Data Science vs Big Data: Diferença entre Data Science e Big Data
Publicados: 2020-05-22Na era digital em que vivemos, os dados se tornaram o maior e mais valioso ativo para a maioria das organizações. Os dados estão transformando rapidamente a maneira como vivemos e nos comunicamos, e é coletando, classificando e estudando esses dados que as organizações em todo o mundo estão procurando maneiras de impactar seus resultados.
Ao trabalhar com toda a terminologia relacionada aos dados, é essencial ter uma compreensão clara dos diferentes escopos de trabalho relacionados a eles. Neste artigo, discutiremos as diferenças entre Big Data e Data Science . Embora esses termos estejam interligados e muitas vezes usados de forma intercambiável, há uma grande diferença subjacente entre eles em todos os aspectos.
Comecemos por definir os dois termos.
Big Data é uma maneira padrão de defini-lo como uma variedade de dados que são grandes demais para serem armazenados ou processados usando os sistemas de banco de dados tradicionais dentro de um determinado período. Um equívoco comum ao se referir a ele é quando o termo é usado para se referir a dados cujo tamanho do volume é da ordem de terabytes ou mais. No entanto, é um termo puramente contextual. Por exemplo, mesmo um arquivo de 250 MB é Big Data no contexto de um anexo de email. Se você é iniciante e está interessado em aprender mais sobre ciência de dados, confira nossos cursos de ciência de dados das melhores universidades.
Os dados exibem atributos-chave que devem ser levados em consideração ao processar um conjunto de dados. Eles são mais comumente conhecidos como os 5 Vs. Cada um dos Vs tem implicações específicas em termos de manejo, mas, quando todos são vistos em conjunto, apresentam desafios ainda maiores.
Índice
Os 5 Vs do Big Data incluem
Volume : Com a evolução da tecnologia, a maioria dos dados criados a cada segundo é enorme em tamanho e volume.
Velocidade: A velocidade com que os dados são gerados está além do nosso escopo de cálculos. Você sabia que uma média de 300 horas de conteúdo de vídeo é transmitida e carregada em sites de entretenimento como o YouTube a cada minuto?
Variedade: A beleza dos dados é que eles são um termo abrangente para um grande número de tipos de informações, seja conteúdo de áudio, fluxos de vídeo, evidências textuais ou qualquer coisa que possa ser gravada.
Veracidade: Tem que ser limpo e confiável. Por limpo, queremos dizer que deve ser preciso e acessível. Dados em um formato ilegível, dados redundantes são descartados porque não atendem a uma referência.
Valor: Deve fornecer algum benefício e não ser sem sentido.
A Confluência dos dois!
Quando falamos de dados, trata-se apenas de uma coleção de fatos brutos. Para extrair dele informações cruciais e converter esse Big Data em informação legível, entra em cena o papel da Data Science. Sua contribuição não pode ser negociada com nenhum outro processo. Fundamentalmente, seu papel é analisar os dados volumosos para obter insights. Esses insights são úteis para empresas que planejam novos produtos, buscam insights sobre os interesses do cliente ou aprimoram os processos operacionais e outros dentro da organização.
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Data Science, formalmente, é o estudo de todo e qualquer dado disponível, incluindo dados volumosos. Em outras palavras, os dados são o combustível no qual esta seção da ciência opera seu motor para chegar a informações significativas e relevantes. A Netflix é um bom exemplo em que esses dois termos andam de mãos dadas.
A Netflix produz bilhões de bytes de dados todos os dias. Esses 'conteúdos' não teriam sentido para nós como usuários se não fossem estruturados pelos cientistas de dados que trabalham na Netflix. Eles estudam e entendem o comportamento do usuário com base no enorme volume que cada usuário gera durante o uso do site de entretenimento. Depois de modelar esses dados comportamentais, eles criam experiências de streaming personalizadas e exibem qual filme ou programa tem a maior porcentagem de correspondência com o histórico passado dos usuários.
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Diferença entre Big Data e Ciência de Dados
1. Conceito
Ciência de dados
É o termo abrangente que abrange a maioria das coisas relacionadas a dados – desde a geração de dados até limpeza de dados, visualização, mineração e análise e lida com dados brutos e dados estruturados (informações). A ciência engloba estatística, programação, matemática, resolução de problemas, para citar alguns.
Big Data
A análise de Big Data trata da análise de dados brutos para apoiar a tomada de decisões nas áreas de inteligência de negócios. Processos algorítmicos, quando aplicados, derivarão visões operacionais para soluções de negócios multifacetadas. Em suma, precisa ser inspecionado, transformado, depurado e modelado em informação.
2. Aplicativos
Ciência de dados
Publicidade digital: Você notará que sempre que abrir qualquer site suportado por anúncios, os anúncios estão relacionados ao histórico de navegação! Algoritmos de ciência de dados e aprendizado de máquina são usados por todos os domínios de marketing digital, como Google AdSense ou Media.Net, para personalizar os anúncios que você vê.
Pesquisa na Internet: às vezes, quando você pesquisa um termo ou executa uma consulta em seu navegador no modo normal e no modo de navegação anônima, você ficará surpreso com a diferença dos resultados da pesquisa nas duas janelas do navegador. Isso porque vivemos em uma espécie de bolha de filtros, onde quando estamos logados em nossas contas, com base no histórico de navegação dessa conta, os resultados da pesquisa são filtrados.
Sistemas de recomendação: Como falamos sobre a Netflix, vários outros sites estão usando e desenvolvendo muitos algoritmos para criar sistemas de recomendação poderosos. Esses sites geralmente atendem às preferências do usuário. .
Big Data
Setor de jogos: um único quadro do seu jogo online favorito pode exigir 100 MB de dados para renderizar. Imagine quanto Big Data é gerado a partir do servidor em uma única sessão de jogo online.
Setor de saúde: Hospitais e prestadores de serviços de saúde armazenam big data para analisar a fim de executar tarefas como rastrear e otimizar o fluxo de pacientes, rastrear o uso de equipamentos e medicamentos nas instalações, organizar informações do paciente etc.
Setor de viagens: as agências de viagens geram big data de seus clientes para otimizar seus serviços e itinerários de viagem por meio de vários canais. As preferências dos consumidores são estudadas para oferecer a eles opções de férias ou experiências mais adequadas aos seus interesses – o que provavelmente otimizará as conversões.
3. Responsabilidades do Trabalho
Ciência de dados
A principal responsabilidade da ciência de dados pode ser resumida em duas palavras – análise exploratória. Como o termo sugere, a ciência explora e analisa os dados, com uma combinação de algoritmos de aprendizado de máquina. A análise pode prever um resultado – como o crash do mercado imobiliário dos EUA em 2009 com a ajuda de anomalias e tendências, tanto ocultas quanto óbvias.
Big Data
Big Data é grande é mais de um terabyte e não estruturado, pois é capturado de várias fontes. As soluções futuras dependem dos dados e da estrutura,
O comportamento e a estrutura para soluções futuras e como elas podem ser entregues aplicando diferentes tecnologias como Spark, Hadoop, etc. com base nos requisitos.
4. Habilidades Necessárias
Ciência de dados
Para se tornar um Cientista de Dados, você deve ter excelentes:
- habilidades analíticas
- habilidades de gerenciamento de dados
- habilidades de programação
- habilidades técnicas
- conhecimento sólido do sistema de banco de dados
Big Data
Como aspirante a profissional de análise de big data, é necessário desenvolver proficiência:
habilidades de linguagens de programação em estatística e matemática são necessárias.
- Habilidades de manipulação de dados
- Visualização de dados,
- Habilidades de aprendizado de máquina e
- Habilidades de comunicação.
Embora as duas indústrias sejam as mesmas, a diferença é realmente grande e pode ser surpreendente. Um Cientista de Dados na Índia ganha um salário muito mais alto do que um Analista de Big Data por causa das habilidades que eles têm que podem ajudar as organizações a descobrir as tendências necessárias para criar planos de marketing que ajudem a gerar lucros.
5. Escalas de Pagamento
Ciência de dados
Um Cientista de Dados pode ganhar um salário médio de cerca de ₹ 7.08.012 por ano .
Big Data
Um profissional médio de Big Data Analytics pode ganhar Rs. 7.24.280 por ano
6. Opções de Carreira
Ciência de dados
Os Cientistas de Dados estão rapidamente se tornando a espinha dorsal das empresas para as quais trabalham, pois é sua capacidade de ler dados que ajuda as empresas a alcançar o sucesso. Aqui estão algumas das opções de carreira que você pode explorar:
Arquitetos de dados/infraestrutura/empresas têm a tarefa de criar soluções para análise de projeto, rastrear o comportamento de aplicativos e supervisionar sistemas de negócios.
Os Cientistas de Dados são normalmente responsáveis por lidar com dados que podem incluir limpeza, mineração, visualização de dados para descobrir informações ocultas na forma de tendências.
Os analistas/engenheiros de dados são responsáveis por liberar e processar os conjuntos de dados. É importante identificar os conjuntos de dados úteis para as empresas e processá-los em tempo real.
Os estatísticos são a espinha dorsal das ciências atuariais e de outras indústrias, pois interpretam informações estatísticas.
Você precisa começar com cargos juniores, como analista de dados júnior ou cientista de dados júnior, antes de poder passar para um papel mais significativo em sua carreira.
Big Data
Com bilhões de bytes de dados sendo produzidos em todo o mundo, não é surpresa que existam várias opções de carreira disponíveis para analistas de Big Data. Algumas das opções que você pode explorar são:
Engenheiros de Big Data são responsáveis pela construção de projetos, seguidos por testes e manutenção do projeto junto com os analistas de soluções.
Os analistas de Big Data são bem versados em Hadoop e outras tecnologias. Eles são responsáveis por encontrar informações dos enormes conjuntos de dados que estatísticos e cientistas podem usar.
Engenheiros de Business Intelligence são gerentes dos data warehouses. Eles criam consultas e estão envolvidos na resolução de problemas complexos.
Então, quais são os passos que você precisa seguir para se tornar um renomado Big Data Analytics
Você deve se concentrar em estudar análise de dados ou estatística aplicada para desenvolver habilidades para gerenciamento de projetos e banco de dados.
Lembre-se, o emprego sem experiência é difícil e, portanto, você deve procurar ofertas de estágio que permitam trabalhar com ou como profissional de análise de Big Data. A experiência que você ganha como estagiário pode ser o primeiro passo para uma carreira de muito sucesso.
Comece como assistente e, depois de desenvolver a confiança para trabalhar por conta própria, passe para cargos gerenciais ou de liderança de equipe.
7. Base de Formação
Ciência de dados
No campo da Ciência de Dados, são utilizadas aplicações científicas. Esses aplicativos ajudam o cientista de dados a extrair informações ou descobrir tendências ocultas em Big e outros dados.
O campo está relacionado à filtragem de dados seguido de sua preparação para análise.
Aplicativos e ferramentas são usados para filtrar padrões e desenvolver modelos e soluções de trabalho.
Big Data
O Big Data geralmente é capturado pelo alto volume de tráfego da Internet.
Os padrões e preferências comportamentais dos usuários são capturados por meio de dispositivos eletrônicos, feeds AV, fóruns online e outros meios digitais.
Dados organizacionais de e-mails e planilhas, bem como logs do sistema, podem ser capturados como Big Data.
A melhor maneira de ter sucesso em uma carreira é ser treinado. Agora o treinamento pode ser feito com:
- Cursos profissionais oferecidos pela upGrad
Aulas adicionais oferecidas por escolas e faculdades - Oportunidades de treinamento oferecidas pela empresa em que você trabalha.
Você não apenas desenvolverá o conhecimento crítico para ser um analista, mas também poderá ser o trampolim para o sucesso.
A educação é a chave para o sucesso, e qualquer grau avançado para o qual você trabalha trará mais e melhores oportunidades de emprego.
Hoje, é tudo sobre automação e tecnologia. Portanto, familiarizar-se com ferramentas e tecnologias avançadas e mais recentes por meio de diplomas e diplomas na área de dados é importante para o sucesso.
Além disso, sites educacionais oferecem certificações que combinam teoria com conhecimento prático e experiências. Não há necessidade de colocar sua carreira em espera para obter a certificação. Você pode participar de aulas online e obter a certificação que procura.
Empacotando
Como é evidente nas tabelas compartilhadas acima, os dois campos são bastante semelhantes entre si, com uma boa sobreposição.
Big Data é um volume gigantesco de dados – um mínimo de um terabyte de dados é considerado Big Data. Mas, com milhões e trilhões de dados sendo capturados em todo o mundo, os tamanhos de dados de uma análise de Big Data aumentaram para 1024 terabytes ou petabytes ou 1024 petabytes chamados exabytes .
Os tamanhos de dados estão crescendo e, de acordo com a revista Forbes, os dados serão gerados a uma taxa de 1,7 milhão de MB por segundo. Somente especialistas na área de Big Data podem gerenciar os dados não estruturados para torná-los utilizáveis para outras pessoas.
A Data Science, por outro lado, cuida da limpeza, mineração, preparação e análise de dados. O Cientista de Dados usará as ferramentas à sua disposição para criar gráficos, ler padrões e desenterrar anomalias que podem chocar e surpreender as organizações. As operações são planejadas em torno dessas análises, tornando-as um elemento crucial no crescimento de uma única unidade ou indústria. Poucas pessoas sabem que alguns analistas financeiros descobrem as anomalias do mercado imobiliário dos EUA e se preparam para o crash, arrecadando milhões de dólares.
Os dois podem competir, mas são incompletos um sem o outro. A Ciência de Dados precisa que os dados funcionem, e o Big Data exige que cientistas e analistas sejam relevantes. Escolher um campo sobre o outro é uma questão de preferência e inclinações pessoais.
Ambos são os domínios quentes, e você pode se sair bem em qualquer um deles se estiver equipado com o conhecimento e a educação certos, mantendo-se atualizado sobre as tendências do setor. Claro, tem que ser apoiado pela experiência para construir expertise. No futuro, a opção de mudar de um para o outro está sempre lá.
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