데이터 과학 대 빅 데이터: 데이터 과학과 빅 데이터의 차이점
게시 됨: 2020-05-22우리가 살고 있는 디지털 시대에 데이터는 대부분의 조직에서 가장 크고 가치 있는 자산이 되었습니다. 데이터는 우리가 살고 의사 소통하는 방식을 빠르게 변화시키고 있으며 이 데이터를 수집, 분류 및 연구함으로써 전 세계의 조직에서 수익에 영향을 줄 방법을 찾고 있습니다.
데이터와 관련된 모든 용어로 작업할 때는 데이터와 관련된 다양한 작업 범위를 명확하게 이해하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 빅 데이터 와 데이터 과학 의 차이점에 대해 설명합니다 . 이러한 용어는 서로 연결되어 있으며 종종 같은 의미로 사용되지만 모든 측면에서 근본적인 차이가 있습니다.
두 용어를 정의하는 것으로 시작하겠습니다.
빅 데이터 는 주어진 기간 내에 기존 데이터베이스 시스템을 사용하여 저장하거나 처리하기에는 너무 큰 데이터 모음으로 정의하는 표준 방법입니다. 볼륨 크기가 테라바이트 이상인 데이터를 언급할 때 이 용어를 사용하는 경우가 흔한 오해입니다. 그러나 이것은 순전히 문맥에 따른 용어입니다. 예를 들어 250MB의 파일도 이메일 첨부 파일의 맥락에서 빅 데이터입니다. 초보자이고 데이터 과학에 대해 더 자세히 알고 싶다면 최고의 대학에서 제공하는 데이터 과학 과정을 확인하십시오.
데이터는 데이터 세트를 처리할 때 고려해야 하는 주요 속성을 보여줍니다. 그들은 가장 일반적으로 5V로 알려져 있습니다. 각각의 V는 처리 측면에서 특정한 의미를 갖지만 모든 V가 결합되어 볼 때 더 큰 과제를 제시합니다.
목차
빅 데이터의 5V에는 다음이 포함됩니다.
양 : 기술의 발전으로 매초 생성되는 대부분의 데이터는 그 크기와 양이 어마어마합니다.
속도: 데이터가 생성되는 속도는 계산 범위를 벗어납니다. 유튜브와 같은 엔터테인먼트 사이트에는 1분에 평균 300시간 분량의 동영상 콘텐츠가 스트리밍되고 업로드된다는 사실, 알고 계셨나요?
다양성: 데이터의 장점은 오디오 콘텐츠, 비디오 스트림, 텍스트 증거 또는 기록할 수 있는 모든 유형의 정보를 포괄하는 포괄적인 용어라는 것입니다.
진실성: 깨끗하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 깨끗하다는 것은 정확하고 접근 가능해야 함을 의미합니다. 읽을 수 없는 형식의 데이터, 중복 데이터는 벤치마크를 충족하지 못하므로 폐기됩니다.
가치: 횡설수설하지 않고 약간의 이점을 제공해야 합니다.
둘의 만남!
데이터에 대해 이야기할 때 데이터는 원시 사실의 집합일 뿐입니다. 여기서 중요한 정보를 추출하고 이 빅데이터를 읽을 수 있는 정보로 변환하는 데 데이터 사이언스의 역할이 등장합니다. 기여도는 다른 프로세스와 협상할 수 없습니다. 기본적으로 그 역할은 방대한 데이터를 분석하여 통찰력을 얻는 것입니다. 이러한 통찰력은 신제품을 계획하거나, 고객의 관심사에 대한 통찰력을 찾거나, 조직 내 운영 및 기타 프로세스를 개선하는 회사에 유용합니다.
읽기: 3가지 궁극적인 빅 데이터 프로젝트 아이디어
데이터 과학은 공식적으로 방대한 데이터를 포함하여 사용 가능한 모든 데이터에 대한 연구입니다. 다시 말해, 데이터는 이 과학 섹션이 의미 있고 관련성 높은 정보에 도달하기 위해 엔진을 작동시키는 연료입니다. Netflix는 이 두 용어가 함께 사용되는 좋은 예입니다.
Netflix는 매일 수십억 바이트의 데이터를 생성합니다. 이러한 '콘텐츠'는 Netflix에서 일하는 데이터 과학자가 구성하지 않은 경우 사용자인 우리에게 의미가 없습니다. 그들은 모든 사용자가 엔터테인먼트 웹사이트를 사용하는 동안 생성하는 엄청난 양을 기반으로 사용자 행동을 연구하고 이해합니다. 이 행동 데이터를 모델링한 후 개인화된 스트리밍 경험을 만들고 사용자의 과거 기록과 가장 일치하는 비율이 높은 영화 또는 쇼를 표시합니다.
배우기: 초보자를 위한 데이터 과학 프로젝트 아이디어
빅 데이터와 데이터 과학의 차이점
1. 개념
데이터 과학
데이터 생성에서 데이터 정제, 시각화, 마이닝, 분석에 이르기까지 데이터와 관련된 대부분의 것을 포괄하고 원시 데이터와 구조화된 데이터(정보)를 모두 다루는 포괄적인 용어입니다. 과학은 몇 가지 예를 들면 통계, 프로그래밍, 수학, 문제 해결을 포함합니다.
빅 데이터
빅 데이터 분석은 비즈니스 인텔리전스 분야의 의사 결정을 지원하기 위해 원시 데이터를 검사하는 것입니다. 알고리즘 프로세스를 적용하면 다각적인 비즈니스 솔루션에 대한 운영 비전이 도출됩니다. 간단히 말해서 정보로 검사, 변환, 정리 및 모델링해야 합니다.
2. 신청
데이터 과학
디지털 광고: 광고 가 지원하는 웹사이트를 열 때마다 광고는 검색 기록과 관련되어 있음을 알 수 있습니다! 데이터 과학 알고리즘과 머신 러닝은 Google 애드센스 또는 Media.Net과 같은 모든 디지털 마케팅 도메인에서 사용자에게 표시되는 광고를 개인화하는 데 사용됩니다.
인터넷 검색: 때때로 일반 모드와 시크릿 모드 모두에서 브라우저에서 용어를 검색하거나 쿼리를 실행할 때 두 브라우저 창에서 검색 결과가 어떻게 다른지 놀라게 될 것입니다. 이는 우리가 계정에 로그인할 때 해당 계정의 검색 기록을 기반으로 검색 결과가 필터링되는 일종의 필터 버블에 살고 있기 때문입니다.
추천 시스템: Netflix에 대해 이야기한 것처럼 다른 여러 웹사이트에서 강력한 추천 시스템을 만들기 위해 많은 알고리즘을 사용하고 개발하고 있습니다. 이러한 웹 사이트는 일반적으로 사용자의 기본 설정을 충족합니다. .
빅 데이터
게임 부문: 좋아하는 온라인 게임의 단일 프레임을 렌더링하려면 100MB의 데이터가 필요할 수 있습니다. 온라인에서 단일 게임 세션에서 서버에서 얼마나 많은 빅 데이터가 생성되는지 상상해보십시오.
의료 부문: 병원 및 의료 서비스 제공자는 환자 유입 추적 및 최적화, 시설 내 장비 및 의약품 사용 추적, 환자 정보 정리 등의 작업을 수행하기 위해 분석할 빅 데이터를 저장합니다.
여행 부문: 여행사는 다양한 채널을 통해 서비스와 여행 일정을 최적화하기 위해 고객으로부터 빅 데이터를 생성합니다. 소비자 선호도는 관심에 가장 적합한 휴가 또는 경험 옵션을 제공하기 위해 연구되며, 이는 전환을 최적화할 가능성이 높습니다.
3. 직무 책임
데이터 과학
데이터 과학의 주요 책임은 탐색적 분석이라는 두 단어로 요약할 수 있습니다. 용어에서 알 수 있듯이 과학은 기계 학습 알고리즘의 조합으로 데이터를 탐색하고 분석합니다. 분석을 통해 2009년 미국 주택 시장 붕괴와 같은 결과를 예측할 수 있으며, 숨겨진 것과 명백한 것 모두에 대한 도움을 받아 이상 현상과 추세를 파악할 수 있습니다.
빅 데이터
빅 데이터는 1테라바이트 이상이며 여러 소스에서 캡처되는 비정형 데이터입니다. 미래의 솔루션은 데이터와 구조에 따라 달라지며,
요구 사항에 따라 Spark, Hadoop 등과 같은 다양한 기술을 적용하여 미래 솔루션을 위한 동작 및 구조 및 제공 방법.
4. 필요한 기술
데이터 과학
데이터 과학자가 되려면 다음과 같은 뛰어난 능력을 갖추어야 합니다.
- 분석 능력
- 데이터 관리 기술
- 프로그래밍 기술
- 기술 능력
- 데이터베이스 시스템에 대한 건전한 지식
빅 데이터
빅 데이터 분석 전문가 지망생으로서 저는 다음과 같은 능력을 개발해야 합니다.
프로그래밍 언어 통계 및 수학 능력이 필요합니다.
- 데이터 랭글링 스킬
- 데이터 시각화,
- 머신 러닝 기술 및
- 의사 소통 능력.
두 산업은 동일하지만 그 차이는 정말 방대하고 놀라울 수 있습니다. 인도의 데이터 과학자는 조직에서 수익 창출에 도움이 되는 마케팅 계획을 수립하는 데 필요한 동향을 파악하는 데 도움이 되는 기술을 보유하고 있기 때문에 빅 데이터 분석가 보다 훨씬 더 높은 급여를 받습니다 .
5. 급여 저울
데이터 과학
데이터 과학자의 평균 급여 는 연간 약 708,012루피입니다 .
빅 데이터
평균 빅 데이터 분석 전문가는 Rs를 벌 수 있습니다. 연간 7,24,280
6. 직업 선택
데이터 과학
데이터 과학자는 데이터를 읽는 능력이 기업의 성공에 도움이 되기 때문에 그들이 일하는 기업의 근간이 되고 있습니다. 다음은 탐색할 수 있는 몇 가지 직업 옵션입니다.
데이터/인프라/엔터프라이즈 설계자는 설계 분석을 위한 솔루션 구축, 애플리케이션 동작 추적, 비즈니스 시스템 감독을 담당합니다.
데이터 과학자는 일반적으로 추세 형태로 숨겨진 정보를 찾기 위해 데이터 정리, 마이닝, 시각화를 포함할 수 있는 데이터 처리를 담당합니다.
데이터 분석가/엔지니어는 데이터 세트를 플러시하고 처리하는 일을 담당합니다. 기업에 유용한 데이터 세트를 식별하여 실시간으로 처리하는 것이 중요합니다.
통계학자는 통계 정보를 해석하는 보험계리학 및 기타 산업의 근간입니다.
경력에서 더 의미 있는 역할로 이동하기 전에 주니어 데이터 분석가 또는 주니어 데이터 과학자와 같은 주니어 위치에서 시작해야 합니다.
빅 데이터
전 세계적으로 수십억 바이트의 데이터가 생성되고 있기 때문에 빅 데이터 분석가가 선택할 수 있는 여러 직업이 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 탐색할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다.
빅 데이터 엔지니어는 설계를 구축한 다음 솔루션 분석가와 함께 설계를 테스트하고 유지 관리합니다.
빅 데이터 분석가는 Hadoop 및 기타 기술에 정통합니다. 그들은 통계학자와 과학자들이 사용할 수 있는 방대한 데이터 세트에서 정보를 찾는 책임이 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 엔지니어는 데이터 웨어하우스의 관리자입니다. 그들은 쿼리를 만들고 복잡한 문제를 해결하는 데 관여합니다.
그렇다면 유명한 빅 데이터 분석이 되기 위해 따라야 할 단계는 무엇입니까?
프로젝트 및 데이터베이스 관리 기술을 개발하려면 데이터 분석 또는 응용 통계 연구에 집중해야 합니다.
경험이 없는 고용은 어렵기 때문에 빅 데이터 분석 전문가와 함께 또는 빅 데이터 분석 전문가로서 일할 수 있는 인턴십 제안을 찾는 것이 현명할 것입니다. 인턴으로 얻은 경험은 매우 성공적인 경력을 위한 첫 번째 단계가 될 수 있습니다.
조수로 시작하여 스스로 일할 수 있는 자신감이 생기면 관리자 또는 팀 리더십 위치로 이동하십시오.
7. 형성의 기초
데이터 과학
데이터 과학 분야에서는 과학적 응용이 사용됩니다. 이러한 애플리케이션은 데이터 과학자가 빅 데이터 및 기타 데이터에 숨겨진 정보를 추출하거나 추세를 찾는 데 도움이 됩니다.
이 필드는 데이터를 필터링한 후 분석을 위해 준비하는 것과 관련이 있습니다.
앱과 도구는 패턴을 필터링하고 작업 모델과 솔루션을 개발하는 데 사용됩니다.
빅 데이터
빅 데이터는 일반적으로 많은 양의 인터넷 트래픽에 의해 포착됩니다.
사용자 행동 패턴과 선호도는 전자 장치, AV 피드, 온라인 포럼 및 기타 디지털 매체를 통해 캡처됩니다.
이메일 및 스프레드시트의 조직 데이터와 시스템 로그를 빅 데이터로 캡처할 수 있습니다.
직업에서 성공하는 가장 좋은 방법은 훈련을 받는 것입니다. 이제 다음과 같이 훈련할 수 있습니다.
- upGrad에서 제공하는 전문 과정
학교 및 대학에서 제공하는 추가 수업 - 귀하가 근무하는 회사에서 제공하는 교육 기회.
분석가에게 중요한 지식을 개발할 뿐만 아니라 성공의 디딤돌이 될 수 있습니다.
교육은 성공의 열쇠이며, 당신이 일하고 있는 고급 학위는 더 많은 더 나은 직업 기회를 가져올 것입니다.
오늘날에는 자동화와 기술에 관한 모든 것입니다. 따라서 데이터 분야의 학위 및 디플로마를 통해 고급 및 최신 도구 및 기술에 익숙해지는 것이 성공을 위해 중요합니다.
또한 교육 웹 사이트에서는 이론과 실제 지식 및 경험을 융합한 인증을 제공합니다. 인증을 받기 위해 경력을 보류할 필요가 없습니다. 온라인 수업에 참여하여 원하는 자격증을 취득할 수 있습니다.
마무리
위에 공유된 표에서 알 수 있듯이 두 필드는 상당한 양의 겹침을 포함하여 서로 매우 유사합니다.
빅 데이터는 엄청난 양의 데이터입니다. 최소 1테라바이트의 데이터는 빅 데이터로 간주됩니다. 그러나 전 세계적으로 수백만 조의 데이터가 캡처되면서 빅 데이터가 분석하는 데이터 크기는 엑사바이트라고 하는 1024테라바이트 또는 페타바이트 또는 1024페타바이트 로 증가했습니다.
데이터 크기가 증가하고 있으며 Forbes 잡지에 따르면 데이터는 초당 170만 MB의 속도로 생성됩니다. 빅데이터 분야의 전문가만이 비정형 데이터를 관리하여 다른 사람이 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
반면 데이터 과학은 데이터 정리, 마이닝, 준비 및 분석을 담당합니다. 데이터 과학자는 원하는 대로 도구를 사용하여 조직에 충격을 주고 놀라게 할 수 있는 그래프를 만들고 패턴을 읽고 이상 현상을 찾아냅니다. 이러한 분석을 중심으로 운영이 계획되어 단일 단위 또는 산업의 성장에 중요한 요소가 됩니다. 많은 사람들은 일부 재무 분석가가 미국 주택 시장의 이상을 발견하고 수백만 달러를 긁어모으며 붕괴에 대비했다는 사실을 인식하지 못합니다.
둘은 경쟁할 수 있지만 서로 없이는 불완전합니다. 데이터 과학이 작동하려면 데이터가 필요하고 빅 데이터는 과학자와 분석가가 관련성이 있어야 합니다. 한 분야를 다른 분야보다 선택하는 것은 개인의 취향과 성향의 문제입니다.
둘 다 핫 도메인이며 업계 동향을 파악하면서 올바른 지식과 교육을 갖추고 있다면 어느 쪽이든 잘 할 수 있습니다. 물론 전문 지식을 쌓기 위해서는 경험이 뒷받침되어야 합니다. 미래에는 하나에서 다른 것으로 이동할 수 있는 옵션이 항상 있습니다.
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