データサイエンスとビッグデータ：データサイエンスとビッグデータの違い
公開: 2020-05-22私たちが住んでいるデジタル時代では、データはほとんどの組織にとって最大かつ最も価値のある資産になっています。 データは私たちの生活やコミュニケーションの方法を急速に変えています。このデータを収集、並べ替え、調査することで、世界中の組織が収益に影響を与える方法を模索しています。
データに関連するすべての用語を扱うときは、データに関連するさまざまな作業範囲を明確に理解することが不可欠です。 この記事では、ビッグデータとデータサイエンスの違いについて説明します。 これらの用語は相互に関連しており、しばしば同じ意味で使用されますが、すべての面でそれらの間に大きな根本的な違いがあります。
2つの用語を定義することから始めましょう。
ビッグデータは、特定の期間内に従来のデータベースシステムを使用して保存または処理するには大きすぎるデータの組み合わせとして定義する標準的な方法です。 それを参照する際の一般的な誤解は、ボリュームのサイズがテラバイト以上のオーダーのデータを指すためにこの用語が使用される場合です。 ただし、これは純粋に文脈上の用語です。 たとえば、250MBのファイルでさえ、電子メールの添付ファイルのコンテキストではビッグデータです。 初心者でデータサイエンスについて詳しく知りたい場合は、一流大学のデータサイエンスコースをご覧ください。
データは、データセットを処理するときに考慮しなければならない重要な属性を示します。 それらは最も一般的に5Vとして知られています。 それぞれのVには、それらの処理に関して特定の意味がありますが、それらすべてを組み合わせて見ると、さらに大きな課題が発生します。
目次
ビッグデータの5つのVには次のものが含まれます
ボリューム：テクノロジーの進化に伴い、毎秒作成されるデータのほとんどは、サイズとボリュームが膨大です。
速度：データが生成される速度は、計算の範囲を超えています。 YouTubeなどのエンターテインメントサイトでは、毎分平均300時間のビデオコンテンツがストリーミングおよびアップロードされていることをご存知ですか？
多様性：データの美しさは、オーディオコンテンツ、ビデオストリーム、テキストによる証拠、または記録できるあらゆるものなど、膨大な数の種類の情報を包括する用語であるということです。
信憑性：それは清潔で信頼できるものでなければなりません。 クリーンとは、正確でアクセスしやすいものでなければならないことを意味します。 読み取り不可能な形式のデータ、冗長データは、ベンチマークを満たしていないため破棄されます。
価値：それは、いくらかの利益を提供するべきであり、ぎこちないものであってはなりません。
二人の合流点！
私たちがデータについて話すとき、それは単なる生の事実の集まりです。 そこから重要な情報を抽出し、このビッグデータを読み取り可能な情報に変換するために、データサイエンスの役割が働きます。 その貢献は、他のプロセスと交渉することはできません。 基本的に、その役割は、膨大なデータを分析して洞察を得ることです。 これらの洞察は、新製品を計画している企業、顧客の利益に対する洞察を探している企業、または組織内の運用プロセスやその他のプロセスを改善している企業に役立ちます。
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データサイエンスは、正式には、膨大なデータを含む、利用可能なあらゆるデータの研究です。 言い換えれば、データは、科学のこのセクションが意味のある関連情報に到達するためにエンジンを実行する燃料です。 Netflixは、これらの用語の両方が密接に関連している良い例です。
Netflixは、毎日数十億バイトのデータを生成します。 これらの「コンテンツ」は、Netflixで働くデータサイエンティストによって構造化されていなければ、ユーザーとしては意味がありません。 彼らは、エンターテインメントWebサイトの使用中にすべてのユーザーが生成する膨大な量に基づいて、ユーザーの行動を調査および理解します。 この行動データをモデル化した後、パーソナライズされたストリーミングエクスペリエンスを作成し、ユーザーの過去の履歴と最も一致する割合が最も高い映画またはショーを表示します。
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ビッグデータとデータサイエンスの違い
1.コンセプト
データサイエンス
これは、データの生成からデータクレンジング、視覚化、マイニング、分析に至るまで、データに関連するほとんどのものを網羅し、生データと構造化データ（情報）の両方を扱う包括的な用語です。 科学には、統計、プログラミング、数学、問題解決などが含まれます。
ビッグデータ
ビッグデータの分析とは、ビジネスインテリジェンスの分野での意思決定をサポートするために生データを調査することです。 アルゴリズムプロセスを適用すると、多面的なビジネスソリューションの運用ビジョンが導き出されます。 要するに、それは検査され、変換され、浄化され、そして情報にモデル化される必要があります。
2.アプリケーション
データサイエンス
デジタル広告：広告でサポートされているWebサイトを開くと、広告は閲覧履歴に関連していることに気付くでしょう。 データサイエンスアルゴリズムと機械学習は、Google AdsやMedia.Netなどのすべてのデジタルマーケティングドメインで使用され、表示される広告をパーソナライズします。
インターネット検索：通常モードとシークレットモードの両方でブラウザで用語を検索したりクエリを実行したりすると、2つのブラウザウィンドウで検索結果がどのように異なるかに驚くことがあります。 これは、ある種のフィルターバブルに住んでいるためです。このバブルでは、アカウントにログインすると、そのアカウントの閲覧履歴に基づいて、検索結果がフィルターされます。
レコメンダーシステム： Netflixについて話したように、他のいくつかのそのようなWebサイトは、強力なレコメンダーシステムを作成するために多くのアルゴリズムを使用および開発しています。 このようなWebサイトは通常、ユーザーの好みに応じます。 。
ビッグデータ
ゲームセクター：お気に入りのオンラインゲームの1つのフレームで、レンダリングに100MBのデータが必要になる場合があります。 オンラインの1回のゲームセッションでサーバーから生成されるビッグデータの量を想像してみてください。
ヘルスケアセクター：病院とヘルスケアサービスプロバイダーは、患者の流入の追跡と最適化、施設内の機器と医薬品の使用の追跡、患者情報の整理などのタスクを実行するために分析するビッグデータを保存します。
旅行セクター：旅行代理店は、顧客からビッグデータを生成して、さまざまなチャネルを通じてサービスと旅行日程を最適化します。 消費者の好みは、彼らの興味に最も適した休暇や体験のオプションを提供するために研究されています。これは、コンバージョンを最適化する可能性が高いです。
3.仕事の責任
データサイエンス
データサイエンスの主な責任は、探索的分析という2つの言葉で捉えることができます。 この用語が示すように、科学は機械学習アルゴリズムを組み合わせてデータを調査および分析します。 分析は、結果を予測することができます– 2009年の米国住宅市場の崩壊など、隠れたものと明白なものの両方の異常と傾向の助けを借りて。
ビッグデータ
ビッグデータは大きく、1テラバイトを超え、複数のソースからキャプチャされるため構造化されていません。 将来のソリューションは、データと構造に依存しています。
将来のソリューションの動作と構造、および要件に基づいてSpark、Hadoopなどのさまざまなテクノロジーを適用することによってそれらをどのように提供できるか。
4.必要なスキル
データサイエンス
データサイエンティストになるには、優れた人材が必要です。
- 分析能力
- データ管理スキル
- プログラミングスキル
- 技術的なスキル
- データベースシステムに関する確かな知識
ビッグデータ
意欲的なビッグデータ分析の専門家として、私は習熟度を高めるために必要です。
統計と数学のプログラミング言語のスキルが必要です。
- データラングリングスキル
- データの視覚化、
- 機械学習スキル、および
- コミュニケーションスキル。
2つの業界は同じですが、その違いは非常に大きく、驚くべきものになる可能性があります。 インドのデータサイエンティストは、ビッグデータアナリストよりもはるかに高い給与を獲得しています。これは、組織が利益をもたらすのに役立つマーケティング計画を作成するために必要なトレンドを発掘するのに役立つスキルがあるためです。
5.賃金表
データサイエンス
データサイエンティストは、年間平均約£7,08,012の給与を得ることができます。
ビッグデータ
平均的なビッグデータ分析の専門家はRsを稼ぐことができます。 年間7,24,280
6.キャリアオプション
データサイエンス
データサイエンティストは、企業が成功を収めるのに役立つのはデータを読み取る能力であるため、彼らが働く企業のバックボーンに急速になりつつあります。 探索できるキャリアオプションのいくつかを次に示します。
データ/インフラストラクチャ/エンタープライズアーキテクトは、設計分析のためのソリューションの構築、アプリケーションの動作の追跡、およびビジネスシステムの監視を担当しています。
データサイエンティストは通常、データのクリーニング、マイニング、視覚化を含むデータの処理を担当し、トレンドの形で隠された情報を発掘します。
データアナリスト/エンジニアは、データセットのフラッシュと処理を担当します。 企業にとって有用なデータセットを特定し、それらをリアルタイムで処理することが重要です。
統計家は、統計情報を解釈する際の保険数理およびその他の業界のバックボーンです。
キャリアでより意味のある役割に進む前に、ジュニアデータアナリストやジュニアデータサイエンティストなどのジュニアポジションから始める必要があります。
ビッグデータ
世界中で数十億バイトのデータが生成されているため、ビッグデータアナリストが利用できるキャリアオプションがいくつかあるのは当然のことです。 探索できるオプションのいくつかは次のとおりです。
ビッグデータエンジニアは、設計の構築を担当し、その後、ソリューションアナリストとともに設計のテストと保守を行います。
ビッグデータアナリストは、Hadoopやその他のテクノロジーに精通しています。 彼らは、統計家や科学者が使用できる膨大なデータセットから情報を見つける責任があります。
ビジネスインテリジェンスエンジニアは、データウェアハウスのマネージャーです。 彼らはクエリを作成し、複雑な問題の解決に関与します。
それで、有名なビッグデータ分析になるためにあなたが従う必要があるステップは何ですか
プロジェクトおよびデータベース管理のスキルを開発するには、データ分析または適用統計の研究に集中する必要があります。
経験のない雇用は難しいことを忘れないでください。したがって、ビッグデータ分析の専門家と一緒に、またはその専門家として働くことができるインターンシップのオファーを探すのが賢明です。 インターンとして得た経験は、非常に成功したキャリアへの第一歩となる可能性があります。
アシスタントとして始めて、自分で仕事をする自信がついたら、管理職またはチームリーダーのポジションに移動します。
7.形成の基礎
データサイエンス
データサイエンスの分野では、科学的なアプリケーションが使用されます。 これらのアプリケーションは、データサイエンティストが情報を抽出したり、ビッグデータやその他のデータに隠された傾向を明らかにしたりするのに役立ちます。
このフィールドは、データのフィルタリングとそれに続く分析の準備に関連しています。
アプリとツールは、パターンをフィルタリングし、実用的なモデルとソリューションを開発するために使用されます。
ビッグデータ
ビッグデータは通常、大量のインターネットトラフィックによってキャプチャされます。
ユーザーの行動パターンと好みは、電子デバイス、AVフィード、オンラインフォーラム、およびその他のデジタルメディアを介してキャプチャされます。
電子メールやスプレッドシート、およびシステムログからの組織データをビッグデータとしてキャプチャできます。
キャリアで成功するための最良の方法は、訓練を受けることです。 これで、トレーニングは次の方法で実行できます。
- upGradが提供するプロフェッショナルコース
学校や大学が提供する追加のクラス - あなたが働いている会社が提供するトレーニングの機会。
アナリストになるために不可欠な知識を身に付けるだけでなく、成功への足がかりになる可能性があります。
教育は成功への鍵であり、あなたが働いている高度な学位は、より多くのより良い仕事の機会をもたらすでしょう。
今日、それはすべて自動化とテクノロジーに関するものです。 したがって、データの分野の学位や卒業証書を通じて、高度で最新のツールやテクノロジーに精通することが成功のために重要です。
また、教育用Webサイトでは、理論と実践的な知識および経験を融合させた認定資格を提供しています。 認定を受けるためにあなたのキャリアを保留にする必要はありません。 オンラインクラスに参加して、探している認定資格を取得できます。
まとめ
上で共有した表から明らかなように、2つのフィールドは互いに非常に似ていますが、かなりの重複があります。
ビッグデータは膨大な量のデータであり、最低1テラバイトのデータがビッグデータと見なされます。 しかし、世界中で数百万、数兆のデータがキャプチャされているため、ビッグデータが分析するデータサイズは1024テラバイトまたはペタバイトまたはエクサバイトと呼ばれる1024ペタバイトに増加しています。
データサイズは拡大しており、フォーブス誌によると、データは毎秒170万MBの速度で生成されます。 非構造化データを管理して他の人が使用できるようにすることができるのは、ビッグデータの分野の専門家だけです。
一方、データサイエンスは、データのクリーニング、マイニング、準備、分析を行います。 データサイエンティストは、自由に使えるツールを使用して、グラフを作成し、パターンを読み取り、組織に衝撃を与えたり驚かせたりする可能性のある異常を発掘します。 これらの分析を中心に運用が計画されており、単一のユニットまたは業界の成長において重要な要素となっています。 一部の金融アナリストが米国の住宅市場の異常を発掘し、数百万ドルをかき集めて墜落に備えていることを知っている人は多くありません。
2つは競合する可能性がありますが、お互いがないと不完全です。 データサイエンスは機能するためにデータを必要とし、ビッグデータは科学者とアナリストが関連していることを必要とします。 どちらか一方のフィールドを選択することは、個人的な好みと傾向の問題です。
どちらもホットドメインであり、業界のトレンドを把握しながら適切な知識と教育を身に付けていれば、どちらでもうまくいく可能性があります。 もちろん、専門知識を構築するための経験に裏打ちされている必要があります。 将来的には、一方から他方にシフトするオプションが常にあります。
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