Data Science vs Big Data: ความแตกต่างระหว่าง Data Science & Big Data

ในยุคดิจิทัลที่เราอาศัยอยู่ ข้อมูลได้กลายเป็นสินทรัพย์ที่ใหญ่ที่สุดและมีค่าที่สุดสำหรับองค์กรส่วนใหญ่ ข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตและการสื่อสารของเราอย่างรวดเร็ว และด้วยการรวบรวม จัดเรียง และศึกษาข้อมูลนี้ องค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังมองหาวิธีที่จะส่งผลกระทบต่อผลกำไรของพวกเขา

เมื่อทำงานกับคำศัพท์เฉพาะที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล จำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับขอบเขตที่แตกต่างกันของงานที่เกี่ยวข้อง ในบทความนี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างระหว่าง Big Data และ Data Science แม้ว่าคำศัพท์เหล่านี้จะเชื่อมโยงถึงกันและมักใช้สลับกันได้ แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญอย่างมากระหว่างคำเหล่านี้ในทุกแง่มุม

ให้เราเริ่มต้นด้วยการกำหนดคำสองคำ

บิ๊กดาต้า เป็นวิธีมาตรฐานในการกำหนดว่าเป็นข้อมูลประเภทต่างๆ ที่มีขนาดใหญ่เกินกว่าจะจัดเก็บหรือประมวลผลโดยใช้ระบบฐานข้อมูลแบบเดิมภายในระยะเวลาที่กำหนด ความเข้าใจผิดทั่วไปในขณะที่อ้างถึงคือเมื่อคำนี้ใช้เพื่ออ้างถึงข้อมูลที่มีขนาดของไดรฟ์ข้อมูลอยู่ในลำดับเทราไบต์หรือมากกว่า อย่างไรก็ตาม มันเป็นคำศัพท์ตามบริบทล้วนๆ ตัวอย่างเช่น แม้แต่ไฟล์ขนาด 250MB ก็ยังเป็น Big Data ในบริบทของไฟล์แนบอีเมล หากคุณเป็นมือใหม่และสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

ข้อมูลแสดงคุณลักษณะสำคัญที่ต้องนำมาพิจารณาเมื่อประมวลผลชุดข้อมูล พวกเขาเป็นที่รู้จักมากที่สุดคือ 5 Vs Vs แต่ละตัวมีความหมายเฉพาะในแง่ของการจัดการ แต่เมื่อเห็นทั้งหมดรวมกันแล้ว สิ่งเหล่านี้กลับทำให้เกิดความท้าทายที่ยิ่งใหญ่กว่า

5 Vs ของ Big Data รวมถึง

ปริมาณ : ด้วยวิวัฒนาการของเทคโนโลยี ข้อมูลส่วนใหญ่ที่สร้างขึ้นทุกวินาทีจะมีขนาดและปริมาณมหาศาล

ความเร็ว: ความเร็วที่สร้างข้อมูลอยู่นอกเหนือขอบเขตการคำนวณของเรา คุณรู้หรือไม่ว่าทุกนาทีมีการสตรีมและอัปโหลดเนื้อหาวิดีโอโดยเฉลี่ย 300 ชั่วโมงบนเว็บไซต์บันเทิงเช่น YouTube

ความ หลากหลาย: ความสวยงามของข้อมูลคือเป็นคำศัพท์เฉพาะที่ครอบคลุมข้อมูลหลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นเนื้อหาเสียง สตรีมวิดีโอ หลักฐานที่เป็นข้อความ หรืออะไรก็ตามที่สามารถบันทึกได้

ความ จริงใจ: ต้องสะอาดและเชื่อถือได้ โดยความสะอาด เราหมายความว่าจะต้องถูกต้องและเข้าถึงได้ ข้อมูลในรูปแบบที่อ่านไม่ได้ ข้อมูลที่ซ้ำซ้อนจะถูกยกเลิกเนื่องจากไม่ตรงตามเกณฑ์มาตรฐาน

ความ คุ้มค่า: ควรให้ประโยชน์บ้างและไม่พูดพล่อยๆ

จุดบรรจบของทั้งสอง!

เมื่อเราพูดถึงข้อมูล มันเป็นเพียงการรวบรวมข้อเท็จจริงดิบ ในการดึงข้อมูลที่สำคัญออกมาและแปลง Big Data นี้เป็นข้อมูลที่อ่านได้ บทบาทของ Data Science จึงเข้ามามีบทบาท การมีส่วนร่วมไม่สามารถเจรจากับกระบวนการอื่นได้ โดยพื้นฐานแล้ว บทบาทของมันคือการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มีประโยชน์ต่อบริษัทต่างๆ ที่วางแผนผลิตภัณฑ์ใหม่ มองหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสนใจของลูกค้า หรือปรับปรุงการดำเนินงานและกระบวนการอื่นๆ ภายในองค์กร

อ่าน: 3 สุดยอดแนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

Data Science อย่างเป็นทางการคือการศึกษาข้อมูลใด ๆ และทุกข้อมูลที่มีอยู่รวมถึงข้อมูลจำนวนมาก กล่าวอีกนัยหนึ่งข้อมูลเป็นเชื้อเพลิงที่วิทยาศาสตร์ส่วนนี้ใช้เครื่องยนต์เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความหมายและเกี่ยวข้อง Netflix เป็นตัวอย่างที่ดีที่ทั้ง 2 คำนี้ใช้ควบคู่กัน

Netflix สร้างข้อมูลหลายพันล้านไบต์ทุกวัน 'เนื้อหา' เหล่านี้จะไม่มีความหมายสำหรับเราในฐานะผู้ใช้หากไม่ได้จัดโครงสร้างโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานใน Netflix พวกเขาศึกษาและเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้โดยพิจารณาจากปริมาณมหาศาลที่ผู้ใช้ทุกคนสร้างขึ้นระหว่างการใช้เว็บไซต์ความบันเทิง หลังจากสร้างแบบจำลองข้อมูลพฤติกรรมนี้แล้ว พวกเขาจะสร้างประสบการณ์การสตรีมในแบบของคุณ และแสดงว่าภาพยนตร์หรือรายการใดมีเปอร์เซ็นต์ที่ตรงกันมากที่สุดกับประวัติที่ผ่านมาของผู้ใช้

เรียนรู้: แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น

ความแตกต่างระหว่าง Big Data & Data Science

1. แนวคิด

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

เป็นคำศัพท์เฉพาะที่ครอบคลุมทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ตั้งแต่การสร้างข้อมูลไปจนถึงการล้างข้อมูล การแสดงภาพ การขุด ไปจนถึงการวิเคราะห์ และการจัดการกับทั้งข้อมูลดิบและข้อมูลที่มีโครงสร้าง (ข้อมูล) วิทยาศาสตร์ครอบคลุมสถิติ การเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ การแก้ปัญหา เป็นต้น

ข้อมูลใหญ่

การวิเคราะห์ของบิ๊กดาต้าเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการตรวจสอบข้อมูลดิบเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในด้านข่าวกรองธุรกิจ กระบวนการอัลกอริธึม เมื่อนำไปใช้จะทำให้เกิดวิสัยทัศน์ในการดำเนินงานสำหรับโซลูชันทางธุรกิจที่มีหลายแง่มุม กล่าวโดยย่อ จะต้องมีการตรวจสอบ เปลี่ยนแปลง ทำความสะอาด และจำลองข้อมูลให้เป็นข้อมูล

2. แอปพลิเคชัน

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

โฆษณาดิจิทัล: คุณจะสังเกตเห็นว่าเมื่อใดก็ตามที่คุณเปิดเว็บไซต์ใด ๆ ที่สนับสนุนโดยโฆษณา โฆษณาจะเกี่ยวข้องกับประวัติการเข้าชม! อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงถูกใช้โดยโดเมนการตลาดดิจิทัลทุกโดเมน เช่น Google AdSense หรือ Media.Net เพื่อปรับแต่งโฆษณาที่คุณเห็น

การค้นหาทางอินเทอร์เน็ต: บางครั้งเมื่อคุณค้นหาคำหรือเรียกใช้ข้อความค้นหาในเบราว์เซอร์ของคุณทั้งในโหมดปกติและโหมดไม่ระบุตัวตน จะทำให้คุณประหลาดใจว่าผลการค้นหาแตกต่างกันอย่างไรในหน้าต่างเบราว์เซอร์ทั้งสอง นั่นเป็นเพราะเราอาศัยอยู่ในฟองสบู่ประเภทหนึ่ง ซึ่งเมื่อเราลงชื่อเข้าใช้บัญชีของเรา ผลการค้นหาจะถูกกรองตามประวัติการเรียกดูของบัญชีนั้น

ระบบผู้แนะนำ: ตามที่เราพูดถึง Netflix เว็บไซต์ดังกล่าวหลายแห่งกำลังใช้และพัฒนาอัลกอริธึมมากมายเพื่อสร้างระบบผู้แนะนำที่มีประสิทธิภาพ เว็บไซต์ดังกล่าวมักจะตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ .

ข้อมูลใหญ่

ภาคการเล่นเกม: เฟรมเดียวของเกมออนไลน์ที่คุณชื่นชอบอาจต้องการข้อมูล 100mb ในการเรนเดอร์ ลองนึกภาพว่า Big Data ถูกสร้างขึ้นจากเซิร์ฟเวอร์มากแค่ไหนในการเล่นเกมออนไลน์ครั้งเดียว

ภาคการดูแลสุขภาพ: โรงพยาบาลและผู้ให้บริการด้านสุขภาพจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อวิเคราะห์เพื่อดำเนินการต่างๆ เช่น ติดตามและเพิ่มประสิทธิภาพการไหลเข้าของผู้ป่วย ติดตามการใช้อุปกรณ์และยาในสถานประกอบการ จัดระเบียบข้อมูลผู้ป่วย ฯลฯ

ภาคการท่องเที่ยว: บริษัทท่องเที่ยวสร้างข้อมูลขนาดใหญ่จากลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบริการและกำหนดการเดินทางผ่านช่องทางต่างๆ ความต้องการของผู้บริโภคได้รับการศึกษาเพื่อเสนอทางเลือกในการพักร้อนหรือประสบการณ์ที่เหมาะสมกับความสนใจของพวกเขามากที่สุด ซึ่งมีแนวโน้มที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion มากกว่า

3. หน้าที่ความรับผิดชอบ

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความรับผิดชอบหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถอธิบายได้เป็นสองคำ - การวิเคราะห์เชิงสำรวจ ตามคำกล่าวนี้ วิทยาศาสตร์จะสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการผสมผสานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ เช่น การพังทลายของตลาดที่อยู่อาศัยในสหรัฐอเมริกาในปี 2552 ด้วยความช่วยเหลือและแนวโน้มที่ผิดปกติ ทั้งที่ซ่อนเร้นและชัดเจน

ข้อมูลใหญ่

บิ๊กดาต้ามีขนาดใหญ่มากกว่าหนึ่งเทราไบต์และไม่มีโครงสร้างเนื่องจากถูกจับจากหลายแหล่ง โซลูชันในอนาคตขึ้นอยู่กับข้อมูลและโครงสร้าง

พฤติกรรมและโครงสร้างสำหรับโซลูชันในอนาคต และวิธีการนำเสนอโดยการใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น Spark, Hadoop เป็นต้น ตามความต้องการ

4. ทักษะที่จำเป็น

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในการเป็น Data Scientist คุณควรมีความยอดเยี่ยม:

• ทักษะการวิเคราะห์
• ทักษะการจัดการข้อมูล
• ทักษะการเขียนโปรแกรม
• ทักษะทางเทคนิค
• ความรู้เสียงของระบบฐานข้อมูล

ข้อมูลใหญ่

ในฐานะมืออาชีพด้านการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า ฉันต้องพัฒนาความสามารถ:

ทักษะภาษาโปรแกรมทางสถิติและคณิตศาสตร์เป็นสิ่งจำเป็น

• ทักษะการทะเลาะวิวาทข้อมูล
• การสร้างภาพข้อมูล
• ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องและ
• ความสามารถในการสื่อสาร.

แม้ว่าทั้งสองอุตสาหกรรมจะเหมือนกัน แต่ความแตกต่างนั้นกว้างใหญ่และน่าประหลาดใจมาก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย ได้รับเงินเดือนที่สูงกว่า นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ มาก เนื่องจากมีทักษะที่สามารถช่วยองค์กรต่างๆ ให้ค้นพบแนวโน้มที่จำเป็นต่อการสร้างแผนการตลาดที่ช่วยสร้างรายได้

5. เครื่องชั่งจ่าย

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถรับเงินเดือนเฉลี่ยประมาณ ₹7,08,012 ต่อปี

ข้อมูลใหญ่

ผู้เชี่ยวชาญ Big Data Analytics โดยเฉลี่ยสามารถสร้างรายได้ Rs. 7,24,280 ต่อปี

6. ตัวเลือกอาชีพ

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังกลายเป็นกระดูกสันหลังของบริษัทที่พวกเขาทำงานด้วยอย่างรวดเร็ว เนื่องจากเป็นความสามารถในการอ่านข้อมูลที่ช่วยให้บริษัทประสบความสำเร็จ นี่คือตัวเลือกอาชีพบางส่วนที่คุณสามารถสำรวจได้:

ข้อมูล/โครงสร้างพื้นฐาน/สถาปนิกองค์กรได้รับมอบหมายให้สร้างโซลูชันสำหรับการวิเคราะห์การออกแบบ ติดตามพฤติกรรมแอปพลิเคชัน และดูแลระบบธุรกิจ

โดยทั่วไปแล้ว Data Scientists มีหน้าที่จัดการข้อมูลซึ่งอาจรวมถึงการทำความสะอาด การขุด การแสดงข้อมูลเป็นภาพเพื่อเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่ในรูปแบบของแนวโน้ม

นักวิเคราะห์ข้อมูล/วิศวกรมีหน้าที่ล้างข้อมูลและประมวลผลชุดข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องระบุชุดข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับบริษัทต่างๆ แล้วประมวลผลแบบเรียลไทม์

นักสถิติเป็นกระดูกสันหลังของคณิตศาสตร์ประกันภัยและอุตสาหกรรมอื่นๆ ขณะตีความข้อมูลทางสถิติ

คุณต้องเริ่มต้นด้วยตำแหน่งจูเนียร์เช่นนักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นเยาว์ก่อนจึงจะสามารถก้าวไปสู่บทบาทที่มีความหมายมากขึ้นในอาชีพการงานของคุณ

ข้อมูลใหญ่

ด้วยข้อมูลจำนวนหลายพันล้านไบต์ที่ถูกผลิตขึ้นทั่วโลก จึงไม่น่าแปลกใจเลยที่นักวิเคราะห์ Big Data จะมีตัวเลือกอาชีพมากมายให้เลือก บางตัวเลือกที่คุณสามารถสำรวจได้คือ:

วิศวกรบิ๊กดาต้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการออกแบบอาคาร ตามด้วยการทดสอบและบำรุงรักษาการออกแบบร่วมกับนักวิเคราะห์โซลูชัน

นักวิเคราะห์ Big Data มีความรอบรู้ใน Hadoop และเทคโนโลยีอื่นๆ พวกเขามีหน้าที่ค้นหาข้อมูลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่นักสถิติและนักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ได้

Business Intelligence Engineers เป็นผู้จัดการคลังข้อมูล พวกเขาสร้างคำถามและมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

ดังนั้น คุณต้องปฏิบัติตามขั้นตอนใดบ้างจึงจะเป็น Big Data Analytics ที่มีชื่อเสียง

คุณควรเน้นการศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลหรือสถิติประยุกต์เพื่อพัฒนาทักษะสำหรับการจัดการโครงการและฐานข้อมูล

โปรดจำไว้ว่า การจ้างงานโดยไม่มีประสบการณ์นั้นเป็นเรื่องยาก ดังนั้น คุณควรที่จะค้นหาข้อเสนอการฝึกงานที่อนุญาตให้คุณทำงานหรือในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ Big Data ประสบการณ์ที่คุณได้รับจากการฝึกงานอาจเป็นก้าวแรกสู่ความสำเร็จในอาชีพการงาน

เริ่มต้นในฐานะผู้ช่วยและเมื่อคุณพัฒนาความมั่นใจในการทำงานด้วยตัวเองแล้ว ให้ย้ายไปยังตำแหน่งผู้บริหารหรือหัวหน้าทีม

7. พื้นฐานของการก่อตัว

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในสาขา Data Science มีการใช้แอปพลิเคชันทางวิทยาศาสตร์ แอปพลิเคชันเหล่านี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลดึงข้อมูลหรือค้นหาแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลอื่นๆ

ฟิลด์นี้เกี่ยวข้องกับการกรองข้อมูล ตามด้วยการเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์

แอพและเครื่องมือใช้เพื่อกรองรูปแบบและพัฒนารูปแบบการทำงานและโซลูชัน

ข้อมูลใหญ่

โดยปกติแล้ว Big Data จะถูกดักจับโดยปริมาณการรับส่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตที่มีปริมาณมาก

รูปแบบพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้จะถูกบันทึกผ่านอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ฟีด AV ฟอรัมออนไลน์ และสื่อดิจิทัลอื่นๆ

ข้อมูลองค์กรจากอีเมลและสเปรดชีตตลอดจนบันทึกของระบบสามารถบันทึกเป็น Big Data ได้

วิธีที่ดีที่สุดที่จะประสบความสำเร็จในอาชีพการงานคือการได้รับการฝึกฝน ตอนนี้การฝึกอบรมสามารถทำได้ด้วย:

• หลักสูตรวิชาชีพที่เปิดสอนโดย upGrad
  ชั้นเรียนเพิ่มเติมที่เปิดสอนโดยโรงเรียนและวิทยาลัย
• โอกาสในการฝึกอบรมที่นำเสนอโดยบริษัทที่คุณทำงานให้

ไม่เพียงแต่คุณจะพัฒนาความรู้ที่สำคัญต่อการเป็นนักวิเคราะห์เท่านั้น แต่ยังเป็นบันไดสู่ความสำเร็จอีกด้วย

การศึกษาเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จ และการศึกษาระดับปริญญาขั้นสูงใดๆ ที่คุณทำงานด้วยจะนำมาซึ่งโอกาสในการทำงานที่ดีขึ้นและดีขึ้น

วันนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับระบบอัตโนมัติและเทคโนโลยี ดังนั้นการทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือและเทคโนโลยีขั้นสูงและล่าสุดผ่านองศาและอนุปริญญาในสาขาข้อมูลจึงมีความสำคัญต่อความสำเร็จ

นอกจากนี้ เว็บไซต์เพื่อการศึกษายังให้การรับรองที่ผสมผสานทฤษฎีเข้ากับความรู้และประสบการณ์เชิงปฏิบัติ ไม่จำเป็นต้องพักงานเพื่อรับการรับรอง คุณสามารถเข้าร่วมชั้นเรียนออนไลน์และรับใบรับรองที่คุณต้องการ

ห่อ

ดังที่เห็นได้ชัดจากตารางที่แบ่งปันข้างต้น ทั้งสองฟิลด์มีความคล้ายคลึงกัน โดยมีความเหลื่อมล้ำพอสมควร

บิ๊กดาต้าเป็นข้อมูลปริมาณมหาศาล – ข้อมูลขั้นต่ำหนึ่งเทราไบต์ถือเป็นบิ๊กดาต้า แต่ด้วยข้อมูลหลายล้านล้านที่ถูกดักจับทั่วโลก ขนาดข้อมูลที่วิเคราะห์ Big Data ได้เพิ่มขึ้นเป็น 1024 เทราไบต์หรือเพทาไบต์ หรือ 1024 เพตาไบต์ที่เรียกว่าเอ็กซาไบต์

ขนาดข้อมูลกำลังเติบโต และตามนิตยสาร Forbes ข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นในอัตรา 1.7 ล้าน MB ต่อวินาที เฉพาะผู้เชี่ยวชาญในสาขา Big Data เท่านั้นที่สามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อให้ผู้อื่นใช้งานได้

ในทางกลับกัน Data Science จะดูแลทำความสะอาด ขุด จัดเตรียมและวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้เครื่องมือที่มีอยู่เพื่อสร้างกราฟ อ่านรูปแบบ และค้นพบความผิดปกติที่สามารถสร้างความตื่นตระหนกและสร้างความประหลาดใจให้กับองค์กร มีการวางแผนการดำเนินงานเกี่ยวกับการวิเคราะห์เหล่านี้ ทำให้เป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการเติบโตของหน่วยเดียวหรืออุตสาหกรรม มีคนไม่มากที่ทราบว่านักวิเคราะห์ทางการเงินบางคนค้นพบความผิดปกติของตลาดที่อยู่อาศัยของสหรัฐและเตรียมพร้อมสำหรับความผิดพลาดโดยทำเงินได้หลายล้านดอลลาร์

ทั้งสองอาจแข่งขันกัน แต่ไม่สมบูรณ์หากไม่มีกันและกัน Data Science ต้องการข้อมูลในการทำงาน และ Big Data ต้องการให้นักวิทยาศาสตร์และนักวิเคราะห์มีความเกี่ยวข้อง การเลือกฟิลด์หนึ่งมากกว่าอีกฟิลด์หนึ่งเป็นเรื่องของความชอบส่วนบุคคลและความโน้มเอียง

ทั้งสองเป็นโดเมนยอดนิยม และคุณสามารถทำได้ดีในทั้งสองอย่าง หากคุณมีความรู้และการศึกษาที่เหมาะสมในขณะที่ยังคงตามเทรนด์อุตสาหกรรม แน่นอนว่าต้องได้รับการสนับสนุนจากประสบการณ์เพื่อสร้างความเชี่ยวชาญ ในอนาคตมีตัวเลือกในการเปลี่ยนจากที่หนึ่งไปอีกที่หนึ่งเสมอ

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ python และต้องการทำให้เครื่องมือและไลบรารีต่างๆ สกปรก ให้ตรวจสอบ Executive PG Program ใน Data Science

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เป็นผู้นำการปฏิวัติเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

สมัครหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล