以前聽學校一位教授說，大數據、巨量資料不是新潮的新技術，
而是一個現象、一個問題。
“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)
雖然這句話的數據可能不是完全準確，但概念很直白:
我們現在面臨的資料量比起以前已經不再是同一個層次。
更便宜的儲存、更快的處理器、更新穎的技術和解決方案
加上智慧型裝置的普及、各種應用程式的出現及用戶指數性的成長
配上不斷在進步的ML算法
(你同學說的尿布奶粉是學Apriori算法時，
常會聽到的一個「都市傳說」，別再傳啦!)
跟他說，都已經當分析師了，要講求資訊正確。 =P
但他若要說這是「數據」的年代，絕對不為過啦。
你同學學巨量資料分析，想必是進入了某個公司的Data Team。
要說分析師是軟體工程師嗎? kind of, 但技能樹又不全然像。
通常數據分析師要會一個高階語言，這語言還要有很強的統計package
所以大多時候會是Python或R。
然後還要會點SQL 及 BI視覺化套件 (你文中提的Tableau就是其一)
比較貼近軟體工程師的是數據工程師(Data Engineer)囉。
不過，如果文章開頭說的，現在已經和十幾年前大不同，
所以Data相關的職位也跟著日新月異，
除了Data Analyst及Data Engineer之外，
也開始有了DataOps, Analytics Engineer等。
以臺灣的公司來看，真的數據量級有到「大數據」的又有幾家呢?
而真的有完整導入Modern Data Stack的又有幾家呢?
希望你同學是在這些公司發光發熱 =D
※ 引述《kbt2720 (master)》之銘言：
: 標題: [請益]巨量資料分析很屌嗎？
: 時間: Mon Jan 9 21:28:35 2023
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: 如題
:
: 最近遇到我高中同學
:
: 發現他態度整個180度大轉變
:
: 原本兩年前還是一個找不到工作的廢物
:
: 自從跟我說他要去學大數據之後，兩年之後突然變超自信
:
: ：勁戰？廢物在騎的
: ：工作沒五萬的都是垃圾
: ：要成功一定要學程式語言
: ：有聽過啤酒尿布理論嗎？跟你說你也聽不懂啦，回家自己查
: ：以後都是大數據的時代了啦
:
:
: 什麼他布魯 ？
: ：t-a-b-l-e-a-u啦，不要一直問
:
: 彷彿我們的友誼已經結束，完全是兩個不同世界的人…
:
: 請問大數據分析師是真的很屌嗎？是軟體工程師的一種？
:
: 已經不是學生了去學來的及嗎？
:
: