Наука о данных против больших данных: разница между наукой о данных и большими данными
Опубликовано: 2020-05-22В эпоху цифровых технологий, в которой мы живем, данные стали самым большим и ценным активом для большинства организаций. Данные быстро меняют то, как мы живем и общаемся, и именно путем сбора, сортировки и изучения этих данных организации во всем мире ищут способы повлиять на свои финансовые результаты.
При работе со всей терминологией, связанной с данными, важно иметь четкое представление о различных объемах работ, связанных с ними. В этой статье мы обсудим различия между большими данными и наукой о данных . Хотя эти термины взаимосвязаны и часто используются взаимозаменяемо, между ними существует огромное различие во всех аспектах.
Начнем с определения этих двух терминов.
Большие данные — это стандартный способ определить их как набор данных, которые слишком велики для хранения или обработки с использованием традиционных систем баз данных в течение определенного периода времени. Распространенным заблуждением при упоминании этого термина является то, что этот термин используется для обозначения данных, размер тома которых составляет порядка терабайт или более. Однако это чисто контекстуальный термин. Например, даже файл размером 250 МБ — это большие данные в контексте вложения электронной почты. Если вы новичок и хотите узнать больше о науке о данных, ознакомьтесь с нашими курсами по науке о данных от лучших университетов.
Данные демонстрируют ключевые атрибуты, которые необходимо учитывать при обработке набора данных. Они наиболее широко известны как 5 Vs. Каждый из Vs имеет определенные последствия с точки зрения их обработки, но когда все они рассматриваются в сочетании, они представляют еще большие проблемы.
Оглавление
5 преимуществ больших данных включают в себя:
Объем . С развитием технологий большая часть данных, создаваемых каждую секунду, имеет огромные размеры и объем.
Скорость: скорость, с которой генерируются данные, выходит за рамки наших расчетов. Знаете ли вы, что в среднем 300 часов видеоконтента транслируются и загружаются на развлекательные сайты, такие как YouTube, каждую минуту?
Разнообразие . Прелесть данных в том, что они объединяют огромное количество типов информации, будь то аудиоконтент, видеопотоки, текстовые свидетельства или все, что можно записать.
Правдивость: он должен быть чистым и надежным. Под чистым мы подразумеваем, что он должен быть точным и доступным. Данные в нечитаемом формате, избыточные данные отбрасываются, поскольку они не соответствуют эталону.
Ценность: это должно приносить некоторую пользу, а не быть тарабарщиной.
Слияние двух!
Когда мы говорим о данных, это просто набор необработанных фактов. Чтобы извлечь из них важную информацию и преобразовать эти большие данные в удобочитаемую информацию, вступает в игру наука о данных. Его вклад не может быть согласован с каким-либо другим процессом. По сути, его роль заключается в анализе объемных данных для получения информации. Эти идеи полезны для компаний, планирующих новые продукты, ищущих информацию об интересах клиентов или улучшающих операционные и другие процессы в организации.
Читайте: 3 идеальных идеи проекта больших данных
Формально наука о данных — это изучение любых доступных данных, включая объемные данные. Другими словами, данные — это топливо, на котором этот раздел науки работает, чтобы получить значимую и актуальную информацию. Netflix — хороший пример, когда оба эти термина идут рука об руку.
Netflix производит миллиарды байтов данных каждый день. Этот «контент» был бы бессмысленным для нас, пользователей, если бы он не был структурирован специалистами по данным, работающими в Netflix. Они изучают и понимают поведение пользователей, основываясь на огромном объеме информации, который генерирует каждый пользователь во время использования развлекательного веб-сайта. После моделирования этих поведенческих данных они создают персонализированные возможности потоковой передачи и отображают, какой фильм или шоу имеет наибольший процент совпадения с прошлой историей пользователей.
Узнайте: идеи проекта Data Science для начинающих
Разница между большими данными и наукой о данных
1. Концепция
Наука о данных
Это общий термин, который охватывает большинство вещей, связанных с данными — от генерации данных до очистки данных, визуализации, извлечения данных и аналитики, и имеет дело как с необработанными данными, так и со структурированными данными (информацией). Наука включает в себя статистику, программирование, математику, решение проблем и многое другое.
Большое количество данных
Аналитика больших данных — это изучение необработанных данных для поддержки принятия решений в области бизнес-аналитики. Алгоритмические процессы при их применении позволят получить операционное видение многогранных бизнес-решений. Короче говоря, его нужно проверить, преобразовать, очистить и смоделировать в информацию.
2. Приложения
Наука о данных
Цифровая реклама: вы заметите, что всякий раз, когда вы открываете любой веб-сайт, поддерживаемый рекламой, реклама связана с историей просмотров! Алгоритмы обработки данных и машинное обучение используются всеми доменами цифрового маркетинга, такими как Google AdSense или Media.Net, для персонализации рекламы, которую вы видите.
Поиск в Интернете. Иногда, когда вы ищете термин или выполняете запрос в своем браузере как в обычном режиме, так и в режиме инкогнито, вы удивитесь, насколько различаются результаты поиска в двух окнах браузера. Это потому, что мы живем в своего рода пузыре фильтров, где, когда мы входим в наши учетные записи, на основе истории просмотров этой учетной записи результаты поиска фильтруются.
Рекомендательные системы. Как мы уже говорили о Netflix, несколько других подобных веб-сайтов используют и разрабатывают множество алгоритмов для создания мощных рекомендательных систем. Такие веб-сайты обычно учитывают предпочтения пользователя. .
Большое количество данных
Игровой сектор: для рендеринга одного кадра вашей любимой онлайн-игры может потребоваться 100 МБ данных. Представьте, сколько Big Data генерируется сервером за одну игровую сессию онлайн.
Сектор здравоохранения: больницы и поставщики медицинских услуг хранят большие данные для анализа, чтобы выполнять такие задачи, как отслеживание и оптимизация притока пациентов, отслеживание использования оборудования и лекарств в учреждениях, систематизация информации о пациентах и т. д.
Туристический сектор: туристические агентства генерируют большие данные от своих клиентов для оптимизации своих услуг и маршрутов путешествий по различным каналам. Потребительские предпочтения изучаются, чтобы предложить им варианты отдыха или опыта, наиболее соответствующие их интересам, что, скорее всего, оптимизирует конверсию.
3. Должностные обязанности
Наука о данных
Основную ответственность науки о данных можно выразить двумя словами — исследовательский анализ. Как следует из самого термина, наука исследует и анализирует данные с помощью комбинации алгоритмов машинного обучения. Анализ может либо предсказать результат – например, крах рынка жилья в США в 2009 году с помощью аномалий и тенденций, как скрытых, так и явных.
Большое количество данных
Большие данные — это большие данные, превышающие один терабайт, и они неструктурированы, так как собираются из нескольких источников. Будущие решения зависят от данных и структуры,
Поведение и структура будущих решений, а также то, как их можно реализовать с помощью различных технологий, таких как Spark, Hadoop и т. д., в зависимости от требований.
4. Требуемые навыки
Наука о данных
Чтобы стать Data Scientist, вы должны иметь отличные:
- аналитические навыки
- навыки управления данными
- навыки программирования
- технические навыки
- уверенные знания системы баз данных
Большое количество данных
Как начинающему специалисту по аналитике больших данных, мне необходимо развивать навыки:
требуется знание языков программирования в области статистики и математики.
- Навыки обработки данных
- Визуализация данных,
- Навыки машинного обучения и
- Навыки общения.
Хотя эти две отрасли одинаковы, разница действительно огромна и может быть поразительной. Ученый по данным в Индии получает гораздо более высокую зарплату, чем аналитик больших данных , благодаря своим навыкам, которые могут помочь организациям выявить тенденции, необходимые для создания маркетинговых планов, которые помогают приносить прибыль.
5. Шкалы оплаты
Наука о данных
Data Scientist может получать среднюю зарплату около 7 08 012 фунтов стерлингов в год .
Большое количество данных
Средний специалист по аналитике больших данных может заработать рупий. 7 24 280 в год
6. Варианты карьеры
Наука о данных
Специалисты по данным быстро становятся костяком компаний, в которых они работают, поскольку именно их способность читать данные помогает компаниям добиваться успеха. Вот некоторые из вариантов карьеры, которые вы можете изучить:
Архитекторам данных/инфраструктуры/предприятий поручено создавать решения для проектной аналитики, отслеживать поведение приложений и контролировать бизнес-системы.
Специалисты по данным обычно отвечают за обработку данных, которая может включать в себя очистку, анализ данных, визуализацию данных для обнаружения скрытой информации в виде тенденций.
Аналитики/инженеры данных отвечают за очистку и обработку наборов данных. Важно определить наборы данных, полезные для компаний, а затем обработать их в режиме реального времени.
Статистики являются основой актуарных наук и других отраслей, поскольку они интерпретируют статистическую информацию.
Вы должны начать с младших должностей, таких как младший аналитик данных или младший специалист по данным, прежде чем вы сможете перейти к более значимой роли в своей карьере.
Большое количество данных
Поскольку по всему миру производятся миллиарды байтов данных, неудивительно, что аналитикам больших данных доступно несколько вариантов карьеры. Вот некоторые из вариантов, которые вы можете изучить:
Инженеры по большим данным несут ответственность за создание проектов, за которыми следует их тестирование и поддержка вместе с аналитиками решений.
Аналитики больших данных хорошо разбираются в Hadoop и других технологиях. Они отвечают за поиск информации из огромных наборов данных, которые могут использовать статистики и ученые.
Инженеры бизнес-аналитики — менеджеры хранилищ данных. Они создают запросы и участвуют в решении сложных вопросов.
Итак, какие шаги нужно предпринять, чтобы стать известным аналитиком больших данных?
Вам следует сосредоточиться на изучении анализа данных или прикладной статистики, чтобы развить навыки управления проектами и базами данных.
Помните, что трудоустройство без опыта затруднено, и, следовательно, было бы разумно искать предложения стажировки, которые позволят вам работать со специалистом по аналитике больших данных или в качестве него. Опыт, который вы получите в качестве стажера, может стать первым шагом к очень успешной карьере.
Начните с должности помощника, а затем, как только вы обретете уверенность в себе, чтобы работать самостоятельно, переходите на руководящие должности или должности руководителя группы.
7. Основа формирования
Наука о данных
В области Data Science используются научные приложения. Эти приложения помогают специалисту по данным извлекать информацию или выявлять тенденции, скрытые в больших и других данных.
Поле связано с фильтрацией данных с последующей их подготовкой к анализу.
Приложения и инструменты используются для фильтрации шаблонов и разработки рабочих моделей и решений.
Большое количество данных
Большие данные обычно захватываются большим объемом интернет-трафика.
Поведенческие модели и предпочтения пользователей фиксируются с помощью электронных устройств, AV-потоков, онлайн-форумов и других цифровых носителей.
Организационные данные из электронных писем и электронных таблиц, а также системные журналы могут быть захвачены как большие данные.
Лучший способ преуспеть в карьере — пройти обучение. Теперь тренироваться можно с помощью:
- Профессиональные курсы, предлагаемые upGrad
Дополнительные занятия, предлагаемые школами и колледжами - Возможности обучения, предлагаемые компанией, в которой вы работаете.
Вы не только приобретете знания, необходимые для работы аналитиком, но и сможете стать ступенькой к успеху.
Образование является ключом к успеху, и любая ученая степень, на которую вы работаете, откроет больше и лучшие возможности для трудоустройства.
Сегодня речь идет об автоматизации и технологиях. Следовательно, ознакомление с передовыми и новейшими инструментами и технологиями с помощью степеней и дипломов в области данных важно для успеха.
Кроме того, образовательные веб-сайты предлагают сертификаты, которые объединяют теорию с практическими знаниями и опытом. Нет необходимости откладывать свою карьеру, чтобы получить сертификат. Вы можете присоединиться к онлайн-классам и получить сертификат, который вы ищете.
Подведение итогов
Как видно из приведенных выше таблиц, эти два поля очень похожи друг на друга и в значительной степени перекрываются.
Большие данные — это огромный объем данных — минимум один терабайт данных считается большими данными. Но с миллионами и триллионами данных, собираемых по всему миру, размеры данных, которые анализирует Big Data, увеличились до 1024 терабайт или петабайт или 1024 петабайт, называемых эксабайтами .
Объемы данных растут, и, по данным журнала Forbes, данные будут генерироваться со скоростью 1,7 млн МБ в секунду. Только специалисты в области больших данных могут управлять неструктурированными данными, чтобы сделать их пригодными для использования другими.
Наука о данных, с другой стороны, занимается очисткой, добычей, подготовкой и анализом данных. Data Scientist будет использовать имеющиеся в их распоряжении инструменты для создания графиков, чтения шаблонов и выявления аномалий, которые могут шокировать и удивить организации. Операции планируются на основе этих анализов, что делает их важнейшим элементом роста отдельного подразделения или отрасли. Мало кто знает, что некоторые финансовые аналитики раскапывают аномалии рынка жилья США и готовятся к краху, загребая миллионы долларов.
Эти двое могут конкурировать, но они неполноценны друг без друга. Науке о данных нужны данные, чтобы они функционировали, а большие данные требуют от ученых и аналитиков актуальности. Выбор одного поля над другим зависит от личных предпочтений и склонностей.
Обе области являются популярными, и вы можете преуспеть в любой из них, если у вас есть необходимые знания и образование, оставаясь при этом в курсе тенденций отрасли. Конечно, для того, чтобы набраться опыта, необходимо подкрепить его опытом. В будущем всегда есть возможность переключиться с одного на другое.
Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
Если вы заинтересованы в изучении python и хотите запачкать руки различными инструментами и библиотеками, ознакомьтесь с программой Executive PG in Data Science.
Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
