Veri Bilimi ve Büyük Veri: Veri Bilimi ve Büyük Veri Arasındaki Fark
Yayınlanan: 2020-05-22İçinde yaşadığımız dijital çağda, veriler çoğu kuruluş için en büyük ve en değerli varlık haline geldi. Veriler, yaşama ve iletişim kurma biçimimizi hızla dönüştürüyor ve bu verileri toplayarak, sıralayarak ve inceleyerek dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar kârlarını etkilemenin yollarını arıyor.
Verilerle ilgili tüm terminolojiyle çalışırken, onunla ilgili farklı çalışma kapsamını net bir şekilde anlamak çok önemlidir. Bu yazıda Büyük Veri ve Veri Bilimi arasındaki farkları tartışacağız . Bu terimler birbiriyle bağlantılı olmasına ve sıklıkla birbirinin yerine kullanılmasına rağmen, aralarında her açıdan çok büyük bir fark vardır.
İki terimi tanımlayarak başlayalım.
Büyük Veri , belirli bir süre içinde geleneksel veritabanı sistemleri kullanılarak depolanamayacak veya işlenemeyecek kadar büyük bir veri çeşitliliği olarak tanımlamanın standart bir yoludur. Buna atıfta bulunurken yaygın bir yanlış anlama, terimin hacmi terabayt veya daha fazla olan verilere atıfta bulunmak için kullanılmasıdır. Ancak, tamamen bağlamsal bir terimdir. Örneğin, 250 MB'lık bir dosya bile bir e-posta eki bağlamında Büyük Veri'dir. Yeni başlayan biriyseniz ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri bilimi kurslarımıza göz atın.
Veriler, bir veri kümesini işlerken dikkate alınması gereken temel özellikleri sergiler. En yaygın olarak 5 Vs olarak bilinirler. V'lerin her birinin, onları ele alma açısından belirli etkileri vardır, ancak hepsi bir arada görüldüğünde, daha da büyük zorluklar ortaya çıkarırlar.
İçindekiler
Büyük Verinin 5 V'si şunları içerir:
Hacim : Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, her saniye oluşturulan verilerin çoğu, boyut ve hacim açısından muazzamdır.
Hız: Verilerin oluşturulma hızı, hesaplama kapsamımızın dışındadır. YouTube gibi eğlence sitelerinde her dakika ortalama 300 saatlik video içeriğinin yayınlandığını ve yüklendiğini biliyor muydunuz?
Çeşitlilik: Verinin güzelliği, ses içeriği, video akışları, metinsel kanıtlar veya kaydedilebilecek herhangi bir şey gibi çok sayıda bilgi türünü kapsayan bir şemsiye terim olmasıdır.
Doğruluk: Temiz ve güvenilir olmalıdır. Temiz derken, doğru ve erişilebilir olması gerektiğini kastediyoruz. Okunamayan bir biçimdeki veriler, bir kıyaslamayı karşılamadığı için gereksiz veriler atılır.
Değer: Bir miktar fayda sağlamalı ve anlamsız olmamalıdır.
İkisinin Buluşması!
Veriler hakkında konuştuğumuzda, bu sadece ham gerçeklerin bir koleksiyonudur. Bundan önemli bilgileri çıkarmak ve bu Büyük Veriyi okunabilir bilgilere dönüştürmek için Veri Biliminin rolü devreye giriyor. Katkısı başka bir süreçle müzakere edilemez. Temel olarak rolü, içgörü elde etmek için hacimli verileri analiz etmektir. Bu içgörüler, yeni ürünler planlayan, müşterilerin ilgi alanlarına ilişkin içgörüler arayan veya kuruluş içindeki operasyonel ve diğer süreçleri iyileştiren şirketler için faydalıdır.
Okuyun: 3 Nihai Büyük Veri Projesi Fikri
Veri Bilimi, resmi olarak, hacimli veriler de dahil olmak üzere mevcut her türlü verinin incelenmesidir. Başka bir deyişle, veri, bilimin bu bölümünün, anlamlı ve ilgili bilgilere ulaşmak için motorunu çalıştırdığı yakıttır. Netflix, bu iki terimin el ele gittiği yerlere iyi bir örnektir.
Netflix her gün milyarlarca bayt veri üretir. Bu 'içerik', Netflix'te çalışan Veri Bilimcileri tarafından yapılandırılmamış olsaydı, kullanıcılar olarak bizler için anlamsız olurdu. Her kullanıcının eğlence web sitesini kullanımı sırasında oluşturduğu muazzam hacme dayalı olarak kullanıcı davranışını inceler ve anlarlar. Bu davranışsal verileri modelledikten sonra, kişiselleştirilmiş akış deneyimleri yaratırlar ve hangi filmin veya şovun, kullanıcıların geçmiş geçmişiyle en yüksek yüzde eşleşmesine sahip olduğunu gösterirler.
Öğrenin: Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi Proje Fikirleri
Büyük Veri ve Veri Bilimi Arasındaki Fark
1. Konsept
Veri Bilimi
Veri üretiminden veri temizlemeye, görselleştirmeye, madenciliğe ve analitiklere kadar verilerle ilgili çoğu şeyi kapsayan ve hem ham veriler hem de yapılandırılmış veriler (bilgi) ile ilgilenen şemsiye terimdir. Bilim, birkaçını saymak gerekirse, istatistik, programlama, matematik, problem çözmeyi kapsar.
Büyük veri
Büyük Veri Analitiği, iş zekası alanlarında karar vermeyi desteklemek için ham verileri incelemekle ilgilidir. Algoritmik süreçler, uygulandığında çok yönlü iş çözümleri için operasyonel vizyonlar oluşturacaktır. Kısacası, denetlenmesi, dönüştürülmesi, temizlenmesi ve bilgiye modellenmesi gerekiyor.
2. Uygulamalar
Veri Bilimi
Dijital reklam: Reklamlarla desteklenen herhangi bir web sitesini her açtığınızda, reklamların tarama geçmişiyle ilgili olduğunu fark edeceksiniz! Veri bilimi algoritmaları ve makine öğrenimi, gördüğünüz reklamları kişiselleştirmek için Google AdSense veya Media.Net gibi her dijital pazarlama alanı tarafından kullanılır.
İnternet araması: Bazen hem normal modda hem de gizli modda tarayıcınızda bir terim aradığınızda veya bir sorgu çalıştırdığınızda, iki tarayıcı penceresinde arama sonuçlarının ne kadar farklı olduğu sizi şaşırtacaktır. Bunun nedeni, bir tür filtre balonunda yaşıyoruz, burada hesaplarımıza giriş yaptığımızda, o hesabın tarama geçmişine dayanarak arama sonuçları filtreleniyor.
Öneri sistemleri: Netflix hakkında konuştuğumuz gibi, bu tür başka web siteleri de güçlü öneri sistemleri oluşturmak için birçok algoritma kullanıyor ve geliştiriyor. Bu tür web siteleri genellikle kullanıcının tercihlerine hitap eder. .
Büyük veri
Oyun sektörü: En sevdiğiniz çevrimiçi oyunun tek bir karesinin işlenmesi için 100 MB veri gerektirebilir. Tek bir çevrimiçi oyun oturumunda sunucudan ne kadar Büyük Veri üretildiğini hayal edin.
Sağlık sektörü: Hastaneler ve Sağlık hizmeti sağlayıcıları, hasta akışını izlemek ve optimize etmek, tesislerdeki ekipman ve ilaç kullanımını izlemek, hasta bilgilerini düzenlemek vb. görevleri gerçekleştirmek için analiz etmek üzere büyük verileri depolar.
Seyahat sektörü: Seyahat acenteleri, hizmetlerini ve seyahat planlarını çeşitli kanallar aracılığıyla optimize etmek için müşterilerinden büyük veriler üretir. Tüketici tercihleri, onlara ilgi alanlarına en uygun tatil veya deneyim seçeneklerini sunmak için incelenir - bu da dönüşümleri optimize etme olasılığından daha fazladır.
3. İş Sorumlulukları
Veri Bilimi
Veri biliminin ana sorumluluğu iki kelimeyle özetlenebilir: keşif analizi. Terimin önerdiği gibi, bilim, makine öğrenimi algoritmalarının bir kombinasyonu ile verileri araştırır ve analiz eder. Analiz, hem gizli hem de açık anomaliler ve eğilimler yardımıyla 2009'daki ABD konut piyasası çöküşü gibi bir sonucu tahmin edebilir.
Büyük veri
Büyük Veri büyüktür, birden fazla kaynaktan yakalandığı için bir terabayttan fazladır ve yapılandırılmamıştır. Gelecekteki çözümler verilere ve yapıya bağlıdır,
Gelecekteki çözümler için davranış ve yapı ve gereksinimlere göre Spark, Hadoop vb. gibi farklı teknolojiler uygulanarak bunların nasıl sağlanabileceği.
4. Gerekli Beceriler
Veri Bilimi
Veri Bilimcisi olmak için aşağıdakilere sahip olmanız gerekir:
- analitik beceri
- veri yönetimi becerileri
- Programlama becerileri
- teknik beceriler
- veritabanı sistemi hakkında sağlam bilgi
Büyük veri
Kalkınan bir büyük veri analitiği uzmanı olarak, yeterliliği geliştirmem gerekiyor:
istatistik ve matematikte programlama dilleri becerileri gereklidir.
- Veri tartışma becerileri
- Veri görselleştirme,
- Makine öğrenimi becerileri ve
- İletişim yetenekleri.
İki endüstri aynı olsa da, fark gerçekten çok büyük ve şaşırtıcı olabilir. Hindistan'daki bir Veri Bilimcisi, kuruluşların kâr getirmeye yardımcı olan pazarlama planları oluşturmak için gerekli eğilimleri ortaya çıkarmasına yardımcı olabilecek beceriler nedeniyle Büyük Veri Analistinden çok daha yüksek maaş alıyor.
5. Ödeme Ölçekleri
Veri Bilimi
Bir Veri Bilimcisi, yılda yaklaşık ₹7,08,012 ortalama maaş kazanabilir.
Büyük veri
Ortalama bir Büyük Veri Analitiği uzmanı Rs kazanabilir. yılda 7,24,280
6. Kariyer Seçenekleri
Veri Bilimi
Veri Bilimcileri, şirketlerin başarıya ulaşmasına yardımcı olan verileri okuma yetenekleri olduğundan, hızla çalıştıkları şirketlerin bel kemiği haline geliyor. İşte keşfedebileceğiniz kariyer seçeneklerinden bazıları:
Veri/Altyapı/Kurumsal Mimarlar, tasarım analitiği için çözümler oluşturmak, uygulama davranışlarını izlemek ve iş sistemlerini denetlemekle görevlidir.
Veri Bilimcileri tipik olarak, trendler biçimindeki gizli bilgileri ortaya çıkarmak için temizleme, madencilik, verileri görselleştirme gibi verileri işlemekle sorumludur.
Veri Analistleri/Mühendisleri, veri kümelerinin temizlenmesinden ve işlenmesinden sorumludur. Şirketler için faydalı olan veri setlerini belirlemek ve daha sonra bunları gerçek zamanlı olarak işlemek önemlidir.
İstatistikçiler, istatistiksel bilgileri yorumladıkları için aktüeryal bilimlerin ve diğer endüstrilerin belkemiğidir.
Kariyerinizde daha anlamlı bir role geçmeden önce, genç veri analisti veya genç veri bilimcisi gibi genç pozisyonlarla başlamalısınız.
Büyük veri
Dünya çapında üretilen milyarlarca bayt veriyle, Büyük Veri Analistleri için çeşitli kariyer seçeneklerinin mevcut olması şaşırtıcı olmamalıdır. Keşfedebileceğiniz seçeneklerden bazıları şunlardır:
Büyük Veri Mühendisleri, tasarımlar oluşturmaktan, ardından tasarımı çözüm analistleriyle birlikte test etmek ve sürdürmekten sorumludur.
Büyük Veri Analistleri, Hadoop ve diğer teknolojiler konusunda bilgilidir. İstatistikçilerin ve bilim adamlarının kullanabileceği devasa veri kümelerinden bilgi bulmaktan sorumludurlar.
İş Zekası Mühendisleri, veri ambarlarının yöneticileridir. Sorgular oluştururlar ve karmaşık sorunların çözümüne katılırlar.
Peki, ünlü bir Büyük Veri Analitiği olmak için izlemeniz gereken adımlar nelerdir?
Proje ve veritabanı yönetimi becerilerini geliştirmek için veri analizi veya uygulamalı istatistikler üzerinde çalışmaya odaklanmalısınız.
Unutmayın, deneyimsiz istihdam zordur ve bu nedenle, Büyük Veri analitiği uzmanı olarak veya birlikte çalışmanıza izin veren staj teklifleri aramanız akıllıca olacaktır. Stajyer olarak kazandığınız deneyim, çok başarılı bir kariyere doğru ilk adım olabilir.
Asistan olarak başlayın ve ardından kendi başınıza çalışma güvenini geliştirdikten sonra, yöneticilik veya ekip liderliği pozisyonlarına geçin.
7. Oluşum Temeli
Veri Bilimi
Veri Bilimi alanında bilimsel uygulamalar kullanılmaktadır. Bu uygulamalar, veri bilimcisinin Büyük verilerde ve diğer verilerde saklı olan bilgileri çıkarmasına veya eğilimleri ortaya çıkarmasına yardımcı olur.
Alan, verilerin filtrelenmesi ve ardından analiz için hazırlanması ile ilgilidir.
Uygulamalar ve araçlar, kalıpları filtrelemek ve çalışan modeller ve çözümler geliştirmek için kullanılır.
Büyük veri
Büyük Veri genellikle yüksek hacimli İnternet trafiği tarafından yakalanır.
Kullanıcıların davranış kalıpları ve tercihleri elektronik cihazlar, AV beslemeleri, çevrimiçi forumlar ve diğer dijital ortamlar aracılığıyla yakalanır.
E-postalardan ve elektronik tablolardan gelen kurumsal veriler ve sistem günlükleri Büyük Veri olarak yakalanabilir.
Bir kariyerde başarılı olmanın en iyi yolu eğitim almaktır. Şimdi eğitim şu şekilde yapılabilir:
- upGrad tarafından sunulan profesyonel kurslar
Okullar ve kolejler tarafından sunulan ek sınıflar - Çalıştığınız şirketin sunduğu eğitim fırsatları.
Sadece analist olmak için kritik olan bilgiyi geliştirmekle kalmayacak, aynı zamanda başarıya giden basamak olabilir.
Eğitim başarının anahtarıdır ve çalıştığınız herhangi bir ileri derece, daha fazla ve daha iyi iş fırsatları getirecektir.
Bugün, her şey otomasyon ve teknoloji ile ilgili. Bu nedenle, veri alanındaki dereceler ve diplomalar aracılığıyla gelişmiş ve en son araç ve teknolojilere aşina olmak başarı için önemlidir.
Ayrıca, eğitim web siteleri, teoriyi pratik bilgi ve deneyimlerle birleştiren sertifikalar sunar. Sertifika almak için kariyerinizi beklemeye almanıza gerek yok. Online derslere katılabilir ve aradığınız sertifikayı alabilirsiniz.
Toplama
Yukarıda paylaşılan tablolardan da anlaşılacağı gibi, iki alan oldukça fazla örtüşme ile birbirine oldukça benzer.
Büyük Veri, devasa bir veri hacmidir - en az bir terabaytlık veri Büyük Veri olarak kabul edilir. Ancak, dünya çapında milyonlarca ve trilyonlarca verinin yakalanmasıyla, Büyük Verilerin analiz ettiği veri boyutları 1024 terabayta veya petabayta ya da exabayt olarak adlandırılan 1024 petabayta yükseldi.
Veri boyutları büyüyor ve Forbes dergisine göre saniyede 1,7 milyon MB veri üretilecek. Yalnızca Büyük Veri alanındaki uzmanlar, yapılandırılmamış verileri başkaları için kullanılabilir hale getirmek için yönetebilir.
Veri Bilimi ise verilerin temizlenmesi, madenciliği, hazırlanması ve analizi ile ilgilenir. Veri Bilimcisi, grafikler oluşturmak, kalıpları okumak ve kuruluşları şok edebilecek ve şaşırtabilecek anormallikleri ortaya çıkarmak için ellerindeki araçları kullanacaktır. Operasyonlar bu analizler etrafında planlanır ve bu da onları tek bir birimin veya bir endüstrinin büyümesinde çok önemli bir unsur haline getirir. Pek çok kişi, bazı finansal analistlerin ABD Konut piyasasının anormalliklerini ortaya çıkardığını ve milyonlarca dolar kazanarak çöküşe hazırlandığının farkında değil.
İkisi rekabet edebilir, ancak birbirleri olmadan eksiktirler. Veri Bilimi, çalışması için verilere ihtiyaç duyar ve Büyük Veri, bilim adamlarının ve analistlerin konuyla ilgili olmasını gerektirir. Bir alanı diğerine tercih etmek kişisel tercih ve eğilim meselesidir.
Her ikisi de popüler alanlardır ve endüstri trendlerinin zirvesinde kalırken doğru bilgi ve eğitime sahipseniz, her ikisinde de başarılı olabilirsiniz. Tabii ki, uzmanlık oluşturmak için deneyimle desteklenmesi gerekiyor. Gelecekte, birinden diğerine geçme seçeneği her zaman orada olacaktır.
Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.
Python öğrenmekle ilgileniyorsanız ve çeşitli araçlar ve kütüphaneler konusunda ellerinizi kirletmek istiyorsanız, Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.
