Science des données vs Big Data : différence entre la science des données et le Big Data
Publié: 2020-05-22À l'ère numérique dans laquelle nous vivons, les données sont devenues l'atout le plus important et le plus précieux pour la plupart des organisations. Les données transforment rapidement notre façon de vivre et de communiquer, et c'est en collectant, triant et étudiant ces données que les organisations du monde entier cherchent des moyens d'avoir un impact sur leurs résultats.
Lorsque vous travaillez avec toute la terminologie liée aux données, il est essentiel d'avoir une compréhension claire des différentes portées de travail qui y sont liées. Dans cet article, nous aborderons les différences entre Big Data et Data Science . Bien que ces termes soient liés et souvent utilisés de manière interchangeable, il existe une grande différence sous-jacente entre eux dans tous les aspects.
Commençons par définir les deux termes.
Le Big Data est une façon standard de le définir comme un assortiment de données qui est trop volumineux pour être stocké ou traité à l'aide des systèmes de bases de données traditionnels au cours d'une période donnée. Une idée fausse courante en s'y référant est lorsque le terme est utilisé pour désigner des données dont la taille du volume est de l'ordre de téraoctets ou plus. Cependant, il s'agit d'un terme purement contextuel. Par exemple, même un fichier de 250 Mo est du Big Data dans le contexte d'une pièce jointe à un e-mail. Si vous êtes débutant et que vous souhaitez en savoir plus sur la science des données, consultez nos cours de science des données dispensés par les meilleures universités.
Les données présentent des attributs clés qui doivent être pris en considération lors du traitement d'un ensemble de données. Ils sont plus communément appelés les 5 V. Chacun des V a des implications spécifiques en termes de gestion, mais, lorsqu'ils sont tous combinés, ils présentent des défis encore plus grands.
Table des matières
Les 5 V du Big Data incluent
Volume : Avec l'évolution de la technologie, la plupart des données créées chaque seconde sont énormes en taille et en volume.
Vélocité : la vitesse à laquelle les données sont générées dépasse notre champ de calcul. Saviez-vous qu'en moyenne 300 heures de contenu vidéo sont diffusées et mises en ligne sur des sites de divertissement comme YouTube chaque minute ?
Variété : La beauté des données est qu'il s'agit d'un terme générique couvrant un grand nombre de types d'informations, qu'il s'agisse de contenu audio, de flux vidéo, de preuves textuelles ou de tout ce qui peut être enregistré.
Véracité : Il doit être propre et fiable. Par propre, nous entendons qu'il doit être précis et accessible. Données dans un format illisible, les données redondantes sont rejetées car elles ne répondent pas à un critère de référence.
Valeur : il doit apporter des avantages et ne pas être du charabia.
La Confluence des deux !
Lorsque nous parlons de données, il ne s'agit que d'un ensemble de faits bruts. Pour en extraire des informations cruciales et convertir ces Big Data en informations lisibles, le rôle de la Data Science entre en jeu. Sa contribution ne peut être négociée avec aucun autre processus. Fondamentalement, son rôle est d'analyser les données volumineuses pour obtenir des informations. Ces informations sont utiles aux entreprises qui planifient de nouveaux produits, recherchent des informations sur les intérêts des clients ou améliorent les processus opérationnels et autres au sein de l'organisation.
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La science des données, formellement, est l'étude de toutes les données disponibles, y compris les données volumineuses. En d'autres termes, les données sont le carburant sur lequel cette section de la science fait tourner son moteur pour arriver à des informations significatives et pertinentes. Netflix est un bon exemple où ces deux termes vont de pair.
Netflix produit des milliards d'octets de données chaque jour. Ces "contenus" n'auraient aucun sens pour nous en tant qu'utilisateurs s'ils n'étaient pas structurés par les Data Scientists travaillant chez Netflix. Ils étudient et comprennent le comportement des utilisateurs en fonction de l'énorme volume que chaque utilisateur génère lors de son utilisation du site Web de divertissement. Après avoir modélisé ces données comportementales, ils créent des expériences de streaming personnalisées et affichent quel film ou émission a le plus grand pourcentage de correspondance avec l'historique passé des utilisateurs.
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Différence entre le Big Data et la science des données
1. Conception
Science des données
C'est le terme générique qui englobe la plupart des choses liées aux données - de la génération de données au nettoyage des données, en passant par la visualisation, l'exploration et l'analyse et traite à la fois des données brutes et des données structurées (informations). La science englobe les statistiques, la programmation, les mathématiques, la résolution de problèmes, pour n'en nommer que quelques-uns.
Big Data
Analytics of Big Data consiste à examiner des données brutes pour soutenir la prise de décision dans les domaines de l'intelligence d'affaires. Les processus algorithmiques, lorsqu'ils sont appliqués, dériveront des visions opérationnelles pour des solutions commerciales à multiples facettes. En bref, il doit être inspecté, transformé, nettoyé et modélisé en information.
2. Candidatures
Science des données
Publicité numérique : vous remarquerez que chaque fois que vous ouvrez un site Web pris en charge par des publicités, les publicités sont liées à l'historique de navigation ! Les algorithmes de science des données et l'apprentissage automatique sont utilisés par tous les domaines du marketing numérique comme Google AdSense ou Media.Net pour personnaliser les publicités que vous voyez.
Recherche sur Internet : parfois, lorsque vous recherchez un terme ou exécutez une requête dans votre navigateur en mode normal et en mode incognito, vous serez surpris de constater à quel point les résultats de la recherche sont différents dans les deux fenêtres du navigateur. C'est parce que nous vivons dans une sorte de bulle de filtre, où lorsque nous sommes connectés à nos comptes, en fonction de l'historique de navigation de ce compte, les résultats de la recherche sont filtrés.
Systèmes de recommandation : Comme nous avons parlé de Netflix, plusieurs autres sites Web utilisent et développent de nombreux algorithmes pour créer de puissants systèmes de recommandation. Ces sites Web répondent généralement aux préférences de l'utilisateur. .
Big Data
Secteur des jeux : une seule image de votre jeu en ligne préféré peut nécessiter 100 Mo de données pour être rendue. Imaginez la quantité de Big Data générée à partir du serveur au cours d'une seule session de jeu en ligne.
Secteur de la santé : les hôpitaux et les prestataires de services de santé stockent des mégadonnées à analyser afin d'effectuer des tâches telles que le suivi et l'optimisation de l'afflux de patients, le suivi de l'utilisation des équipements et des médicaments dans les établissements, l'organisation des informations sur les patients, etc.
Secteur du voyage : les agences de voyages génèrent des mégadonnées de leurs clients pour optimiser leurs services et leurs itinéraires de voyage via différents canaux. Les préférences des consommateurs sont étudiées pour leur proposer des options de vacances ou d'expériences les mieux adaptées à leurs centres d'intérêt, ce qui est plus que susceptible d'optimiser les conversions.
3. Responsabilités professionnelles
Science des données
La principale responsabilité de la science des données peut être résumée en deux mots : analyse exploratoire. Comme le terme l'indique, la science explore et analyse les données, avec une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique. L'analyse peut soit prédire un résultat - tel que le krach du marché immobilier américain de 2009 avec l'aide d'anomalies et de tendances, à la fois cachées et évidentes.
Big Data
Le Big Data est volumineux, dépasse un téraoctet et n'est pas structuré car il est capturé à partir de plusieurs sources. Les solutions futures dépendent des données et de la structure,
Le comportement et la structure des solutions futures et la manière dont elles peuvent être fournies en appliquant différentes technologies telles que Spark, Hadoop, etc. en fonction des exigences.
4. Compétences requises
Science des données
Pour devenir Data Scientist, vous devez avoir d'excellents :
- compétences analytiques
- compétences en gestion de données
- compétences en programmation
- compétences techniques
- bonne connaissance du système de base de données
Big Data
En tant qu'aspirant professionnel de l'analyse de données volumineuses, je dois développer des compétences :
des compétences en langages de programmation en statistiques et en mathématiques sont requises.
- Compétences en traitement de données
- Visualisation des données,
- Compétences en apprentissage automatique, et
- Compétences en communication.
Bien que les deux industries soient identiques, la différence est vraiment énorme et peut être étonnante. Un Data Scientist en Inde gagne un salaire beaucoup plus élevé qu'un Big Data Analyst en raison de ses compétences qui peuvent aider les organisations à découvrir les tendances nécessaires pour créer des plans marketing qui contribuent à générer des bénéfices.
5. Échelles salariales
Science des données
Un Data Scientist peut gagner un salaire moyen d'environ 7 08 012 ₹ par an .
Big Data
Un professionnel moyen de Big Data Analytics peut gagner Rs. 7,24,280 par an
6. Options de carrière
Science des données
Les Data Scientists deviennent rapidement l'épine dorsale des entreprises pour lesquelles ils travaillent, car c'est leur capacité à lire les données qui aide les entreprises à réussir. Voici quelques-unes des options de carrière que vous pouvez explorer :
Les architectes de données/d'infrastructure/d'entreprise sont chargés de créer des solutions d'analyse de conception, de suivre le comportement des applications et de superviser les systèmes d'entreprise.
Les scientifiques des données sont généralement responsables du traitement des données, ce qui peut inclure le nettoyage, l'exploration, la visualisation des données pour découvrir des informations cachées sous forme de tendances.
Les analystes/ingénieurs de données sont responsables de l'extraction et du traitement des ensembles de données. Il est important d'identifier les jeux de données utiles aux entreprises puis de les traiter en temps réel.
Les statisticiens sont l'épine dorsale des sciences actuarielles et d'autres industries car ils interprètent les informations statistiques.
Vous devez commencer par des postes juniors tels qu'analyste de données junior ou scientifique de données junior, avant de pouvoir passer à un rôle plus significatif dans votre carrière.
Big Data
Avec des milliards d'octets de données produits à travers le monde, il n'est pas surprenant que plusieurs options de carrière s'offrent aux analystes du Big Data. Certaines des options que vous pouvez explorer sont :
Les ingénieurs Big Data sont responsables des conceptions de construction, puis des tests et de la maintenance de la conception avec les analystes de solutions.
Les analystes Big Data connaissent bien Hadoop et d'autres technologies. Ils sont chargés de trouver des informations à partir des énormes ensembles de données que les statisticiens et les scientifiques peuvent utiliser.
Les Ingénieurs Business Intelligence sont les gestionnaires des entrepôts de données. Ils créent des requêtes et participent à la résolution de problèmes complexes.
Alors, quelles sont les étapes que vous devez suivre pour devenir un Big Data Analytics renommé
Vous devez vous concentrer sur l'étude de l'analyse de données ou des statistiques appliquées pour développer des compétences en gestion de projet et de base de données.
N'oubliez pas qu'un emploi sans expérience est difficile et qu'il serait donc sage de rechercher des offres de stage qui vous permettent de travailler avec ou en tant que professionnel de l'analyse de Big Data. L'expérience que vous acquérez en tant que stagiaire pourrait être le premier pas vers une carrière très réussie.
Commencez en tant qu'assistant, puis une fois que vous avez développé la confiance nécessaire pour travailler seul, passez à des postes de direction ou de direction d'équipe.
7. Base de formation
Science des données
Dans le domaine de la Data Science, les applications scientifiques sont utilisées. Ces applications aident le scientifique des données à extraire des informations ou à découvrir des tendances cachées dans les données Big et autres.
Le champ est lié au filtrage des données suivi de leur préparation pour l'analyse.
Des applications et des outils sont utilisés pour filtrer les modèles et développer des modèles et des solutions de travail.
Big Data
Le Big Data est généralement capturé par le volume élevé du trafic Internet.
Les modèles de comportement et les préférences des utilisateurs sont capturés via des appareils électroniques, des flux AV, des forums en ligne et d'autres supports numériques.
Les données organisationnelles des e-mails et des feuilles de calcul ainsi que les journaux système peuvent être capturées en tant que Big Data.
La meilleure façon de réussir dans une carrière est de se former. Désormais, la formation peut se faire avec :
- Cours professionnels offerts par upGrad
Cours supplémentaires offerts par les écoles et les collèges - Possibilités de formation offertes par l'entreprise pour laquelle vous travaillez.
Non seulement vous développerez les connaissances essentielles pour être analyste, mais cela pourrait être le tremplin vers le succès.
L'éducation est la clé du succès, et tout diplôme supérieur pour lequel vous travaillez vous apportera des opportunités d'emploi plus nombreuses et meilleures.
Aujourd'hui, tout tourne autour de l'automatisation et de la technologie. Par conséquent, se familiariser avec les outils et technologies avancés et les plus récents grâce à des diplômes et des diplômes dans le domaine des données est important pour réussir.
En outre, les sites Web éducatifs proposent des certifications qui fusionnent la théorie avec des connaissances et des expériences pratiques. Il n'est pas nécessaire de suspendre votre carrière pour obtenir une certification. Vous pouvez rejoindre des cours en ligne et obtenir la certification que vous recherchez.
Emballer
Comme il ressort des tableaux partagés ci-dessus, les deux champs sont assez similaires l'un à l'autre, avec une bonne quantité de chevauchement.
Le Big Data est un énorme volume de données - un minimum d'un téraoctet de données est considéré comme du Big Data. Mais, avec des millions et des billions de données capturées à travers le monde, la taille des données analysées par Big Data est passée à 1024 téraoctets ou pétaoctets ou 1024 pétaoctets appelés exaoctets .
La taille des données augmente et, selon le magazine Forbes, les données seront générées à un rythme de 1,7 million de Mo par seconde. Seuls les experts dans le domaine du Big Data peuvent gérer les données non structurées pour les rendre utilisables par d'autres.
La science des données, quant à elle, s'occupe du nettoyage, de l'extraction, de la préparation et de l'analyse des données. Le Data Scientist utilisera les outils à sa disposition pour créer des graphiques, lire des modèles et déterrer des anomalies qui peuvent choquer et surprendre les organisations. Les opérations sont planifiées autour de ces analyses, ce qui en fait un élément crucial dans la croissance d'une seule unité ou d'une industrie. Peu de gens sont conscients que certains analystes financiers ont mis au jour les anomalies du marché immobilier américain et se sont préparés au krach, engrangeant des millions de dollars.
Les deux peuvent rivaliser, mais ils sont incomplets l'un sans l'autre. La science des données a besoin des données pour fonctionner, et le Big Data exige que les scientifiques et les analystes soient pertinents. Choisir un domaine plutôt qu'un autre est une question de préférence et d'inclinations personnelles.
Les deux sont des domaines chauds, et vous pourriez bien réussir dans l'un ou l'autre si vous êtes équipé des connaissances et de l'éducation appropriées tout en restant au fait des tendances de l'industrie. Bien sûr, il doit être soutenu par l'expérience pour construire une expertise. À l'avenir, la possibilité de passer de l'un à l'autre est toujours là.
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