以前听学校一位教授说，大数据、巨量资料不是新潮的新技术，
而是一个现象、一个问题。
“There were 5 exabytes of information created between the dawn of
civilization through 2003, but that much information is now c
reated every 2 days.” – Eric Schmidt (2010)
虽然这句话的数据可能不是完全准确，但概念很直白:
我们现在面临的资料量比起以前已经不再是同一个层次。
更便宜的储存、更快的处理器、更新颖的技术和解决方案
加上智慧型装置的普及、各种应用程式的出现及用户指数性的成长
配上不断在进步的ML算法
(你同学说的尿布奶粉是学Apriori算法时，
常会听到的一个“都市传说”，别再传啦!)
跟他说，都已经当分析师了，要讲求资讯正确。 =P
但他若要说这是“数据”的年代，绝对不为过啦。
你同学学巨量资料分析，想必是进入了某个公司的Data Team。
要说分析师是软件工程师吗? kind of, 但技能树又不全然像。
通常数据分析师要会一个高阶语言，这语言还要有很强的统计package
所以大多时候会是Python或R。
然后还要会点SQL 及 BI视觉化套件 (你文中提的Tableau就是其一)
比较贴近软件工程师的是数据工程师(Data Engineer)囉。
不过，如果文章开头说的，现在已经和十几年前大不同，
所以Data相关的职位也跟着日新月异，
除了Data Analyst及Data Engineer之外，
也开始有了DataOps, Analytics Engineer等。
以台湾的公司来看，真的数据量级有到“大数据”的又有几家呢?
而真的有完整导入Modern Data Stack的又有几家呢?
希望你同学是在这些公司发光发热 =D
※ 引述《kbt2720 (master)》之铭言：
: 标题: [请益]巨量资料分析很屌吗？
: 时间: Mon Jan 9 21:28:35 2023
:
: 如题
:
: 最近遇到我高中同学
:
: 发现他态度整个180度大转变
:
: 原本两年前还是一个找不到工作的废物
:
: 自从跟我说他要去学大数据之后，两年之后突然变超自信
:
: ：劲战？废物在骑的
: ：工作没五万的都是垃圾
: ：要成功一定要学程式语言
: ：有听过啤酒尿布理论吗？跟你说你也听不懂啦，回家自己查
: ：以后都是大数据的时代了啦
:
:
: 什么他布鲁 ？
: ：t-a-b-l-e-a-u啦，不要一直问
:
: 仿佛我们的友谊已经结束，完全是两个不同世界的人…
:
: 请问大数据分析师是真的很屌吗？是软件工程师的一种？
:
: 已经不是学生了去学来的及吗？
:
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