Nauka o danych a Big Data: różnica między nauką o danych a Big Data
Opublikowany: 2020-05-22W erze cyfrowej, w której żyjemy, dane stały się największym i najcenniejszym zasobem większości organizacji. Dane szybko zmieniają sposób, w jaki żyjemy i komunikujemy się, a poprzez zbieranie, sortowanie i badanie tych danych organizacje na całym świecie szukają sposobów, aby wpłynąć na wyniki.
Podczas pracy z całą terminologią związaną z danymi konieczne jest jasne zrozumienie różnych zakresów prac z nimi związanych. W tym artykule omówimy różnice między Big Data a Data Science . Chociaż terminy te są ze sobą powiązane i często używane zamiennie, istnieje między nimi ogromna różnica we wszystkich aspektach.
Zacznijmy od zdefiniowania tych dwóch terminów.
Big Data to standardowy sposób na zdefiniowanie go jako asortymentu danych, który jest zbyt duży, aby w danym okresie mógł być przechowywany lub przetwarzany przy użyciu tradycyjnych systemów bazodanowych. Powszechnym błędem w odniesieniu do tego jest sytuacja, w której termin ten jest używany w odniesieniu do danych, których wielkość jest rzędu terabajtów lub więcej. Jest to jednak termin czysto kontekstowy. Na przykład nawet plik 250 MB to Big Data w kontekście załącznika do wiadomości e-mail. Jeśli jesteś początkującym i chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, sprawdź nasze kursy nauki o danych prowadzone przez najlepsze uniwersytety.
Dane zawierają kluczowe atrybuty, które należy wziąć pod uwagę podczas przetwarzania zbioru danych. Są one najczęściej znane jako 5 Vs. Każdy z V ma określone implikacje, jeśli chodzi o radzenie sobie z nimi, ale gdy wszystkie są postrzegane w połączeniu, stanowią jeszcze większe wyzwania.
Spis treści
Pięć Vs Big Data obejmuje
Objętość : Wraz z rozwojem technologii większość danych tworzonych w każdej sekundzie ma ogromny rozmiar i objętość.
Prędkość: Szybkość, z jaką generowane są dane, wykracza poza nasz zakres obliczeń. Czy wiesz, że średnio 300 godzin treści wideo jest przesyłanych strumieniowo i przesyłanych do serwisów rozrywkowych, takich jak YouTube, co minutę?
Różnorodność: Piękno danych polega na tym, że są one ogólnym terminem obejmującym ogromną liczbę rodzajów informacji, czy to treści audio, strumienie wideo, dowody tekstowe czy cokolwiek, co można nagrać.
Veracity: Musi być czysty i niezawodny. Przez czyste rozumiemy, że musi być dokładne i dostępne. Dane w nieczytelnym formacie, nadmiarowe dane są odrzucane, ponieważ nie spełniają normy.
Wartość: Powinna zapewnić pewną korzyść i nie być bełkotem.
Zbieg dwojga!
Kiedy mówimy o danych, to tylko zbiór surowych faktów. Aby wydobyć z niego kluczowe informacje i przekształcić te Big Data w czytelne informacje, w grę wchodzi nauka o danych. Jego wkładu nie można negocjować z żadnym innym procesem. Zasadniczo jego rolą jest analiza obszernych danych w celu uzyskania wglądu. Spostrzeżenia te są przydatne dla firm planujących nowe produkty, szukających wglądu w zainteresowania klientów lub ulepszających procesy operacyjne i inne procesy w organizacji.
Przeczytaj: 3 najlepsze pomysły na projekty Big Data
Data Science formalnie zajmuje się badaniem wszelkich dostępnych danych, w tym danych obszernych. Innymi słowy, dane są paliwem, na którym ta sekcja nauki napędza swój silnik, aby uzyskać sensowne i istotne informacje. Netflix jest dobrym przykładem, w którym oba te terminy idą w parze.
Netflix każdego dnia produkuje miliardy bajtów danych. Te „treści” nie miałyby znaczenia dla nas jako użytkowników, gdyby nie zostały ustrukturyzowane przez naukowców zajmujących się danymi pracującymi w Netflix. Badają i rozumieją zachowanie użytkowników na podstawie ogromnej ilości generowanej przez każdego użytkownika podczas korzystania z witryny rozrywkowej. Po wymodelowaniu tych danych behawioralnych tworzą spersonalizowane doświadczenia transmisji strumieniowej i wyświetlają, który film lub program ma największy procent zgodności z przeszłą historią użytkowników.
Dowiedz się: Pomysły na projekty z zakresu nauki o danych dla początkujących
Różnica między Big Data a Data Science
1. Koncepcja
Nauka o danych
Jest to termin zbiorczy, który obejmuje większość rzeczy związanych z danymi — od generowania danych po czyszczenie danych, wizualizację, eksplorację po analizy i dotyczy zarówno danych surowych, jak i danych ustrukturyzowanych (informacji). Nauka obejmuje między innymi statystykę, programowanie, matematykę, rozwiązywanie problemów.
Big Data
Analiza Big Data polega na badaniu nieprzetworzonych danych w celu wsparcia podejmowania decyzji w dziedzinie inteligencji biznesowej. Zastosowane procesy algorytmiczne dadzą wizje operacyjne dla wieloaspektowych rozwiązań biznesowych. Krótko mówiąc, musi być skontrolowany, przekształcony, oczyszczony i przemodelowany na informacje.
2. Aplikacje
Nauka o danych
Reklama cyfrowa: zauważysz, że za każdym razem, gdy otworzysz jakąkolwiek stronę internetową obsługiwaną przez reklamy, reklamy są powiązane z historią przeglądania! Algorytmy analizy danych i uczenie maszynowe są wykorzystywane przez każdą domenę marketingu cyfrowego, taką jak Google AdSense czy Media.Net, do personalizowania wyświetlanych reklam.
Wyszukiwanie w Internecie: czasami, gdy wyszukujesz termin lub uruchamiasz zapytanie w przeglądarce zarówno w trybie normalnym, jak i incognito, zaskoczy Cię różnica w wynikach wyszukiwania w dwóch oknach przeglądarki. Dzieje się tak, ponieważ żyjemy w czymś w rodzaju bańki filtrującej, w której po zalogowaniu się na nasze konta, na podstawie historii przeglądania tego konta, wyniki wyszukiwania są filtrowane.
Systemy rekomendujące: Jak już mówiliśmy o Netflix, kilka innych takich stron internetowych używa i rozwija wiele algorytmów do tworzenia potężnych systemów rekomendujących. Takie strony internetowe zazwyczaj dostosowują się do preferencji użytkownika. .
Big Data
Sektor gier: pojedyncza klatka Twojej ulubionej gry online może wymagać do renderowania 100 MB danych. Wyobraź sobie, ile Big Data jest generowanych z serwera podczas jednej sesji gry online.
Sektor opieki zdrowotnej: szpitale i dostawcy usług opieki zdrowotnej przechowują duże zbiory danych do analizy w celu wykonywania zadań, takich jak śledzenie i optymalizacja napływu pacjentów, śledzenie wykorzystania sprzętu i leków w placówkach, organizowanie informacji o pacjentach itp.
Sektor podróży: Biura podróży generują duże ilości danych od swoich klientów, aby zoptymalizować swoje usługi i trasy podróży za pośrednictwem różnych kanałów. Preferencje konsumentów są badane, aby oferować im opcje wakacji lub doświadczeń najlepiej dopasowanych do ich zainteresowań – co jest bardziej niż prawdopodobne, aby zoptymalizować konwersje.
3. Obowiązki zawodowe
Nauka o danych
Główną odpowiedzialność nauki o danych można ująć w dwóch słowach – analiza eksploracyjna. Jak sugeruje termin, nauka bada i analizuje dane za pomocą kombinacji algorytmów uczenia maszynowego. Analiza może albo przewidzieć wynik – taki jak krach na amerykańskim rynku mieszkaniowym w 2009 roku, z pomocą anomalii i trendów, zarówno ukrytych, jak i oczywistych.
Big Data
Big Data jest duża, ma więcej niż jeden terabajt i nie ma struktury, ponieważ jest przechwytywana z wielu źródeł. Przyszłe rozwiązania są uzależnione od danych i struktury,
Zachowanie i struktura przyszłych rozwiązań oraz sposób ich dostarczania poprzez zastosowanie różnych technologii, takich jak Spark, Hadoop itp., w zależności od wymagań.
4. Wymagane umiejętności
Nauka o danych
Aby zostać Data Scientistą, powinieneś mieć doskonałe:
- umiejętności analityczne
- umiejętności zarządzania danymi
- umiejętności programowania
- umiejętności techniczne
- solidna znajomość systemu baz danych
Big Data
Jako początkujący specjalista ds. analityki big data muszę rozwinąć biegłość:
Wymagana jest znajomość języków programowania w zakresie statystyki i matematyki.
- Umiejętności przetwarzania danych
- Wizualizacja danych,
- Umiejętności uczenia maszynowego oraz
- Umiejętności komunikacyjne.
Chociaż te dwie branże są takie same, różnica jest naprawdę ogromna i może być zdumiewająca. Data Scientist w Indiach zarabia znacznie wyższą pensję niż analityk Big Data ze względu na posiadane umiejętności, które mogą pomóc organizacjom odkryć trendy niezbędne do tworzenia planów marketingowych, które pomagają przynosić zyski.
5. Wagi płacowe
Nauka o danych
Data Scientist może zarabiać średnio około 7 08012 jenów rocznie .
Big Data
Przeciętny specjalista Big Data Analytics może zarobić Rs. 724280 rocznie
6. Opcje kariery
Nauka o danych
Naukowcy zajmujący się danymi szybko stają się kręgosłupem firm, dla których pracują, ponieważ to ich umiejętność odczytywania danych pomaga firmom osiągnąć sukces. Oto niektóre opcje kariery, które możesz zbadać:
Zadaniem architektów danych/infrastruktury/przedsiębiorstw jest tworzenie rozwiązań do analizy projektu, śledzenie zachowania aplikacji i nadzorowanie systemów biznesowych.
Naukowcy zajmujący się danymi są zwykle odpowiedzialni za przetwarzanie danych, które mogą obejmować czyszczenie, eksplorację, wizualizację danych w celu wydobycia ukrytych informacji w postaci trendów.
Analitycy/inżynierowie danych są odpowiedzialni za wypłukiwanie i przetwarzanie zbiorów danych. Ważne jest, aby zidentyfikować przydatne dla firm zbiory danych, a następnie przetwarzać je w czasie rzeczywistym.
Statystycy są podstawą nauk aktuarialnych i innych branż, ponieważ interpretują informacje statystyczne.
Musisz zacząć od młodszych stanowisk, takich jak młodszy analityk danych lub młodszy analityk danych, zanim będziesz mógł przejść do bardziej znaczącej roli w swojej karierze.
Big Data
Biorąc pod uwagę miliardy bajtów danych produkowanych na całym świecie, nie powinno dziwić, że istnieje kilka opcji kariery dostępnych dla analityków Big Data. Niektóre z opcji, które możesz zbadać, to:
Inżynierowie Big Data są odpowiedzialni za projekty budynków, a następnie testowanie i utrzymanie projektu wraz z analitykami rozwiązań.
Analitycy Big Data są dobrze zorientowani w Hadoop i innych technologiach. Odpowiadają za wyszukiwanie informacji z ogromnych zbiorów danych, z których mogą korzystać statystycy i naukowcy.
Inżynierowie Business Intelligence to menedżerowie hurtowni danych. Tworzą zapytania i angażują się w rozwiązywanie złożonych problemów.
Więc jakie są kroki, które musisz wykonać, aby stać się renomowanym analitykiem Big Data
Powinieneś skupić się na studiowaniu analizy danych lub stosowanych statystyk, aby rozwijać umiejętności zarządzania projektami i bazami danych.
Pamiętaj, że zatrudnienie bez doświadczenia jest trudne, dlatego mądrze byłoby poszukać ofert stażowych, które pozwolą Ci pracować z lub jako specjalista ds. analityki Big Data. Doświadczenie, które zdobędziesz jako stażysta, może być pierwszym krokiem do bardzo udanej kariery.
Rozpocznij jako asystent, a gdy już nabierzesz pewności siebie do samodzielnej pracy, przejdź na stanowiska kierownicze lub kierownicze zespołu.
7. Podstawa formacji
Nauka o danych
W dziedzinie Data Science wykorzystywane są aplikacje naukowe. Aplikacje te pomagają naukowcom zajmującym się danymi w wydobywaniu informacji lub odkrywaniu trendów ukrytych w dużych i innych danych.
Pole związane jest z filtrowaniem danych, a następnie przygotowaniem ich do analizy.
Aplikacje i narzędzia służą do filtrowania wzorców oraz opracowywania modeli roboczych i rozwiązań.
Big Data
Big Data jest zwykle przechwytywana przez duży ruch internetowy.
Wzorce zachowań i preferencje użytkowników są rejestrowane za pośrednictwem urządzeń elektronicznych, kanałów AV, forów internetowych i innych mediów cyfrowych.
Dane organizacyjne z wiadomości e-mail i arkuszy kalkulacyjnych oraz dzienniki systemowe mogą być przechwytywane jako Big Data.
Najlepszym sposobem na odniesienie sukcesu w karierze jest szkolenie. Teraz trening można wykonać za pomocą:
- Profesjonalne kursy oferowane przez upGrad
Zajęcia dodatkowe oferowane przez szkoły i uczelnie - Możliwości szkoleniowe oferowane przez firmę, w której pracujesz.
Nie tylko rozwiniesz wiedzę niezbędną do bycia analitykiem, ale może to być odskocznią do sukcesu.
Edukacja jest kluczem do sukcesu, a każdy zaawansowany stopień, dla którego pracujesz, przyniesie więcej i lepsze możliwości pracy.
Dziś wszystko kręci się wokół automatyzacji i technologii. Dlatego też dla sukcesu ważne jest zapoznanie się z zaawansowanymi i najnowszymi narzędziami i technologiami poprzez stopnie naukowe i dyplomy z zakresu danych.
Ponadto witryny edukacyjne oferują certyfikaty, które łączą teorię z praktyczną wiedzą i doświadczeniem. Aby uzyskać certyfikat, nie musisz wstrzymywać swojej kariery. Możesz dołączyć do zajęć online i uzyskać certyfikat, którego szukasz.
Zawijanie
Jak widać z tabel udostępnionych powyżej, te dwa pola są do siebie dość podobne, ze znacznym nakładaniem się.
Big Data to olbrzymia ilość danych – minimum jeden terabajt danych jest uważany za Big Data. Jednak biorąc pod uwagę miliony i biliony danych przechwyconych na całym świecie, rozmiary danych w analizach Big Data wzrosły do 1024 terabajtów lub petabajtów lub 1024 petabajtów zwanych eksabajtami .
Rozmiary danych rosną, a według magazynu Forbes dane będą generowane z szybkością 1,7 miliona MB na sekundę. Tylko eksperci w dziedzinie Big Data mogą zarządzać nieustrukturyzowanymi danymi, aby były użyteczne dla innych.
Z kolei Data Science zajmuje się czyszczeniem, wydobywaniem, przygotowywaniem i analizowaniem danych. Data Scientist użyje dostępnych narzędzi do tworzenia wykresów, odczytywania wzorców i odkrywania anomalii, które mogą szokować i zaskakiwać organizacje. Wokół tych analiz planowane są operacje, co czyni je kluczowym elementem rozwoju pojedynczej jednostki lub branży. Niewiele osób zdaje sobie sprawę, że niektórzy analitycy finansowi odkrywają anomalie na amerykańskim rynku mieszkaniowym i przygotowują się na krach, zgarniając miliony dolarów.
Obaj mogą konkurować, ale są niekompletni bez siebie. Data Science potrzebuje danych, aby funkcjonować, a Big Data wymaga od naukowców i analityków istotności. Wybór jednego pola nad drugim jest kwestią osobistych preferencji i upodobań.
Obie są gorącymi domenami i możesz dobrze sobie radzić w każdej z nich, jeśli masz odpowiednią wiedzę i wykształcenie, jednocześnie pozostając na szczycie trendów w branży. Oczywiście, aby budować wiedzę specjalistyczną, musi to być poparte doświadczeniem. W przyszłości zawsze istnieje możliwość przejścia z jednego na drugie.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.
Jeśli jesteś zainteresowany nauką Pythona i chcesz pobrudzić sobie ręce różnymi narzędziami i bibliotekami, zapoznaj się z programem Executive PG w dziedzinie nauki o danych.
Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
