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大数据(Big data)是一个使用频率越来越高的术语，指的是企业每天都在不经意间或不经意间收集的大量数据。可以收集数据的途径的数量一直在增长，并且越来越容易访问。到2025年，超过150万亿字节的数据将需要分析。但重要的不是数量，而是企业如何处理和使用数据。
输入数据的科学家。大数据帮助企业实现了8- 10%的利润增长，使得数据的准备、存储、处理和管理能力成为企业非常需要的特性。这些数据管理技巧适用于各行各业，包括:
健康
金融
零售
运输
数据科学家的角色
大数据可以分为三类:
结构化数据——在数据库或电子表格(数据仓库)中作为模型排序，这很容易搜索(例如，带有购买日期、项目列表、购买细节和总成本的销售订单记录)。
非结构化数据——难以搜索的原始数据，而不是预定义的数据模型(例如文本消息、电子邮件、电话录音)。
半结构化数据——结构化和非结构化数据的组合(例如智能手机上的照片，华宇平台管理：捕获光反射信息的非结构化二进制数据和捕获时间、图像大小等结构化信息)。
作为一名数据科学家，你负责准备、储存和处理从以下来源收集的一系列数据:
智能设备
个人及商业软件
无线传感器网络
云存储
安全摄像头
网站数据
准备大数据
对数据科学家来说，准备大数据及其相关模型或算法是重要的第一步。它包括与业务中的关键涉众保持联系，以准确地找出他们想从您的分析中得到什么。这有助于指导和告知您如何执行整个流程，确定哪些分析工具最适合您的业务目标。
这个过程也是您在项目结束时的职责，因为您将使用数据可视化工具来呈现结果。这些工具使数据能够以更容易访问和更吸引人的形式呈现，如图形、图表和信息图形。
大数据存储
作为一名数据科学家，您的存储解决方案不仅需要处理大量数据，而且还必须具有扩展的灵活性，以适应不断变化的新信息流。您需要确保存储提供了每秒所需的高水平输入/输出操作(IOPS)。
无论是选择大型企业使用的超规模计算环境，还是更传统的集群网络附加存储(NAS)，您的工作都是帮助存储快速处理大型数据集。
处理大数据
数据科学家还需要能够处理数据。需要将更大的数据流划分为更小的、更容易理解的信息——找到提供业务关键信息的模式和异常值。这可以帮助识别网络安全威胁和欺诈行为，在数据模式中发现不规范的用户行为，华宇代理收益并在威胁发生之前阻止它们。一种数据处理解决方案是通过Hadoop等开源软件，雅虎(Yahoo)、eBay、亚马逊(Amazon)、Facebook和Twitter等公司都在使用Hadoop。
提高您的数据科学技能
成为一名优秀的数据科学家意味着你要不断地学习你的编码和业务技能，比如利益相关者管理和决策，你的数学和统计技能，以及你有效地向受众传达关键数据洞见的能力。数据科学的硕士学位可以帮助你学习并认识到，投资于一项职业，并像任何职业一样擅长自己的工作，都取决于你投入时间和精力不断提高技能的能力。在数据科学中，这可以是一切，从编码、业务技能、数学和统计能力。和其他职业一样，你的技能也是一个不断进步的过程。
数据科学的职业适合你吗?在詹姆斯库克大学(James Cook University)攻读数据科学硕士学位。
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