No tanto como uno puede esperar. Big data es abundante hoy; sin embargo, es propiedad de solo un puñado de entidades. Es probable que la startup tenga acceso a datos, pero debido a la escala de la organización, tendrá acceso a datos limitados.
Ahora, consideremos qué datos realmente pueden hacer por usted. Hoy en día, los datos se utilizan principalmente en un sentido operativo: mejorar la eficiencia. Esto se debe a que una pequeña operación solo tendrá acceso a una cantidad limitada de datos, como resultado de la limitada actividad comercial que realizan. Imagine al minorista de ropa de mamá y papá vs. Walmart: debido a que mamá y papá ejecutan menos transacciones, tienen menos información disponible. Estos datos se pueden usar para reconocer tendencias, pero los datos que se usan a menudo son imperfectos o ya tienen una comprensión implícita. La información obtenida del análisis de datos a menudo es marginal y no siempre vale la pena el esfuerzo, lo que hace que el grado de ciencia de datos sea algo inútil.
Dicho todo esto, he emprendido dos supuestos principales.
- Entre las siguientes compañías, ¿cuál tiene el mejor equipo de Data Science?
- ¿Cómo puedo seguir una carrera en seguridad de datos?
- ¿Cuál es la mejor manera de configurar una estructura de archivo / directorio en una plataforma de Big Data?
- ¿Qué clases debo tomar en Udacity si quiero ser un científico de datos?
- ¿Qué MOOC, proyecto en línea o curso relacionado con big data \ Hadoop debería agregar a mi currículum como una habilidad adicional, como analista de datos (en ciencia de datos)?
- Trabajas en una pequeña empresa. No tiene que ser pequeño y pequeño, pero ciertamente no es una corporación multinacional.
- El futuro replicará el día actual. Con el Internet de las cosas, las capacidades de datos que se acercan rápidamente saltarán por las nubes. Tan pronto como esté disponible la conectividad masiva, no solo tendremos acceso a más datos, sino que tendremos más recipientes a través de los cuales podemos desplegar datos.
Obtenga la experiencia de la ciencia de datos. Aunque no será revolucionario, le permitirá desarrollar prácticas de datos sostenibles y permitir la toma de decisiones basada en datos.
