Data Science vs Big Data: differenza tra Data Science e Big Data
Pubblicato: 2020-05-22Nell'era digitale in cui viviamo, i dati sono diventati la risorsa più grande e preziosa per la maggior parte delle organizzazioni. I dati stanno rapidamente trasformando il modo in cui viviamo e comunichiamo, ed è raccogliendo, ordinando e studiando questi dati che le organizzazioni di tutto il mondo stanno cercando modi per incidere sui loro profitti.
Quando si lavora con tutta la terminologia relativa ai dati, è essenziale avere una chiara comprensione del diverso ambito di lavoro ad essi correlato. In questo articolo parleremo delle differenze tra Big Data e Data Science . Sebbene questi termini siano interconnessi e spesso usati in modo intercambiabile, c'è una grande differenza di fondo tra loro in tutti gli aspetti.
Iniziamo definendo i due termini.
I Big Data sono un modo standard per definirli come un assortimento di dati troppo grande per essere archiviato o elaborato utilizzando i tradizionali sistemi di database entro un determinato periodo. Un malinteso comune quando si fa riferimento ad esso è quando il termine viene utilizzato per riferirsi a dati la cui dimensione del volume è dell'ordine di terabyte o più. Tuttavia, è un termine puramente contestuale. Ad esempio, anche un file di 250 MB è Big Data nel contesto di un allegato e-mail. Se sei un principiante e sei interessato a saperne di più sulla scienza dei dati, dai un'occhiata ai nostri corsi di scienza dei dati delle migliori università.
I dati presentano attributi chiave che devono essere presi in considerazione durante l'elaborazione di un set di dati. Sono più comunemente conosciuti come i 5 Vs. Ciascuna delle V ha implicazioni specifiche in termini di gestione delle stesse, ma, quando vengono viste tutte insieme, presentano sfide ancora più grandi.
Sommario
Le 5 V dei Big Data includono
Volume : Con l'evoluzione della tecnologia, la maggior parte dei dati creati ogni secondo è enorme per dimensioni e volume.
Velocità: la velocità con cui vengono generati i dati esula dal nostro ambito di calcolo. Sapevi che una media di 300 ore di contenuto video viene trasmessa in streaming e caricata su siti di intrattenimento come YouTube ogni minuto?
Varietà: il bello dei dati è che sono un termine generico su un vasto numero di tipi di informazioni, che si tratti di contenuti audio, flussi video, prove testuali o qualsiasi cosa che possa essere registrata.
Verità: deve essere pulito e affidabile. Per pulito intendiamo che deve essere accurato e accessibile. Dati in un formato illeggibile, i dati ridondanti vengono scartati perché non soddisfano un benchmark.
Valore: dovrebbe fornire qualche vantaggio e non essere incomprensibile.
La Confluenza dei due!
Quando si parla di dati, si tratta solo di una raccolta di fatti grezzi. Per estrarne informazioni cruciali e convertire questi Big Data in informazioni leggibili, entra in gioco il ruolo della scienza dei dati. Il suo contributo non può essere negoziato con nessun altro processo. Fondamentalmente, il suo ruolo è quello di analizzare i dati voluminosi per ottenere approfondimenti. Queste informazioni sono utili alle aziende che pianificano nuovi prodotti, cercano informazioni sugli interessi dei clienti o migliorano i processi operativi e di altro tipo all'interno dell'organizzazione.
Leggi: 3 idee per progetti di Big Data
Data Science, formalmente, è lo studio di tutti i dati disponibili, compresi i dati voluminosi. In altre parole, i dati sono il carburante su cui questa sezione della scienza fa funzionare il suo motore per arrivare a informazioni significative e pertinenti. Netflix è un buon esempio in cui entrambi questi termini vanno di pari passo.
Netflix produce miliardi di byte di dati ogni giorno. Questi "contenuti" sarebbero privi di significato per noi utenti se non fossero strutturati dai data scientist che lavorano in Netflix. Studiano e comprendono il comportamento degli utenti in base all'enorme volume che ogni utente genera durante l'utilizzo del sito Web di intrattenimento. Dopo aver modellato questi dati comportamentali, creano esperienze di streaming personalizzate e mostrano quale film o programma ha la maggiore corrispondenza percentuale con la cronologia passata degli utenti.
Impara: idee per progetti di scienza dei dati per principianti
Differenza tra Big Data e Data Science
1. Concetto
Scienza dei dati
È il termine generico che comprende la maggior parte delle cose relative ai dati, dalla generazione di dati alla pulizia dei dati, dalla visualizzazione, dall'estrazione all'analisi e si occupa sia di dati grezzi che di dati strutturati (informazioni). La scienza comprende statistica, programmazione, matematica, risoluzione dei problemi, solo per citarne alcuni.
Big Data
L'analisi dei Big Data consiste nell'esaminare i dati grezzi per supportare il processo decisionale nei campi della business intelligence. I processi algoritmici, quando applicati, trarranno visioni operative per soluzioni aziendali sfaccettate. In breve, ha bisogno di essere ispezionato, trasformato, ripulito e modellato in informazioni.
2. Applicazioni
Scienza dei dati
Pubblicità digitale: noterai che ogni volta che apri un sito Web supportato da pubblicità, le pubblicità sono correlate alla cronologia di navigazione! Gli algoritmi di data science e l'apprendimento automatico vengono utilizzati da ogni dominio di marketing digitale come Google AdSense o Media.Net per personalizzare gli annunci che vedi.
Ricerca su Internet: a volte, quando cerchi un termine o esegui una query nel tuo browser sia in modalità normale che in modalità in incognito, ti sorprenderà come i risultati della ricerca siano diversi nelle due finestre del browser. Questo perché viviamo in una sorta di bolla di filtro, in cui quando accediamo ai nostri account, in base alla cronologia di navigazione di quell'account, i risultati della ricerca vengono filtrati.
Sistemi di raccomandazione: mentre abbiamo parlato di Netflix, molti altri siti Web simili stanno utilizzando e sviluppando molti algoritmi per creare potenti sistemi di raccomandazione. Tali siti web di solito soddisfano le preferenze dell'utente. .
Big Data
Settore di gioco: un singolo frame del tuo gioco online preferito può richiedere 100 MB di dati per il rendering. Immagina quanti Big Data vengono generati dal server in una singola sessione di gioco online.
Settore sanitario: gli ospedali e i fornitori di servizi sanitari archiviano i big data da analizzare al fine di eseguire attività come monitorare e ottimizzare l'afflusso di pazienti, monitorare l'uso di apparecchiature e medicinali nelle strutture, organizzare le informazioni sui pazienti, ecc.
Settore viaggi: le agenzie di viaggio generano big data dai propri clienti per ottimizzare i propri servizi e gli itinerari di viaggio attraverso vari canali. Le preferenze dei consumatori sono studiate per offrire loro le opzioni di vacanza o di esperienza più adatte ai loro interessi, il che è più che probabile che ottimizzi le conversioni.
3. Responsabilità lavorative
Scienza dei dati
La principale responsabilità della scienza dei dati può essere racchiusa in due parole: analisi esplorativa. Come suggerisce il termine, la scienza esplora e analizza i dati, con una combinazione di algoritmi di apprendimento automatico. L'analisi può prevedere un risultato, come il crollo del mercato immobiliare statunitense del 2009 con l'aiuto di anomalie e tendenze, sia nascoste che ovvie.
Big Data
I Big Data sono di grandi dimensioni, sono più di un terabyte e non sono strutturati poiché vengono acquisiti da più origini. Le soluzioni future dipendono dai dati e dalla struttura,
Il comportamento e la struttura per le soluzioni future e come possono essere fornite applicando diverse tecnologie come Spark, Hadoop, ecc. in base ai requisiti.
4. Abilità richieste
Scienza dei dati
Per diventare un Data Scientist, dovresti avere eccellenti:
- capacità analitiche
- capacità di gestione dei dati
- capacità di programmazione
- abilità tecniche
- buona conoscenza del sistema di database
Big Data
In qualità di aspirante professionista dell'analisi dei big data, è necessario sviluppare competenze:
sono richieste competenze di linguaggi di programmazione in statistica e matematica.
- Abilità di manipolazione dei dati
- Visualizzazione dei dati,
- Capacità di apprendimento automatico e
- Abilità comunicative.
Sebbene i due settori siano gli stessi, la differenza è davvero vasta e può essere sbalorditiva. Un Data Scientist in India guadagna uno stipendio molto più alto di un Big Data Analyst grazie alle competenze che ha che possono aiutare le organizzazioni a scoprire le tendenze necessarie per creare piani di marketing che aiutino a generare profitti.
5. Scale di pagamento
Scienza dei dati
Un Data Scientist può guadagnare uno stipendio medio di circa ₹7,08,012 all'anno .
Big Data
Un professionista medio di Big Data Analytics può guadagnare Rs. 7.24.280 annui
6. Opzioni di carriera
Scienza dei dati
I data scientist stanno rapidamente diventando la spina dorsale delle aziende per cui lavorano, poiché è la loro capacità di leggere i dati che aiuta le aziende a raggiungere il successo. Ecco alcune delle opzioni di carriera che puoi esplorare:
Data/Infrastructure/Enterprise Architects hanno il compito di creare soluzioni per l'analisi dei progetti, monitorare il comportamento delle applicazioni e supervisionare i sistemi aziendali.
I data scientist sono in genere responsabili della gestione dei dati che possono includere la pulizia, l'estrazione e la visualizzazione dei dati per portare alla luce informazioni nascoste sotto forma di tendenze.
Gli analisti/ingegneri dei dati sono responsabili dell'eliminazione e dell'elaborazione dei set di dati. È importante identificare i set di dati utili per le aziende e poi elaborarli in tempo reale.
Gli statistici sono la spina dorsale delle scienze attuariali e di altri settori poiché interpretano le informazioni statistiche.
Devi iniziare con posizioni junior come analista di dati junior o scienziato di dati junior, prima di poter passare a un ruolo più significativo nella tua carriera.
Big Data
Con miliardi di byte di dati prodotti in tutto il mondo, non dovrebbe sorprendere che ci siano diverse opzioni di carriera disponibili per gli analisti di Big Data. Alcune delle opzioni che puoi esplorare sono:
I Big Data Engineer sono responsabili della creazione dei progetti, seguiti dal test e dal mantenimento del progetto insieme agli analisti delle soluzioni.
Gli analisti di Big Data sono esperti in Hadoop e altre tecnologie. Sono responsabili della ricerca di informazioni dagli enormi set di dati che gli statistici e gli scienziati possono utilizzare.
I Business Intelligence Engineer sono i gestori dei data warehouse. Creano query e sono coinvolti nella risoluzione di problemi complessi.
Quindi, quali sono i passaggi che devi seguire per diventare un famoso Big Data Analytics
Dovresti concentrarti sullo studio dell'analisi dei dati o delle statistiche applicate per sviluppare competenze per la gestione di progetti e database.
Ricorda, l'impiego senza esperienza è difficile e, quindi, sarebbe saggio cercare offerte di tirocinio che ti consentano di lavorare con o come professionista dell'analisi dei Big Data. L'esperienza maturata come stagista potrebbe essere il primo passo verso una carriera di grande successo.
Inizia come assistente e poi, una volta sviluppata la sicurezza per lavorare da solo, passa a posizioni manageriali o di leadership di gruppo.
7. Basi della Formazione
Scienza dei dati
Nel campo della Data Science vengono utilizzate applicazioni scientifiche. Queste applicazioni aiutano il data scientist a estrarre informazioni o scoprire le tendenze nascoste nei Big e in altri dati.
Il campo è correlato al filtraggio dei dati seguito dalla preparazione per l'analisi.
Le app e gli strumenti vengono utilizzati per filtrare i modelli e sviluppare modelli e soluzioni di lavoro.
Big Data
I Big Data vengono solitamente catturati dall'elevato volume di traffico Internet.
I modelli comportamentali e le preferenze degli utenti vengono acquisiti tramite dispositivi elettronici, feed AV, forum online e altri mezzi digitali.
I dati organizzativi da e-mail e fogli di calcolo, nonché i registri di sistema possono essere acquisiti come Big Data.
Il modo migliore per avere successo in una carriera è allenarsi. Ora l'allenamento può essere fatto con:
- Corsi professionali offerti da upGrad
Classi aggiuntive offerte da scuole e college - Opportunità di formazione offerte dall'azienda per cui lavori.
Non solo svilupperai le conoscenze fondamentali per essere un analista, ma potrebbe essere il trampolino di lancio per il successo.
L'istruzione è la chiave del successo e qualsiasi titolo di studio avanzato per cui lavori, porterà maggiori e migliori opportunità di lavoro.
Oggi si tratta di automazione e tecnologia. Quindi, familiarizzare con strumenti e tecnologie avanzati e più recenti attraverso lauree e diplomi nel campo dei dati è importante per il successo.
Inoltre, i siti web didattici offrono certificazioni che fondono teoria con conoscenze ed esperienze pratiche. Non è necessario sospendere la tua carriera per ottenere la certificazione. Puoi iscriverti alle lezioni online e ottenere la certificazione che stai cercando.
Avvolgendo
Come risulta dalle tabelle condivise sopra, i due campi sono abbastanza simili tra loro, con una discreta sovrapposizione.
I Big Data sono un enorme volume di dati: almeno un terabyte di dati è considerato Big Data. Ma, con milioni e trilioni di dati acquisiti in tutto il mondo, le dimensioni dei dati analizzati da un Big Data sono aumentate a 1024 terabyte o petabyte o 1024 petabyte chiamati exabyte .
Le dimensioni dei dati stanno crescendo e, secondo la rivista Forbes, i dati verranno generati a una velocità di 1,7 milioni di MB al secondo. Solo esperti nel campo dei Big Data possono gestire i dati non strutturati per renderli utilizzabili per gli altri.
Data Science, invece, si occupa di pulire, estrarre, preparare e analizzare i dati. Il Data Scientist utilizzerà gli strumenti a sua disposizione per creare grafici, leggere schemi e scoprire anomalie che possono scioccare e sorprendere le organizzazioni. Le operazioni sono pianificate attorno a queste analisi, rendendole un elemento cruciale nella crescita di una singola unità o di un settore. Non molte persone sono consapevoli del fatto che alcuni analisti finanziari portano alla luce le anomalie del mercato immobiliare statunitense e si sono preparati al crollo, incassando milioni di dollari.
I due possono competere, ma sono incompleti l'uno senza l'altro. La scienza dei dati ha bisogno dei dati per funzionare e i Big Data richiedono che scienziati e analisti siano rilevanti. La scelta di un campo rispetto all'altro è una questione di preferenze e inclinazioni personali.
Entrambi sono i domini caldi e potresti fare bene in entrambi se sei dotato delle giuste conoscenze e istruzione pur rimanendo al passo con le tendenze del settore. Naturalmente, deve essere supportato dall'esperienza per costruire competenze. In futuro, la possibilità di passare dall'uno all'altro è sempre presente.
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