Data Science vs Big Data: Diferența dintre Data Science și Big Data
Publicat: 2020-05-22În era digitală în care trăim, datele au devenit cel mai mare și mai valoros activ pentru majoritatea organizațiilor. Datele transformă rapid modul în care trăim și comunicăm și, prin colectarea, sortarea și studierea acestor date, organizațiile din întreaga lume caută modalități de a-și influența profitul.
Atunci când lucrați cu toată terminologia legată de date, este esențial să aveți o înțelegere clară a diferitelor domenii de activitate legate de acestea. În acest articol, vom discuta despre diferențele dintre Big Data și Data Science . Deși acești termeni sunt interconectați și adesea folosiți interschimbabil, există o mare diferență subiacentă între ei în toate aspectele.
Să începem prin a defini cei doi termeni.
Big Data este o modalitate standard de a le defini ca un sortiment de date care este prea mare pentru a fi stocate sau procesate folosind sistemele tradiționale de baze de date într-o anumită perioadă. O concepție greșită comună în timp ce se face referire la aceasta este atunci când termenul este folosit pentru a se referi la date a căror dimensiune a volumului este de ordinul teraocteților sau mai mult. Cu toate acestea, este un termen pur contextual. De exemplu, chiar și un fișier de 250 MB este Big Data în contextul unui atașament de e-mail. Dacă sunteți începător și doriți să aflați mai multe despre știința datelor, consultați cursurile noastre de știință a datelor de la universități de top.
Datele prezintă atribute cheie care trebuie luate în considerare la procesarea unui set de date. Ele sunt cel mai frecvent cunoscute sub numele de 5 Vs. Fiecare dintre V-uri are implicații specifice în ceea ce privește gestionarea lor, dar, atunci când toate sunt văzute în combinație, prezintă provocări și mai mari.
Cuprins
Cele 5 Vs ale Big Data includ
Volum : Odată cu evoluția tehnologiei, majoritatea datelor create în fiecare secundă sunt extraordinare ca dimensiune și volum.
Viteza: viteza cu care sunt generate datele depășește domeniul nostru de calcul. Știați că în medie 300 de ore de conținut video sunt transmise și încărcate pe site-uri de divertisment precum YouTube în fiecare minut?
Varietate: frumusețea datelor este că este un termen umbrelă pentru un număr mare de tipuri de informații, fie că este vorba de conținut audio, fluxuri video, dovezi textuale sau orice poate fi înregistrat.
Veracitate: trebuie să fie curat și de încredere. Prin curat, înțelegem că trebuie să fie precis și accesibil. Datele într-un format imposibil de citit, datele redundante sunt eliminate deoarece nu îndeplinesc un standard de referință.
Valoare: ar trebui să ofere un oarecare beneficiu și să nu fie farfurie.
Confluența celor două!
Când vorbim despre date, este doar o colecție de fapte brute. Pentru a extrage informații cruciale din el și pentru a converti aceste date mari în informații care pot fi citite, intră în joc rolul științei datelor. Contribuția sa nu poate fi negociată cu niciun alt proces. În esență, rolul său este de a analiza datele voluminoase pentru a obține perspective. Aceste informații sunt utile companiilor care planifică noi produse, caută informații despre interesele clienților sau îmbunătățesc procesele operaționale și alte procese din cadrul organizației.
Citiți: 3 idei de proiecte de date mari
Data Science, în mod oficial, este studiul oricărei date disponibile, inclusiv al datelor voluminoase. Cu alte cuvinte, datele sunt combustibilul cu care această secțiune a științei își rulează motorul pentru a ajunge la informații semnificative și relevante. Netflix este un exemplu bun în care ambii acești termeni merg mână în mână.
Netflix produce miliarde de octeți de date în fiecare zi. Acest „conținut” ar fi lipsit de sens pentru noi, ca utilizatori, dacă nu ar fi structurat de cercetătorii de date care lucrează la Netflix. Ei studiază și înțeleg comportamentul utilizatorilor pe baza volumului enorm pe care fiecare utilizator îl generează în timpul utilizării site-ului de divertisment. După modelarea acestor date comportamentale, ei creează experiențe de streaming personalizate și afișează filmul sau serialul care se potrivește cel mai mare procent cu istoricul trecut al utilizatorilor.
Aflați: Idei de proiecte Data Science pentru începători
Diferența dintre Big Data și Data Science
1. Concept
Știința datelor
Este termenul umbrelă care cuprinde majoritatea lucrurilor legate de date - de la generarea datelor până la curățarea datelor, vizualizare, extragere până la analiză și se ocupă atât de date brute, cât și de date structurate (informații). Știința cuprinde statistica, programarea, matematica, rezolvarea de probleme, pentru a numi câteva.
Date mare
Analiza datelor mari se referă la examinarea datelor brute pentru a sprijini luarea deciziilor în domeniile business intelligence. Procesele algoritmice, atunci când sunt aplicate, vor genera viziuni operaționale pentru soluții de afaceri cu mai multe fațete. Pe scurt, trebuie inspectat, transformat, curățat și modelat în informații.
2. Aplicații
Știința datelor
Publicitate digitală: Veți observa că ori de câte ori deschideți orice site web susținut de reclame, reclamele sunt legate de istoricul de navigare! Algoritmii de știință a datelor și învățarea automată sunt utilizați de fiecare domeniu de marketing digital, cum ar fi Google AdSense sau Media.Net, pentru a personaliza reclamele pe care le vedeți.
Căutare pe internet: uneori, când căutați un termen sau executați o interogare în browser atât în modul normal, cât și în modul incognito, vă va surprinde modul în care rezultatele căutării sunt diferite în cele două ferestre ale browserului. Asta pentru că trăim într-un fel de balon de filtrare, în care atunci când suntem conectați la conturile noastre, pe baza istoricului de navigare al acelui cont, rezultatele căutării sunt filtrate.
Sisteme de recomandare: așa cum am vorbit despre Netflix, alte câteva astfel de site-uri folosesc și dezvoltă mulți algoritmi pentru a crea sisteme de recomandare puternice. Astfel de site-uri web răspund de obicei preferințelor utilizatorului. .
Date mare
Sectorul jocurilor: un singur cadru al jocului tău online preferat poate necesita 100 MB de date pentru a fi randat. Imaginează-ți câte date mari sunt generate de pe server într-o singură sesiune de joc online.
Sectorul de asistență medicală: Spitalele și furnizorii de servicii de asistență medicală stochează date mari pentru a le analiza pentru a îndeplini sarcini precum urmărirea și optimizarea afluxului de pacienți, urmărirea utilizării echipamentelor și medicamentelor din facilități, organizarea informațiilor despre pacienți etc.
Sectorul de turism: agențiile de turism generează date mari de la clienți pentru a-și optimiza serviciile și itinerariile de călătorie prin diverse canale. Preferințele consumatorilor sunt studiate pentru a le oferi opțiuni de vacanță sau experiență cele mai potrivite intereselor lor – ceea ce este mai mult decât probabil să optimizeze conversiile.
3. Responsabilitățile postului
Știința datelor
Responsabilitatea majoră a științei datelor poate fi surprinsă în două cuvinte – analiza exploratorie. După cum sugerează termenul, știința explorează și analizează datele, cu o combinație de algoritmi de învățare automată. Analiza poate fie prezice un rezultat – cum ar fi prăbușirea pieței imobiliare din SUA din 2009, cu ajutorul anomaliilor și tendințelor, atât ascunse, cât și evidente.
Date mare
Big Data este mare are mai mult de un terabyte și este nestructurată, deoarece este capturată din mai multe surse. Soluțiile viitoare depind de date și structură,
Comportamentul și structura soluțiilor viitoare și modul în care acestea pot fi livrate prin aplicarea diferitelor tehnologii precum Spark, Hadoop etc., în funcție de cerințe.
4. Abilități necesare
Știința datelor
Pentru a deveni un Data Scientist, ar trebui să aveți excelente:
- abilitati analitice
- abilități de gestionare a datelor
- abilități de programare
- abilitati tehnice
- cunoștințe solide despre sistemul de baze de date
Date mare
În calitate de profesionist aspirant în analiza datelor mari, este necesar să îmi dezvolt competența:
Sunt necesare cunoștințe de limbaje de programare în statistică și matematică.
- Abilități de discutare a datelor
- vizualizarea datelor,
- Abilități de învățare automată și
- Abilități de comunicare.
În timp ce cele două industrii sunt aceleași, diferența este cu adevărat mare și poate fi uluitoare. Un Data Scientist din India câștigă un salariu mult mai mare decât un Big Data Analyst datorită abilităților pe care le are și care pot ajuta organizațiile să descopere tendințele necesare pentru a crea planuri de marketing care să aducă profituri.
5. Scale de plată
Știința datelor
Un Data Scientist poate câștiga un salariu mediu de aproximativ 7.08.012 INR pe an .
Date mare
Un profesionist mediu în Big Data Analytics poate câștiga Rs. 7.24.280 pe an
6. Opțiuni de carieră
Știința datelor
Oamenii de știință în domeniul datelor devin rapid coloana vertebrală a companiilor pentru care lucrează, deoarece capacitatea lor de a citi datele ajută companiile să obțină succes. Iată câteva dintre opțiunile de carieră pe care le puteți explora:
Arhitecții de date/infrastructură/întreprindere au sarcina de a construi soluții pentru analiza de proiectare, urmărirea comportamentului aplicațiilor și supravegherea sistemelor de afaceri.
Oamenii de știință de date sunt de obicei responsabili pentru manipularea datelor, care pot include curățarea, extragerea, vizualizarea datelor pentru a descoperi informații ascunse sub formă de tendințe.
Analiștii/Inginerii de date sunt responsabili pentru eliminarea și procesarea seturilor de date. Este important să identificăm seturile de date utile companiilor și apoi să le procesăm în timp real.
Statisticienii sunt coloana vertebrală a științelor actuariale și a altor industrii, deoarece interpretează informațiile statistice.
Trebuie să începi cu posturi junior, cum ar fi analist de date junior sau cercetător de date junior, înainte de a putea trece la un rol mai semnificativ în cariera ta.
Date mare
Cu miliarde de octeți de date produși în întreaga lume, nu ar trebui să fie surprinzător faptul că există mai multe opțiuni de carieră disponibile pentru analiștii Big Data. Unele dintre opțiunile pe care le puteți explora sunt:
Inginerii Big Data sunt responsabili pentru proiectele de construcție, urmate de testarea și menținerea designului împreună cu analiștii de soluții.
Analiștii Big Data sunt bine versați în Hadoop și alte tehnologii. Ei sunt responsabili pentru găsirea de informații din seturile uriașe de date pe care statisticienii și oamenii de știință le pot folosi.
Inginerii de Business Intelligence sunt manageri ai depozitelor de date. Ei creează interogări și sunt implicați în rezolvarea unor probleme complexe.
Deci, care sunt pașii pe care trebuie să îi urmați pentru a deveni un renumit Big Data Analytics
Ar trebui să vă concentrați pe studierea analizei datelor sau a statisticilor aplicate pentru a dezvolta abilități pentru gestionarea proiectelor și a bazelor de date.
Amintiți-vă, angajarea fără experiență este dificilă și, prin urmare, ar fi înțelept să căutați oferte de stagiu care să vă permită să lucrați cu sau ca un profesionist în analiză Big Data. Experiența pe care o dobândești ca stagiar ar putea fi primul pas către o carieră de succes.
Începeți ca asistent și apoi, odată ce vă dezvoltați încrederea de a lucra pe cont propriu, treceți la poziții de conducere sau de conducere de echipă.
7. Baza formării
Știința datelor
În domeniul științei datelor se folosesc aplicații științifice. Aceste aplicații ajută cercetătorul de date să extragă informații sau să descopere tendințele ascunse în Big Data și alte date.
Câmpul este legat de filtrarea datelor, urmată de pregătirea lor pentru analiză.
Aplicațiile și instrumentele sunt folosite pentru a filtra tipare și pentru a dezvolta modele și soluții de lucru.
Date mare
Big Data este de obicei captată de volumul mare de trafic pe Internet.
Tiparele comportamentale și preferințele utilizatorilor sunt capturate prin intermediul dispozitivelor electronice, fluxurilor AV, forumurilor online și alte medii digitale.
Datele organizaționale din e-mailuri și foi de calcul, precum și jurnalele de sistem pot fi capturate ca Big Data.
Cel mai bun mod de a reuși într-o carieră este să te antrenezi. Acum antrenamentul se poate face cu:
- Cursuri profesionale oferite de upGrad
Cursuri suplimentare oferite de școli și colegii - Oportunități de formare oferite de compania la care lucrezi.
Nu numai că vei dezvolta cunoștințele esențiale pentru a fi analist, dar ar putea fi piatra de temelie către succes.
Educația este cheia succesului și orice diplomă avansată la care lucrați, vă va aduce oportunități de angajare mai multe și mai bune.
Astăzi, totul este despre automatizare și tehnologie. Prin urmare, familiarizarea cu instrumente și tehnologii avansate și de ultimă generație prin diplome și diplome în domeniul datelor este importantă pentru succes.
De asemenea, site-urile web educaționale oferă certificări care combină teoria cu cunoștințe și experiențe practice. Nu este nevoie să vă puneți cariera în așteptare pentru a obține certificarea. Vă puteți înscrie la cursuri online și puteți obține certificarea pe care o căutați.
Încheierea
După cum este evident din tabelele împărtășite mai sus, cele două câmpuri sunt destul de asemănătoare unul cu celălalt, cu o cantitate destul de mare de suprapunere.
Big Data este un volum uriaș de date – minim un terabyte de date este considerat Big Data. Dar, cu milioane și trilioane de date capturate în întreaga lume, dimensiunile datelor pe care le analizează Big Data au crescut la 1024 terabytes sau petabytes sau 1024 petabytes numiți exabytes .
Dimensiunile datelor sunt în creștere și, potrivit revistei Forbes, datele vor fi generate cu o rată de 1,7 milioane MB pe secundă. Doar experții în domeniul Big Data pot gestiona datele nestructurate pentru a le face utilizabile pentru alții.
Data Science, pe de altă parte, se ocupă de curățarea, extragerea, pregătirea și analiza datelor. Data Scientist va folosi instrumentele pe care le au la dispoziție pentru a crea grafice, a citi modele și a descoperi anomalii care pot șoca și surprinde organizațiile. Operațiunile sunt planificate în jurul acestor analize, făcându-le un element crucial în creșterea unei singure unități sau a unei industrii. Nu mulți oameni știu că unii analiști financiari descoperă anomaliile pieței imobiliare din SUA și s-au pregătit pentru prăbușire, încasând milioane de dolari.
Cei doi pot concura, dar sunt incompleti unul fără celălalt. Data Science are nevoie de date pentru a funcționa, iar Big Data necesită ca oamenii de știință și analiștii să fie relevanți. Alegerea unui domeniu în detrimentul celuilalt este o chestiune de preferințe și înclinații personale.
Ambele sunt domeniile fierbinți și vă puteți descurca bine în oricare dintre ele dacă sunteți echipat cu cunoștințele și educația potrivite, rămânând în același timp la curent cu tendințele din industrie. Desigur, trebuie să fie susținut de experiență pentru a construi expertiză. În viitor, opțiunea de a trece de la unul la altul este întotdeauna acolo.
Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.
Dacă sunteți interesat să învățați python și doriți să vă murdăriți mâinile cu diverse instrumente și biblioteci, consultați Programul Executive PG în Știința datelor.
Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.
