápido crecimiento y más prometedora para manejar grandes volúmenes de datos para realizar análisis de datos. El curso de capacitación de certificación Hadoop de Big Data lo ayudará a estar en funcionamiento con las habilidades profesionales más exigentes.
• Los profesionales de Hadoop se encuentran hoy entre los profesionales de TI mejor pagados, con salarios que oscilan hasta $ 85K (fuente: portal de trabajo), y la demanda del mercado para ellos está creciendo rápidamente.
• Da una ventaja sobre los diferentes expertos en el mismo campo, en términos de paquete de pago y confirma que tiene en cuenta los elementos más recientes de Hadoop.
• La capacitación de Hadoop de una academia de educación establecida lo ayuda a obtener un curso de Capacitación de Certificación de Hadoop que a su vez lo ayuda a desarrollar una carrera profesional en tecnologías de vanguardia.

Big Data es una tecnología en auge debido a las ventajas que ofrece

Las organizaciones están utilizando el poder de las acumulaciones proporcionadas por big data. La empresa utiliza los conocimientos proporcionados por grandes conjuntos de datos para que el proceso de toma de decisiones sea efectivo.

Inferir información valiosa de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de distintas fuentes en diferentes formatos requiere la estructura y las herramientas adecuadas. Para obtener el máximo impacto comercial, este proceso requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas.

· Información oportuna de la gran cantidad de datos almacenados en las bases de datos de la compañía, fuentes externas de terceros, Internet, redes sociales y sensores remotos.

· Monitoreo y pronóstico en tiempo real de eventos que impactan el desempeño del negocio o la operación

· Capacidad para encontrar, adquirir, extraer, manipular, analizar, conectar y visualizar datos con las herramientas

· Identificar información significativa que pueda mejorar la calidad de las decisiones.

· Mitigar el riesgo optimizando las decisiones complejas de eventos no planificados más rápidamente

· Aborda la velocidad y escalabilidad, movilidad y seguridad, flexibilidad y estabilidad.

CONVIERTA GRANDES DATOS EN INGRESOS

Big data está en la parte superior de la agenda estratégica para muchos COE. Al mismo tiempo, muchos líderes empresariales se preguntan cómo obtener los mejores y más importantes beneficios de los grandes datos generados. Big Data ofrece una oportunidad considerable para aprovechar las nuevas fuentes de crecimiento de la línea superior, optimizar las estructuras de costos, extraer más valor de la base de clientes y crear nuevas fuentes de ingresos en el proceso.

El análisis de los perfiles de activos de los clientes ayuda a las empresas a predecir sus futuros requisitos de productos. Recompensar a los clientes ayuda a obtener negocios repetidos de una base de clientes leales. Las empresas pueden solicitar referencias de clientes altamente satisfechos. Dependiendo de la visión del cliente, se pueden desarrollar nuevos productos y servicios. Analizar las interacciones con los clientes puede encontrar datos predecibles para cada etapa del ciclo de ventas. Las empresas pueden identificar qué canales tienen más probabilidades de captar su atención.

Casi todas las organizaciones, en las últimas décadas, han reunido una GRAN cantidad de datos. Sin embargo, esos datos se encuentran actualmente allí por el “Mantenimiento de registros” principalmente.

Recientemente, las organizaciones comenzaron a apreciar la idea de extraer información de esos datos. Esta información puede ser en forma de patrones de ventas o grupos de áreas que pueden centrarse en la toma de decisiones de calidad.

Ahora, para responder al ” Auge en el futuro “: gradualmente, la mayor parte de la decisión de la organización se tomaría utilizando las ideas de estos Datos enormes. En otras palabras, las decisiones deben estar orientadas a los datos (grandes) para que sean más efectivas.

Por lo tanto, se está haciendo mucho hincapié en explorar Big Data en estos días.

Big data ha tomado por asalto no solo el mundo de los negocios sino también el mundo tecnológico. La demanda futura de Big Data crecerá debido a:

· Los volúmenes de datos continuarán creciendo

· Mejorarán las formas de analizar los datos.

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La clave para comprender los grandes datos está en el uso de la palabra “grandes”: el conjunto de datos es tan grande que los métodos tradicionales para tratarlos son inadecuados.

Big data, el Internet de las cosas y la inteligencia artificial se han convertido rápidamente en los pilares que definen y sostienen nuestra realidad interconectada e impulsada por Internet. No es sorprendente, entonces, que los tres temas continúen dominando el carrete de noticias tecnológicas en 2017 a medida que sus zarcillos de conectividad se impregnan en el receso más profundo de nuestras vidas.

los datos son algo, casi todas las compañías transmiten. Por lo tanto, es muy importante que cada organización cuide bien su base de datos. Los datos grandes se pueden definir simplemente como datos en gran cantidad. Los datos grandes no solo se refieren a la base de datos de texto a diferencia de la base de datos convencional, sino también al almacenamiento de imágenes, videos, audio y texto.

Multimedia compartió una gran parte de los datos del cliente, por lo que se ha vuelto importante cuidar este tipo particular de datos también.

Big data es el futuro a nivel mundial … el problema principal es la falta de ingenieros talentosos … en estos días la vida del ingeniero se convirtió en un infierno ¿cuánto aprenderán? Aprendizaje automático, inteligencia artificial, etc.

No sé si los datos grandes están en auge o no, pero la industria de DataScience crecerá