Data Science vs. Big Data: Unterschied zwischen Data Science und Big Data
Veröffentlicht: 2020-05-22Im digitalen Zeitalter, in dem wir leben, sind Daten für die meisten Unternehmen zum größten und wertvollsten Gut geworden. Daten verändern schnell die Art und Weise, wie wir leben und kommunizieren, und durch das Sammeln, Sortieren und Untersuchen dieser Daten suchen Unternehmen auf der ganzen Welt nach Möglichkeiten, ihre Gewinne zu verbessern.
Bei der Arbeit mit allen Terminologien im Zusammenhang mit Daten ist es wichtig, ein klares Verständnis der unterschiedlichen damit verbundenen Arbeitsbereiche zu haben. In diesem Artikel besprechen wir die Unterschiede zwischen Big Data und Data Science . Obwohl diese Begriffe miteinander verbunden sind und oft synonym verwendet werden, gibt es in allen Aspekten einen großen zugrunde liegenden Unterschied zwischen ihnen.
Beginnen wir mit der Definition der beiden Begriffe.
Big Data ist eine Standardmethode, um es als eine Sammlung von Daten zu definieren, die zu groß sind, um sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums mit den herkömmlichen Datenbanksystemen zu speichern oder zu verarbeiten. Ein häufiges Missverständnis bei der Bezugnahme darauf ist, wenn der Begriff verwendet wird, um sich auf Daten zu beziehen, deren Volumengröße in der Größenordnung von Terabyte oder mehr liegt. Es handelt sich jedoch um einen rein kontextuellen Begriff. Zum Beispiel ist sogar eine Datei von 250 MB Big Data im Kontext eines E-Mail-Anhangs. Wenn Sie Anfänger sind und mehr über Data Science erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Data Science-Kurse von Top-Universitäten an.
Daten weisen Schlüsselattribute auf, die bei der Verarbeitung eines Datensatzes berücksichtigt werden müssen. Sie sind am häufigsten als die 5 Vs bekannt. Jedes der Vs hat spezifische Implikationen in Bezug auf den Umgang mit ihnen, aber wenn sie alle zusammen betrachtet werden, stellen sie noch größere Herausforderungen dar.
Inhaltsverzeichnis
Die 5 Vs von Big Data beinhalten
Volumen : Mit der Weiterentwicklung der Technologie haben die meisten Daten, die jede Sekunde erstellt werden, eine enorme Größe und ein enormes Volumen.
Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden, liegt außerhalb unseres Berechnungsbereichs. Wussten Sie, dass jede Minute durchschnittlich 300 Stunden Videoinhalte gestreamt und auf Unterhaltungsseiten wie YouTube hochgeladen werden?
Vielfalt: Das Schöne an Daten ist, dass sie ein Überbegriff für eine Vielzahl von Arten von Informationen sind, seien es Audioinhalte, Videostreams, Textbeweise oder alles, was aufgezeichnet werden kann.
Wahrhaftigkeit: Es muss sauber und zuverlässig sein. Mit sauber meinen wir, dass es genau und zugänglich sein muss. Daten in einem nicht lesbaren Format, redundante Daten werden verworfen, da sie einen Benchmark nicht erfüllen.
Wert: Es sollte einen gewissen Nutzen bieten und kein Kauderwelsch sein.
Der Zusammenfluss der beiden!
Wenn wir über Daten sprechen, handelt es sich lediglich um eine Sammlung roher Fakten. Um entscheidende Informationen daraus zu extrahieren und diese Big Data in lesbare Informationen umzuwandeln, kommt die Rolle von Data Science ins Spiel. Sein Beitrag kann mit keinem anderen Prozess verhandelt werden. Grundsätzlich besteht seine Aufgabe darin, die umfangreichen Daten zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Einblicke sind nützlich für Unternehmen, die neue Produkte planen, nach Einblicken in die Interessen der Kunden suchen oder die betrieblichen und anderen Prozesse innerhalb der Organisation verbessern.
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Data Science ist formal das Studium aller verfügbaren Daten, einschließlich umfangreicher Daten. Mit anderen Worten, Daten sind der Treibstoff, mit dem dieser Bereich der Wissenschaft seinen Motor betreibt, um zu aussagekräftigen und relevanten Informationen zu gelangen. Netflix ist ein gutes Beispiel dafür, wo diese beiden Begriffe Hand in Hand gehen.
Netflix produziert jeden Tag Milliarden von Bytes an Daten. Diese „Inhalte“ wären für uns als Nutzer bedeutungslos, wenn sie nicht von den bei Netflix arbeitenden Data Scientists strukturiert würden. Sie untersuchen und verstehen das Benutzerverhalten auf der Grundlage des enormen Volumens, das jeder Benutzer während seiner Nutzung der Unterhaltungswebsite generiert. Nach der Modellierung dieser Verhaltensdaten erstellen sie personalisierte Streaming-Erlebnisse und zeigen an, welcher Film oder welche Sendung die größte prozentuale Übereinstimmung mit der Vergangenheit des Benutzers aufweist.
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Unterschied zwischen Big Data und Data Science
1. Konzept
Datenwissenschaft
Es ist der Oberbegriff, der die meisten Dinge im Zusammenhang mit Daten umfasst – von der Generierung von Daten über die Datenbereinigung, Visualisierung, Mining bis hin zur Analytik und sich sowohl mit Rohdaten als auch mit strukturierten Daten (Informationen) befasst. Die Wissenschaft umfasst Statistik, Programmierung, Mathematik, Problemlösung, um nur einige zu nennen.
Große Daten
Bei der Analyse von Big Data geht es darum, Rohdaten zu untersuchen, um die Entscheidungsfindung in den Bereichen Business Intelligence zu unterstützen. Algorithmische Prozesse werden, wenn sie angewendet werden, operative Visionen für facettenreiche Geschäftslösungen ableiten. Kurz gesagt, sie müssen inspiziert, transformiert, bereinigt und in Informationen modelliert werden.
2. Anwendungen
Datenwissenschaft
Digitale Werbung: Sie werden feststellen, dass sich die Werbung auf den Browserverlauf bezieht, wenn Sie eine Website öffnen, die von Werbung unterstützt wird! Data-Science-Algorithmen und maschinelles Lernen werden von jeder digitalen Marketingdomäne wie Google AdSense oder Media.Net verwendet, um die angezeigten Anzeigen zu personalisieren.
Internetsuche: Manchmal, wenn Sie nach einem Begriff suchen oder eine Abfrage in Ihrem Browser sowohl im normalen Modus als auch im Inkognito-Modus ausführen, werden Sie überrascht sein, wie unterschiedlich die Suchergebnisse in den beiden Browserfenstern sind. Das liegt daran, dass wir in einer Art Filterblase leben, in der, wenn wir bei unseren Konten angemeldet sind, die Suchergebnisse basierend auf dem Browserverlauf dieses Kontos gefiltert werden.
Empfehlungssysteme: Während wir über Netflix sprachen, verwenden und entwickeln mehrere andere solcher Websites viele Algorithmen, um leistungsstarke Empfehlungssysteme zu erstellen. Solche Websites gehen in der Regel auf die Präferenzen des Benutzers ein. .
Große Daten
Gaming-Sektor: Ein einzelnes Bild Ihres Lieblings-Online-Spiels kann 100 MB Daten zum Rendern erfordern. Stellen Sie sich vor, wie viel Big Data vom Server in einer einzigen Online-Spielsitzung generiert wird.
Gesundheitssektor: Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister speichern Big Data zur Analyse, um Aufgaben wie die Verfolgung und Optimierung des Patientenzustroms, die Verfolgung der Verwendung von Geräten und Medikamenten in den Einrichtungen, die Organisation von Patienteninformationen usw.
Reisebranche : Reisebüros generieren Big Data von ihren Kunden, um ihre Dienstleistungen und Reisepläne über verschiedene Kanäle zu optimieren. Die Vorlieben der Verbraucher werden untersucht, um ihnen Urlaubs- oder Erlebnisoptionen anzubieten, die am besten zu ihren Interessen passen – was höchstwahrscheinlich die Conversions optimiert.
3. Aufgabenbereiche
Datenwissenschaft
Die große Verantwortung der Datenwissenschaft lässt sich in zwei Worten zusammenfassen – explorative Analyse. Wie der Begriff schon sagt, untersucht und analysiert die Wissenschaft die Daten mit einer Kombination aus maschinellen Lernalgorithmen. Die Analyse kann entweder ein Ergebnis vorhersagen – wie den Crash des US-Immobilienmarktes von 2009 mit Hilfe von Anomalien und Trends, sowohl versteckte als auch offensichtliche.
Große Daten
Big Data ist groß, mehr als ein Terabyte und unstrukturiert, da es aus mehreren Quellen erfasst wird. Zukünftige Lösungen sind abhängig von den Daten und der Struktur,
Das Verhalten und die Struktur für zukünftige Lösungen und wie sie durch den Einsatz verschiedener Technologien wie Spark, Hadoop usw. basierend auf den Anforderungen bereitgestellt werden können.
4. Erforderliche Fähigkeiten
Datenwissenschaft
Um Data Scientist zu werden, sollten Sie über ausgezeichnete:
- analytische Fähigkeiten
- Fähigkeiten im Datenmanagement
- Programmierkenntnisse
- technische Fähigkeiten
- Fundierte Kenntnisse in Datenbanksystemen
Große Daten
Als aufstrebender Big-Data-Analytics-Experte muss ich folgende Kenntnisse entwickeln:
Programmiersprachenkenntnisse in Statistik und Mathematik sind erforderlich.
- Fähigkeiten im Umgang mit Daten
- Datenvisualisierung,
- Machine-Learning-Fähigkeiten und
- Kommunikationsfähigkeit.
Während die beiden Branchen gleich sind, ist der Unterschied wirklich groß und kann erstaunlich sein. Ein Datenwissenschaftler in Indien verdient ein viel höheres Gehalt als ein Big-Data-Analyst , da er über Fähigkeiten verfügt, die Unternehmen dabei helfen können, die Trends aufzudecken, die zur Erstellung von Marketingplänen erforderlich sind, die zur Erzielung von Gewinnen beitragen.
5. Gehaltstabellen
Datenwissenschaft
Ein Data Scientist kann ein Durchschnittsgehalt von etwa 7.08.012 ₹ pro Jahr verdienen.
Große Daten
Ein durchschnittlicher Big Data Analytics-Profi kann Rs verdienen. 7.24.280 pro Jahr
6. Karrieremöglichkeiten
Datenwissenschaft
Data Scientists entwickeln sich schnell zum Rückgrat der Unternehmen, für die sie arbeiten, da es ihre Fähigkeit ist, Daten zu lesen, die Unternehmen zum Erfolg verhilft. Hier sind einige der Karriereoptionen, die Sie erkunden können:
Data/Infrastructure/Enterprise Architects haben die Aufgabe, Lösungen für Designanalysen zu entwickeln, das Anwendungsverhalten zu verfolgen und Geschäftssysteme zu überwachen.
Data Scientists sind in der Regel für den Umgang mit Daten verantwortlich, was das Bereinigen, Mining und Visualisieren von Daten umfassen kann, um verborgene Informationen in Form von Trends aufzudecken.
Data Analysts/Engineers sind für das Bereinigen und Verarbeiten der Datensätze verantwortlich. Es ist wichtig, die für die Unternehmen nützlichen Datensätze zu identifizieren und diese dann in Echtzeit zu verarbeiten.
Statistiker sind das Rückgrat der Versicherungsmathematik und anderer Branchen, da sie statistische Informationen interpretieren.
Sie müssen mit Junior-Positionen wie Junior Data Analyst oder Junior Data Scientist beginnen, bevor Sie eine sinnvollere Rolle in Ihrer Karriere übernehmen können.
Große Daten
Angesichts der Tatsache, dass Milliarden von Datenbytes auf der ganzen Welt produziert werden, sollte es nicht überraschen, dass Big-Data-Analysten mehrere Karriereoptionen zur Verfügung stehen. Einige der Optionen, die Sie erkunden können, sind:
Big-Data-Ingenieure sind für die Erstellung von Entwürfen verantwortlich, gefolgt vom Testen und Warten des Entwurfs zusammen mit Lösungsanalysten.
Big-Data-Analysten sind mit Hadoop und anderen Technologien bestens vertraut. Sie sind dafür verantwortlich, Informationen aus den riesigen Datensätzen zu finden, die Statistiker und Wissenschaftler verwenden können.
Business Intelligence Engineers sind Manager der Data Warehouses. Sie erstellen Abfragen und sind an der Lösung komplexer Probleme beteiligt.
Was sind also die Schritte, die Sie befolgen müssen, um ein renommierter Big Data Analytics zu werden?
Sie sollten sich auf das Studium der Datenanalyse oder der angewandten Statistik konzentrieren, um Fähigkeiten für das Projekt- und Datenbankmanagement zu entwickeln.
Denken Sie daran, dass eine Anstellung ohne Erfahrung schwierig ist und Sie daher nach Praktikumsangeboten suchen sollten, die es Ihnen ermöglichen, mit oder als Big-Data-Analytics-Experte zu arbeiten. Die Erfahrung, die Sie als Praktikant sammeln, könnte der erste Schritt zu einer sehr erfolgreichen Karriere sein.
Beginnen Sie als Assistent und wechseln Sie dann, sobald Sie das Selbstvertrauen entwickelt haben, selbstständig zu arbeiten, in Management- oder Teamführungspositionen.
7. Gründungsgrundlage
Datenwissenschaft
Im Bereich Data Science kommen wissenschaftliche Anwendungen zum Einsatz. Diese Anwendungen helfen dem Datenwissenschaftler, Informationen zu extrahieren oder Trends aufzudecken, die in Big und anderen Daten verborgen sind.
Das Feld bezieht sich auf das Filtern von Daten, gefolgt von deren Vorbereitung für die Analyse.
Apps und Tools werden verwendet, um Muster zu filtern und funktionierende Modelle und Lösungen zu entwickeln.
Große Daten
Big Data wird normalerweise durch das hohe Volumen des Internetverkehrs erfasst.
Verhaltensmuster und Vorlieben der Benutzer werden über elektronische Geräte, AV-Feeds, Online-Foren und andere digitale Medien erfasst.
Organisationsdaten aus E-Mails und Tabellenkalkulationen sowie Systemprotokolle können als Big Data erfasst werden.
Der beste Weg, um im Beruf erfolgreich zu sein, ist eine Ausbildung. Jetzt kann trainiert werden mit:
- Professionelle Kurse, die von upGrad angeboten werden
Zusätzliche Kurse, die von Schulen und Hochschulen angeboten werden - Weiterbildungsmöglichkeiten, die von dem Unternehmen angeboten werden, für das Sie arbeiten.
Sie werden nicht nur das notwendige Wissen entwickeln, um ein Analyst zu sein, sondern es könnte auch das Sprungbrett zum Erfolg sein.
Bildung ist der Schlüssel zum Erfolg, und jeder höhere Abschluss, für den Sie arbeiten, bringt Ihnen mehr und bessere Beschäftigungsmöglichkeiten.
Heute dreht sich alles um Automatisierung und Technologie. Daher ist es für den Erfolg wichtig, sich durch Abschlüsse und Diplome mit fortschrittlichen und neuesten Tools und Technologien vertraut zu machen.
Außerdem bieten Bildungswebsites Zertifizierungen an, die Theorie mit praktischem Wissen und Erfahrungen verbinden. Sie müssen Ihre Karriere nicht auf Eis legen, um sich zertifizieren zu lassen. Sie können an Online-Kursen teilnehmen und die gewünschte Zertifizierung erhalten.
Einpacken
Wie aus den oben geteilten Tabellen hervorgeht, sind die beiden Felder einander ziemlich ähnlich, mit einer ziemlichen Menge an Überschneidungen.
Big Data ist eine riesige Datenmenge – mindestens ein Terabyte an Daten gilt als Big Data. Aber mit Millionen und Billionen von Daten, die auf der ganzen Welt erfasst werden, ist die Datengröße, die Big Data analysiert, auf 1024 Terabyte oder Petabyte oder 1024 Petabyte, Exabyte genannt , gestiegen.
Die Datenmengen wachsen und laut dem Forbes-Magazin werden Daten mit einer Rate von 1,7 Millionen MB pro Sekunde generiert. Nur Experten im Bereich Big Data können die unstrukturierten Daten verwalten, um sie für andere nutzbar zu machen.
Data Science hingegen kümmert sich um das Bereinigen, Schürfen, Aufbereiten und Analysieren von Daten. Der Datenwissenschaftler wird die ihm zur Verfügung stehenden Tools verwenden, um Diagramme zu erstellen, Muster zu lesen und Anomalien aufzudecken, die Unternehmen schockieren und überraschen können. Der Betrieb wird um diese Analysen herum geplant, was sie zu einem entscheidenden Element für das Wachstum einer einzelnen Einheit oder einer Branche macht. Nicht viele Menschen wissen, dass einige Finanzanalysten die Anomalien des US-Immobilienmarktes aufdecken und sich auf den Crash vorbereiten und dabei Millionen von Dollar einstreichen.
Die beiden mögen konkurrieren, aber ohne einander sind sie unvollständig. Data Science braucht die Daten, um zu funktionieren, und Big Data erfordert, dass Wissenschaftler und Analysten relevant sind. Die Wahl eines Bereichs gegenüber dem anderen ist eine Frage der persönlichen Vorlieben und Neigungen.
Beides sind die heißen Bereiche, und Sie könnten in jedem von ihnen gut abschneiden, wenn Sie über das richtige Wissen und die richtige Ausbildung verfügen und gleichzeitig über Branchentrends auf dem Laufenden bleiben. Natürlich muss es durch die Erfahrung gestützt werden, um Fachwissen aufzubauen. In Zukunft besteht immer die Möglichkeit, von einem zum anderen zu wechseln.
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