Data Science vs Big Data: Diferencia entre Data Science y Big Data
Publicado: 2020-05-22En la era digital en la que vivimos, los datos se han convertido en el activo más grande y valioso para la mayoría de las organizaciones. Los datos están transformando rápidamente la forma en que vivimos y nos comunicamos, y es mediante la recopilación, clasificación y estudio de estos datos que las organizaciones de todo el mundo están buscando formas de impactar en sus resultados.
Cuando se trabaja con toda la terminología relacionada con los datos, es esencial tener una comprensión clara de los diferentes ámbitos de trabajo relacionados con ellos. En este artículo, discutiremos las diferencias entre Big Data y Data Science . Aunque estos términos están interrelacionados y, a menudo, se usan indistintamente, existe una gran diferencia subyacente entre ellos en todos los aspectos.
Comencemos por definir los dos términos.
Big Data es una forma estándar de definirlo como una variedad de datos que es demasiado grande para almacenarse o procesarse utilizando los sistemas de bases de datos tradicionales dentro de un período determinado. Un error común al referirse a él es cuando el término se usa para referirse a datos cuyo tamaño del volumen es del orden de terabytes o más. Sin embargo, es un término puramente contextual. Por ejemplo, incluso un archivo de 250 MB es Big Data en el contexto de un archivo adjunto de correo electrónico. Si es un principiante y está interesado en obtener más información sobre la ciencia de datos, consulte nuestros cursos de ciencia de datos de las mejores universidades.
Los datos exhiben atributos clave que deben tenerse en cuenta al procesar un conjunto de datos. Son más comúnmente conocidas como las 5 Vs. Cada una de las V tiene implicaciones específicas en términos de cómo manejarlas, pero, cuando todas se ven en combinación, presentan desafíos aún mayores.
Tabla de contenido
Las 5 Vs de Big Data incluyen
Volumen : con la evolución de la tecnología, la mayoría de los datos creados cada segundo son tremendos en tamaño y volumen.
Velocidad: la velocidad a la que se generan los datos está más allá de nuestro alcance de cálculos. ¿Sabía que cada minuto se transmiten y cargan un promedio de 300 horas de contenido de video en sitios de entretenimiento como YouTube?
Variedad: la belleza de los datos es que es un término genérico para una gran cantidad de tipos de información, ya sea contenido de audio, secuencias de video, evidencia textual o cualquier cosa que se pueda grabar.
Veracidad: Tiene que ser limpio y fiable. Por limpio, queremos decir que debe ser preciso y accesible. Los datos en un formato ilegible, los datos redundantes se descartan porque no cumplen con un punto de referencia.
Valor: Debe proporcionar algún beneficio y no ser un galimatías.
¡La Confluencia de los dos!
Cuando hablamos de datos, es solo una colección de hechos en bruto. Para extraer información crucial de él y convertir este Big Data en información legible, entra en juego el papel de Data Science. Su aporte no puede ser negociado con ningún otro proceso. Fundamentalmente, su función es analizar los datos voluminosos para obtener información. Estos conocimientos son útiles para las empresas que planifican nuevos productos, buscan información sobre los intereses de los clientes o mejoran los procesos operativos y de otro tipo dentro de la organización.
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La ciencia de datos, formalmente, es el estudio de todos y cada uno de los datos disponibles, incluidos los datos voluminosos. En otras palabras, los datos son el combustible con el que esta sección de la ciencia hace funcionar su motor para llegar a información significativa y relevante. Netflix es un buen ejemplo en el que ambos términos van de la mano.
Netflix produce miles de millones de bytes de datos todos los días. Este 'contenido' no tendría sentido para nosotros como usuarios si no estuviera estructurado por los científicos de datos que trabajan en Netflix. Estudian y comprenden el comportamiento de los usuarios en función del enorme volumen que genera cada usuario durante su uso del sitio web de entretenimiento. Después de modelar estos datos de comportamiento, crean experiencias de transmisión personalizadas y muestran qué película o programa tiene el mayor porcentaje de coincidencia con el historial pasado de los usuarios.
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Diferencia entre Big Data y ciencia de datos
1. Concepto
Ciencia de los datos
Es el término general que abarca la mayoría de las cosas relacionadas con los datos, desde la generación de datos hasta la limpieza de datos, la visualización, la extracción y el análisis, y trata tanto datos sin procesar como datos estructurados (información). La ciencia abarca estadísticas, programación, matemáticas, resolución de problemas, por nombrar algunos.
Grandes datos
El análisis de Big Data se trata de examinar datos sin procesar para respaldar la toma de decisiones en los campos de la inteligencia empresarial. Los procesos algorítmicos, cuando se aplican, derivarán visiones operativas para soluciones comerciales multifacéticas. En resumen, necesita ser inspeccionado, transformado, depurado y modelado en información.
2. Aplicaciones
Ciencia de los datos
Anuncio digital: notará que cada vez que abre un sitio web compatible con anuncios, ¡los anuncios están relacionados con el historial de navegación! Todos los dominios de marketing digital, como Google AdSense o Media.Net, utilizan algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático para personalizar los anuncios que ve.
Búsqueda en Internet: a veces, cuando busca un término o ejecuta una consulta en su navegador tanto en el modo normal como en el modo de incógnito, le sorprenderá cómo los resultados de la búsqueda son diferentes en las dos ventanas del navegador. Esto se debe a que vivimos en una especie de burbuja de filtro, donde cuando iniciamos sesión en nuestras cuentas, según el historial de navegación de esa cuenta, se filtran los resultados de búsqueda.
Sistemas de recomendación: como hablamos de Netflix, varios otros sitios web de este tipo están utilizando y desarrollando muchos algoritmos para crear potentes sistemas de recomendación. Dichos sitios web generalmente se adaptan a las preferencias del usuario. .
Grandes datos
Sector de juegos: un solo cuadro de su juego en línea favorito puede requerir 100 MB de datos para renderizar. Imagine cuánto Big Data se genera desde el servidor en una sola sesión de juego en línea.
Sector sanitario: los hospitales y los proveedores de servicios sanitarios almacenan big data para analizar con el fin de realizar tareas como realizar un seguimiento y optimizar la afluencia de pacientes, realizar un seguimiento del uso de equipos y medicamentos en las instalaciones, organizar la información de los pacientes, etc.
Sector viajes: Las agencias de viajes generan big data de sus clientes para optimizar sus servicios e itinerarios de viaje a través de diversos canales. Las preferencias de los consumidores se estudian para ofrecerles las opciones de vacaciones o experiencias que mejor se adapten a sus intereses, lo que es más probable que optimice las conversiones.
3. Responsabilidades laborales
Ciencia de los datos
La principal responsabilidad de la ciencia de datos se puede capturar en dos palabras: análisis exploratorio. Como sugiere el término, la ciencia explora y analiza los datos, con una combinación de algoritmos de aprendizaje automático. El análisis puede predecir un resultado, como la caída del mercado inmobiliario de EE. UU. de 2009, con la ayuda de anomalías y tendencias, tanto ocultas como obvias.
Grandes datos
Big Data es grande, tiene más de un terabyte y no está estructurado, ya que se captura de múltiples fuentes. Las soluciones futuras dependen de los datos y la estructura,
El comportamiento y la estructura de las soluciones futuras y cómo se pueden entregar mediante la aplicación de diferentes tecnologías como Spark, Hadoop, etc. según los requisitos.
4. Habilidades requeridas
Ciencia de los datos
Para convertirse en un científico de datos, debe tener excelente:
- capacidad de análisis
- habilidades de gestión de datos
- habilidades en programación
- habilidades técnicas
- conocimiento sólido del sistema de base de datos
Grandes datos
Como aspirante a profesional de análisis de big data, es necesario desarrollar competencia:
Se requieren conocimientos de lenguajes de programación en estadística y matemáticas.
- Habilidades de disputa de datos
- visualización de datos,
- Habilidades de aprendizaje automático, y
- Habilidades de comunicación.
Si bien las dos industrias son iguales, la diferencia es realmente enorme y puede ser asombrosa. Un científico de datos en India gana un salario mucho más alto que un analista de Big Data debido a las habilidades que tienen que pueden ayudar a las organizaciones a descubrir las tendencias necesarias para crear planes de marketing que ayuden a generar ganancias.
5. Escalas salariales
Ciencia de los datos
Un científico de datos puede ganar un salario promedio de aproximadamente ₹ 7,08,012 por año .
Grandes datos
Un profesional promedio de Big Data Analytics puede ganar Rs. 7,24,280 por año
6. Opciones de carrera
Ciencia de los datos
Los científicos de datos se están convirtiendo rápidamente en la columna vertebral de las empresas para las que trabajan, ya que es su capacidad para leer datos lo que ayuda a las empresas a alcanzar el éxito. Estas son algunas de las opciones de carrera que puede explorar:
Los Arquitectos de Datos/Infraestructura/Empresariales tienen la tarea de crear soluciones para análisis de diseño, rastrear el comportamiento de las aplicaciones y supervisar los sistemas comerciales.
Los científicos de datos suelen ser responsables del manejo de datos que pueden incluir limpieza, extracción y visualización de datos para descubrir información oculta en forma de tendencias.
Los analistas/ingenieros de datos son responsables de eliminar y procesar los conjuntos de datos. Es importante identificar los conjuntos de datos que son útiles para las empresas y luego procesarlos en tiempo real.
Los estadísticos son la columna vertebral de las ciencias actuariales y otras industrias, ya que interpretan la información estadística.
Debe comenzar con puestos junior, como analista de datos junior o científico de datos junior, antes de poder pasar a un rol más significativo en su carrera.
Grandes datos
Con miles de millones de bytes de datos que se producen en todo el mundo, no debería sorprender que haya varias opciones de carrera disponibles para los analistas de Big Data. Algunas de las opciones que puedes explorar son:
Los ingenieros de Big Data son responsables de crear diseños, seguidos de probar y mantener el diseño junto con los analistas de soluciones.
Los analistas de Big Data conocen bien Hadoop y otras tecnologías. Son responsables de encontrar información de los enormes conjuntos de datos que los estadísticos y científicos pueden usar.
Los Ingenieros de Business Intelligence son los administradores de los almacenes de datos. Crean consultas y participan en la resolución de problemas complejos.
Entonces, ¿cuáles son los pasos que debe seguir para convertirse en un reconocido Big Data Analytics?
Debe concentrarse en estudiar análisis de datos o estadísticas aplicadas para desarrollar habilidades para la gestión de proyectos y bases de datos.
Recuerde, el empleo sin experiencia es difícil y, por lo tanto, sería prudente buscar ofertas de pasantías que le permitan trabajar con, o como, profesional de análisis de Big Data. La experiencia que obtenga como pasante podría ser el primer paso hacia una carrera muy exitosa.
Comience como asistente y luego, una vez que desarrolle la confianza para trabajar por su cuenta, muévase a posiciones gerenciales o de liderazgo de equipo.
7. Base de la Formación
Ciencia de los datos
En el campo de la Ciencia de Datos se utilizan aplicaciones científicas. Estas aplicaciones ayudan al científico de datos a extraer información o descubrir tendencias ocultas en Big y otros datos.
El campo está relacionado con el filtrado de datos seguido de su preparación para el análisis.
Las aplicaciones y herramientas se utilizan para filtrar patrones y desarrollar modelos y soluciones de trabajo.
Grandes datos
Big Data generalmente es capturado por el alto volumen de tráfico de Internet.
Los patrones de comportamiento y las preferencias de los usuarios se capturan a través de dispositivos electrónicos, fuentes AV, foros en línea y otros medios digitales.
Los datos organizativos de correos electrónicos y hojas de cálculo, así como los registros del sistema, se pueden capturar como Big Data.
La mejor manera de tener éxito en una carrera es capacitarse. Ahora el entrenamiento se puede hacer con:
- Cursos profesionales ofrecidos por upGrad
Clases adicionales ofrecidas por escuelas y universidades - Oportunidades de formación que ofrece la empresa para la que trabaja.
No solo desarrollará el conocimiento crítico para ser analista, sino que podría ser el trampolín hacia el éxito.
La educación es la clave del éxito, y cualquier título avanzado para el que trabajes traerá más y mejores oportunidades laborales.
Hoy en día, se trata de automatización y tecnología. Por lo tanto, familiarizarse con las herramientas y tecnologías avanzadas y más recientes a través de títulos y diplomas en el campo de los datos es importante para el éxito.
Además, los sitios web educativos ofrecen certificaciones que fusionan la teoría con el conocimiento práctico y las experiencias. No hay necesidad de poner su carrera en espera para obtener la certificación. Puedes unirte a clases en línea y obtener la certificación que estás buscando.
Terminando
Como se desprende de las tablas compartidas anteriormente, los dos campos son bastante similares entre sí, con una buena cantidad de superposición.
Big Data es un volumen enorme de datos: un mínimo de un terabyte de datos se considera Big Data. Pero, con millones y billones de datos capturados en todo el mundo, el tamaño de los datos que analiza Big Data ha aumentado a 1024 terabytes o petabytes o 1024 petabytes llamados exabytes .
El tamaño de los datos está creciendo y, según la revista Forbes, los datos se generarán a una velocidad de 1,7 millones de MB por segundo. Solo los expertos en el campo de Big Data pueden administrar los datos no estructurados para que otros puedan usarlos.
Data Science, por otro lado, se encarga de limpiar, extraer, preparar y analizar datos. El científico de datos utilizará las herramientas a su disposición para crear gráficos, leer patrones y descubrir anomalías que pueden impactar y sorprender a las organizaciones. Las operaciones se planifican en torno a estos análisis, lo que los convierte en un elemento crucial en el crecimiento de una sola unidad o industria. No mucha gente sabe que algunos analistas financieros descubren las anomalías del mercado inmobiliario de EE. UU. y se preparan para el colapso, recaudando millones de dólares.
Los dos pueden competir, pero están incompletos el uno sin el otro. Data Science necesita que los datos funcionen, y Big Data requiere que los científicos y analistas sean relevantes. Elegir un campo sobre el otro es una cuestión de preferencias e inclinaciones personales.
Ambos son los dominios de moda, y podría hacerlo bien en cualquiera de ellos si está equipado con el conocimiento y la educación adecuados mientras se mantiene al tanto de las tendencias de la industria. Por supuesto, tiene que estar respaldado por la experiencia para desarrollar la pericia. En el futuro, la opción de cambiar de uno a otro siempre está ahí.
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