علم البيانات مقابل البيانات الضخمة: الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة

في العصر الرقمي الذي نعيش فيه ، أصبحت البيانات أكبر الأصول وأكثرها قيمة لمعظم المؤسسات. تعمل البيانات على تغيير الطريقة التي نعيش بها ونتواصل بسرعة ، ومن خلال جمع هذه البيانات وفرزها ودراستها ، تبحث المنظمات في جميع أنحاء العالم عن طرق للتأثير على نتائجها النهائية.

عند العمل مع جميع المصطلحات المتعلقة بالبيانات ، من الضروري أن يكون لديك فهم واضح لنطاق العمل المختلف المرتبط بها. في هذه المقالة ، سنناقش الاختلافات بين البيانات الضخمة وعلوم البيانات . على الرغم من أن هذه المصطلحات مترابطة وغالبًا ما تستخدم بالتبادل ، إلا أن هناك فرقًا أساسيًا كبيرًا بينها في جميع الجوانب.

لنبدأ بتحديد المصطلحين.

البيانات الكبيرة هي طريقة قياسية لتعريفها بأنها مجموعة متنوعة من البيانات أكبر من أن يتم تخزينها أو معالجتها باستخدام أنظمة قواعد البيانات التقليدية خلال فترة معينة. من المفاهيم الخاطئة الشائعة عند الإشارة إليها عندما يتم استخدام المصطلح للإشارة إلى البيانات التي يكون حجمها من أجل تيرابايت أو أكثر. ومع ذلك ، فهو مصطلح سياقي بحت. على سبيل المثال ، حتى ملف بحجم 250 ميجا بايت يعد بيانات كبيرة في سياق مرفق بريد إلكتروني. إذا كنت مبتدئًا ومهتمًا بمعرفة المزيد عن علم البيانات ، فراجع دورات علوم البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

تعرض البيانات السمات الرئيسية التي يجب أن تؤخذ في الاعتبار عند معالجة مجموعة البيانات. هم الأكثر شيوعًا المعروفين باسم 5 Vs. لكل من Vs آثار محددة من حيث التعامل معها ، ولكن عندما يتم النظر إليها جميعًا معًا ، فإنها تمثل تحديات أكبر.

تتضمن 5 Vs من البيانات الضخمة

الحجم : مع تطور التكنولوجيا ، أصبحت معظم البيانات التي يتم إنشاؤها كل ثانية هائلة من حيث الحجم والحجم.

السرعة: السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات خارج نطاق حساباتنا. هل تعلم أن ما معدله 300 ساعة من محتوى الفيديو يتم دفقه وتحميله على مواقع ترفيهية مثل YouTube كل دقيقة؟

التنوع: يكمن جمال البيانات في أنها مصطلح شامل يشمل عددًا كبيرًا من أنواع المعلومات ، سواء كان ذلك محتوى صوتيًا أو مقاطع فيديو أو أدلة نصية أو أي شيء يمكن تسجيله.

الصدق: يجب أن تكون نظيفة وموثوقة. نعني بالنظافة أنه يجب أن يكون دقيقًا ويمكن الوصول إليه. البيانات بتنسيق غير قابل للقراءة ، يتم تجاهل البيانات المكررة لأنها لا تفي بالمعيار.

القيمة: يجب أن تقدم بعض الفوائد وألا تكون مبهمة.

التقاء الاثنان!

عندما نتحدث عن البيانات ، فهي مجرد مجموعة من الحقائق الأولية. لاستخراج المعلومات المهمة منها وتحويل هذه البيانات الضخمة إلى معلومات قابلة للقراءة ، يلعب دور علم البيانات. لا يمكن التفاوض على مساهمتها مع أي عملية أخرى. يتمثل دورها في الأساس في تحليل البيانات الضخمة للحصول على رؤى. هذه الأفكار مفيدة للشركات التي تخطط لمنتجات جديدة ، أو تبحث عن رؤى حول اهتمامات العملاء ، أو تحسين العمليات التشغيلية وغيرها داخل المنظمة.

قراءة: 3 أفكار نهائية لمشروع البيانات الضخمة

علم البيانات ، رسميًا ، هو دراسة أي وكل البيانات المتاحة ، بما في ذلك البيانات الضخمة. بمعنى آخر ، البيانات هي الوقود الذي يعمل عليه هذا القسم من العلم محركه للوصول إلى معلومات مفيدة وذات صلة. Netflix هو مثال جيد حيث يسير هذان المصطلحان جنبًا إلى جنب.

تنتج Netflix مليارات البايت من البيانات كل يوم. سيكون هذا "المحتوى" بلا معنى بالنسبة لنا كمستخدمين إذا لم يتم تنظيمه بواسطة علماء البيانات العاملين في Netflix. إنهم يدرسون ويفهمون سلوك المستخدم بناءً على الحجم الهائل الذي يولده كل مستخدم أثناء استخدامهم للموقع الترفيهي. بعد نمذجة هذه البيانات السلوكية ، يقومون بإنشاء تجارب دفق مخصصة وعرض الفيلم أو العرض الذي يحتوي على أكبر نسبة تطابق مع السجل السابق للمستخدمين.

تعلم: أفكار مشروع علوم البيانات للمبتدئين

الفرق بين البيانات الضخمة وعلوم البيانات

1. المفهوم

علم البيانات

إنه المصطلح الشامل الذي يشمل معظم الأشياء المتعلقة بالبيانات - من توليد البيانات إلى تنقية البيانات ، والتصور ، والتعدين إلى التحليلات ، ويتعامل مع كل من البيانات الخام والبيانات المنظمة (المعلومات). يشمل العلم الإحصاء والبرمجة والرياضيات وحل المشكلات ، على سبيل المثال لا الحصر.

البيانات الكبيرة

تدور تحليلات البيانات الضخمة حول فحص البيانات الخام لدعم اتخاذ القرار في مجالات ذكاء الأعمال. العمليات الحسابية ، عند تطبيقها سوف تستمد الرؤى التشغيلية لحلول الأعمال متعددة الأوجه. باختصار ، يجب فحصها وتحويلها وتنقيتها وتشكيلها إلى معلومات.

2. التطبيقات

علم البيانات

الإعلان الرقمي: ستلاحظ أنه كلما فتحت أي موقع ويب مدعوم بالإعلانات ، فإن الإعلانات مرتبطة بتاريخ التصفح! يتم استخدام خوارزميات علوم البيانات والتعلم الآلي في كل مجال تسويق رقمي مثل Google AdSense أو Media.Net لتخصيص الإعلانات التي تراها.

البحث على الإنترنت: في بعض الأحيان عندما تبحث عن مصطلح أو تقوم بتشغيل استعلام في متصفحك في كل من الوضع العادي ووضع التصفح المتخفي ، فسوف يفاجئك كيف تختلف نتائج البحث في نافذتي المتصفح. هذا لأننا نعيش في نوع من فقاعة التصفية ، حيث عندما نقوم بتسجيل الدخول إلى حساباتنا ، بناءً على سجل التصفح لهذا الحساب ، يتم تصفية نتائج البحث.

أنظمة التوصية: كما تحدثنا عن Netflix ، تستخدم العديد من مواقع الويب الأخرى هذه وتطور العديد من الخوارزميات لإنشاء أنظمة توصية قوية. عادة ما تلبي مواقع الويب هذه تفضيلات المستخدم. .

البيانات الكبيرة

قطاع الألعاب: يمكن أن يتطلب عرض إطار واحد من لعبتك المفضلة على الإنترنت 100 ميغابايت من البيانات. تخيل مقدار البيانات الضخمة التي يتم إنشاؤها من الخادم في جلسة لعب واحدة عبر الإنترنت.

قطاع الرعاية الصحية: تقوم المستشفيات ومقدمو خدمات الرعاية الصحية بتخزين البيانات الضخمة لتحليلها من أجل أداء مهام مثل تتبع تدفق المرضى وتحسينه ، وتتبع استخدام المعدات والأدوية في المرافق ، وتنظيم معلومات المريض ، وما إلى ذلك.

قطاع السفر: تقوم وكالات السفر بإنشاء بيانات ضخمة من عملائها لتحسين خدماتها ومسارات السفر من خلال قنوات مختلفة. تتم دراسة تفضيلات المستهلك لمنحهم خيارات الإجازة أو التجربة الأكثر ملاءمة لاهتماماتهم - والتي من المرجح أن تعمل على تحسين التحويلات.

3. مسؤوليات الوظيفة

علم البيانات

يمكن التقاط المسؤولية الرئيسية لعلوم البيانات في كلمتين - التحليل الاستكشافي. كما يوحي المصطلح ، يستكشف العلم البيانات ويحللها ، باستخدام مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي. يمكن للتحليل إما أن يتنبأ بنتيجة - مثل انهيار سوق الإسكان في الولايات المتحدة في عام 2009 بمساعدة الانحرافات والاتجاهات المخفية والواضحة على حد سواء.

البيانات الكبيرة

البيانات الضخمة هي أكثر من تيرابايت واحد وغير منظم حيث يتم التقاطها من مصادر متعددة. تعتمد الحلول المستقبلية على البيانات والهيكل ،

سلوك وهيكل الحلول المستقبلية وكيف يمكن تقديمها من خلال تطبيق تقنيات مختلفة مثل Spark و Hadoop وما إلى ذلك بناءً على المتطلبات.

4. المهارات المطلوبة

علم البيانات

لكي تصبح عالم بيانات ، يجب أن تتمتع بامتياز:

• مهارات تحليلية
• مهارات إدارة البيانات
• مهارات البرمجة
• مهارات تقنية
• المعرفة السليمة لنظام قاعدة البيانات

البيانات الكبيرة

بصفتي محترفًا طموحًا في مجال تحليل البيانات الضخمة ، فأنا ضروري لتطوير الكفاءة:

مهارات لغات البرمجة في الإحصاء والرياضيات.

• مهارات مناقشة البيانات
• تصور البيانات،
• مهارات التعلم الآلي ، و
• مهارات التواصل.

في حين أن الصناعتين متماثلتان ، فإن الاختلاف كبير حقًا ويمكن أن يكون مذهلاً. يكسب عالم البيانات في الهند راتباً أعلى بكثير من محلل البيانات الضخمة بسبب المهارات التي يمتلكها والتي يمكن أن تساعد المؤسسات على اكتشاف الاتجاهات اللازمة لإنشاء خطط تسويقية تساعد في تحقيق الأرباح.

5. جداول الأجور

علم البيانات

يمكن لعالم البيانات أن يكسب متوسط ​​راتب يبلغ حوالي 7،08،012 دولارًا سنويًا .

البيانات الكبيرة

يمكن لمتخصص متوسط ​​تحليلات البيانات الضخمة أن يكسب روبية. 7،24،280 سنويًا

6. الخيارات المهنية

علم البيانات

أصبح علماء البيانات سريعًا العمود الفقري للشركات التي يعملون بها ، حيث إن قدرتهم على قراءة البيانات هي التي تساعد الشركات على تحقيق النجاح. فيما يلي بعض الخيارات الوظيفية التي يمكنك استكشافها:

البيانات / البنية التحتية / مهندسو المؤسسة مكلفون ببناء حلول لتحليلات التصميم ، وتتبع سلوك التطبيقات ، والإشراف على أنظمة الأعمال.

عادةً ما يكون علماء البيانات مسؤولين عن معالجة البيانات التي يمكن أن تشمل التنظيف والتعدين وتصور البيانات للكشف عن المعلومات المخفية في شكل اتجاهات.

محللو / مهندسو البيانات مسؤولون عن التخلص من مجموعات البيانات ومعالجتها. من المهم تحديد مجموعات البيانات المفيدة للشركات ثم معالجتها في الوقت الفعلي.

الإحصائيون هم العمود الفقري للعلوم الاكتوارية والصناعات الأخرى لأنها تفسر المعلومات الإحصائية.

عليك أن تبدأ بمناصب مبتدئة مثل محلل بيانات مبتدئ أو عالم بيانات مبتدئ ، قبل أن تتمكن من الانتقال إلى دور أكثر أهمية في حياتك المهنية.

البيانات الكبيرة

مع إنتاج مليارات البايتات من البيانات في جميع أنحاء العالم ، لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن هناك العديد من الخيارات الوظيفية المتاحة لمحللي البيانات الضخمة. بعض الخيارات التي يمكنك استكشافها هي:

مهندسو البيانات الضخمة مسؤولون عن تصميمات البناء ، يليها اختبار التصميم والحفاظ عليه جنبًا إلى جنب مع محللي الحلول.

محللو البيانات الضخمة على دراية جيدة بـ Hadoop وغيرها من التقنيات. إنهم مسؤولون عن العثور على المعلومات من مجموعات البيانات الضخمة التي يمكن للإحصائيين والعلماء استخدامها.

مهندسو ذكاء الأعمال هم مديرو مخازن البيانات. إنهم ينشئون استعلامات ويشاركون في حل المشكلات المعقدة.

إذن ، ما هي الخطوات التي يجب عليك اتباعها لتصبح مشهورًا في تحليلات البيانات الضخمة

يجب أن تركز على دراسة تحليل البيانات أو الإحصائيات التطبيقية لتطوير المهارات لإدارة المشاريع وقواعد البيانات.

تذكر أن العمل بدون خبرة أمر صعب ، وبالتالي ، سيكون من الحكمة البحث عن عروض تدريب تسمح لك بالعمل مع ، أو كمتخصص في تحليلات البيانات الضخمة. قد تكون الخبرة التي تكتسبها كمتدرب هي الخطوة الأولى نحو حياة مهنية ناجحة للغاية.

ابدأ كمساعد ثم بمجرد تطوير الثقة للعمل بمفردك ، انتقل إلى المناصب الإدارية أو القيادية الجماعية.

7. أساس التكوين

علم البيانات

في مجال علم البيانات ، يتم استخدام التطبيقات العلمية. تساعد هذه التطبيقات عالم البيانات على استخراج المعلومات أو اكتشاف الاتجاهات المخفية في البيانات الكبيرة والبيانات الأخرى.

يتعلق المجال بترشيح البيانات متبوعًا بإعدادها للتحليل.

تُستخدم التطبيقات والأدوات لفلترة الأنماط وتطوير نماذج العمل والحلول.

البيانات الكبيرة

عادةً ما يتم التقاط البيانات الضخمة من خلال الحجم الكبير لحركة المرور على الإنترنت.

يتم التقاط الأنماط والتفضيلات السلوكية للمستخدمين عبر الأجهزة الإلكترونية وموجزات الصوت والصورة والمنتديات عبر الإنترنت والوسائط الرقمية الأخرى.

يمكن التقاط البيانات التنظيمية من رسائل البريد الإلكتروني وجداول البيانات وكذلك سجلات النظام كبيانات كبيرة.

أفضل طريقة للنجاح في مهنة هي أن تتدرب. يمكن الآن إجراء التدريب باستخدام:

• الدورات المهنية التي تقدمها upGrad
  دروس إضافية تقدمها المدارس والكليات
• فرص التدريب التي تقدمها الشركة التي تعمل بها.

لن تقوم فقط بتطوير المعرفة الضرورية لتكون محللًا ، ولكن يمكن أن تكون نقطة انطلاق للنجاح.

التعليم هو مفتاح النجاح ، وأي درجة متقدمة تعمل بها ستجلب لك فرص عمل أكثر وأفضل.

اليوم ، كل شيء عن الأتمتة والتكنولوجيا. ومن ثم ، فإن التعرف على الأدوات والتقنيات المتقدمة وأحدثها من خلال الشهادات والدبلومات في مجال البيانات أمر مهم للنجاح.

تقدم المواقع التعليمية أيضًا شهادات تدمج النظرية بالمعرفة العملية والخبرات. ليست هناك حاجة لتعليق حياتك المهنية للحصول على الشهادة. يمكنك الانضمام إلى الفصول الدراسية عبر الإنترنت والحصول على الشهادة التي تبحث عنها.

تغليف

كما هو واضح من الجداول المشتركة أعلاه ، فإن الحقلين متشابهان تمامًا مع بعضهما البعض ، مع قدر لا بأس به من التداخل.

البيانات الضخمة هي حجم ضخم من البيانات - على الأقل تيرابايت واحد من البيانات يعتبر بيانات كبيرة. ولكن مع تسجيل الملايين والتريليونات من البيانات في جميع أنحاء العالم ، زادت أحجام البيانات في تحليلات البيانات الضخمة إلى 1024 تيرابايت أو بيتابايت أو 1024 بيتابايت تسمى إكسابايت .

تتزايد أحجام البيانات ، ووفقًا لمجلة Forbes ، سيتم إنشاء البيانات بمعدل 1.7 مليون ميجابايت في الثانية. يمكن فقط للخبراء في مجال البيانات الضخمة إدارة البيانات غير المهيكلة لجعلها قابلة للاستخدام من قبل الآخرين.

علم البيانات ، من ناحية أخرى ، يهتم بالتنظيف والتعدين وإعداد وتحليل البيانات. سيستخدم عالم البيانات الأدوات المتاحة لهم لإنشاء الرسوم البيانية وقراءة الأنماط واكتشاف الحالات الشاذة التي يمكن أن تصدم المؤسسات وتفاجئها. يتم التخطيط للعمليات حول هذه التحليلات ، مما يجعلها عنصرًا حاسمًا في نمو وحدة واحدة أو صناعة. لا يدرك الكثير من الناس أن بعض المحللين الماليين يكتشفون الشذوذ في سوق الإسكان في الولايات المتحدة ويستعدون للانهيار ، حيث جمعوا ملايين الدولارات.

قد يتنافس الاثنان ، لكنهما غير مكتملين بدون بعضهما البعض. يحتاج علم البيانات إلى البيانات لتعمل ، وتتطلب البيانات الضخمة من العلماء والمحللين أن يكونوا ذوي صلة. اختيار مجال على الآخر هو مسألة تفضيل شخصي وميول.

كلاهما مجالان مهمان ، ويمكنك القيام بعمل جيد في أي منهما إذا كنت مجهزًا بالمعرفة والتعليم المناسبين مع البقاء على رأس اتجاهات الصناعة. بالطبع ، يجب أن تكون مدعومة بالتجربة لبناء الخبرة. في المستقبل ، يتوفر دائمًا خيار التحول من واحد إلى الآخر.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

إذا كنت مهتمًا بتعلم Python وترغب في جعل يديك متسخًا في العديد من الأدوات والمكتبات ، فراجع برنامج Executive PG في علوم البيانات.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

قيادة الثورة التكنولوجية المدفوعة بالبيانات

التقديم لبرنامج الشهادة المتقدمة في علوم البيانات