数据科学与大数据：数据科学与大数据之间的区别
已发表: 2020-05-22在我们生活的数字时代，数据已成为大多数组织最大、最有价值的资产。 数据正在迅速改变我们的生活和交流方式，而正是通过收集、整理和研究这些数据，世界各地的组织都在寻找影响其底线的方法。
在使用与数据相关的所有术语时，必须清楚地了解与之相关的不同工作范围。 在本文中，我们将讨论大数据和数据科学之间的区别。 尽管这些术语相互关联并且经常互换使用，但它们在各个方面都存在巨大的潜在差异。
让我们从定义这两个术语开始。
大数据是一种标准的定义方式，将其定义为在给定时期内使用传统数据库系统无法存储或处理的各种数据。 提及它时的一个常见误解是，该术语用于指代卷大小为 TB 或更多的数据。 但是，它是一个纯粹的上下文术语。 例如，即使是 250MB 的文件，在电子邮件附件的上下文中也是大数据。 如果您是初学者并且有兴趣了解有关数据科学的更多信息，请查看我们来自顶尖大学的数据科学课程。
数据展示了处理数据集时必须考虑的关键属性。 它们通常被称为 5 Vs。 每个 V 在处理它们方面都有特定的含义，但是，当将它们全部组合起来时，它们会带来更大的挑战。
目录
大数据的 5 个 Vs 包括
容量：随着技术的发展，每秒创建的大部分数据在大小和容量上都非常庞大。
速度：生成数据的速度超出了我们的计算范围。 您是否知道平均每分钟在 YouTube 等娱乐网站上流式传输和上传 300 小时的视频内容？
多样性：数据的美妙之处在于它是大量信息类型的总称，无论是音频内容、视频流、文本证据还是任何可以记录的信息。
真实性：它必须是干净和可靠的。 干净，我们的意思是它必须是准确的和可访问的。 格式不可读的数据，冗余数据被丢弃，因为它不符合基准。
价值：它应该提供一些好处而不是胡言乱语。
两者的交汇！
当我们谈论数据时，它只是原始事实的集合。 为了从中提取关键信息并将这些大数据转换为可读信息，数据科学的作用开始发挥作用。 它的贡献不能与任何其他进程协商。 从根本上说，它的作用是分析大量数据以获得洞察力。 这些见解对于计划新产品、寻找对客户利益的见解或改进组织内的运营和其他流程的公司很有用。
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从形式上讲，数据科学是对所有可用数据的研究，包括大量数据。 换句话说，数据是这部分科学运行引擎以获取有意义和相关信息的燃料。 Netflix 就是一个很好的例子，这两个术语齐头并进。
Netflix 每天产生数十亿字节的数据。 如果这些“内容”不是由在 Netflix 工作的数据科学家构建的，那么这些“内容”对我们用户来说将毫无意义。 他们根据每个用户在使用娱乐网站期间产生的巨大流量来研究和了解用户行为。 在对这些行为数据进行建模后，他们会创建个性化的流媒体体验，并显示与用户过去历史匹配度最高的电影或节目。
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大数据与数据科学之间的区别
1. 概念
数据科学
它是一个涵盖与数据相关的大多数事物的总称——从数据的生成到数据清理、可视化、挖掘到分析，并处理原始数据和结构化数据（信息）。 这门科学包括统计学、编程、数学、解决问题等等。
大数据
大数据分析就是检查原始数据以支持商业智能领域的决策。 算法流程在应用时将为多方面业务解决方案得出运营愿景。 简而言之，它需要被检查、转换、清理和建模为信息。
2. 应用
数据科学
数字广告：您会注意到，每当您打开任何有广告支持的网站时，广告都与浏览历史相关！ Google AdSense 或 Media.Net 等每个数字营销领域都使用数据科学算法和机器学习来个性化您看到的广告。
互联网搜索：有时，当您在浏览器中以普通模式和隐身模式搜索某个词或运行查询时，您会惊讶于两个浏览器窗口中的搜索结果有何不同。 那是因为我们生活在一种过滤气泡中，当我们登录帐户时，根据该帐户的浏览历史记录，搜索结果会被过滤。
推荐系统：当我们谈到 Netflix 时，其他几个这样的网站正在使用和开发许多算法来制作强大的推荐系统。 此类网站通常迎合用户的喜好。 .
大数据
游戏领域：您最喜欢的在线游戏的单帧可能需要 100mb 的数据来渲染。 想象一下在单个在线游戏会话中从服务器生成了多少大数据。
医疗保健部门：医院和医疗保健服务提供商存储大数据进行分析，以执行跟踪和优化患者流入、跟踪设施中设备和药物的使用、组织患者信息等任务。
旅游行业：旅行社从客户那里生成大数据，通过各种渠道优化服务和旅行路线。 研究消费者偏好，为他们提供最适合他们兴趣的假期或体验选项——这很可能优化转化。
三、工作职责
数据科学
数据科学的主要责任可以用两个词来概括——探索性分析。 正如术语所暗示的那样，科学结合机器学习算法来探索和分析数据。 分析可以预测结果——例如 2009 年美国房地产市场崩盘，这得益于异常和趋势，既隐藏又明显。
大数据
大数据超过 1 TB 并且是非结构化的，因为它是从多个来源捕获的。 未来的解决方案取决于数据和结构，
未来解决方案的行为和结构，以及如何根据需求应用不同的技术（如 Spark、Hadoop 等）来交付它们。
4. 所需技能
数据科学
要成为一名数据科学家，您应该具备以下素质：
- 分析能力
- 数据管理技能
- 编程技巧
- 技术能力
- 熟悉数据库系统
大数据
作为一名有抱负的大数据分析专业人士，我有必要提高熟练度：
需要统计学和数学方面的编程语言技能。
- 数据整理技巧
- 数据可视化，
- 机器学习技能，以及
- 沟通技巧。
虽然这两个行业是相同的，但差异确实很大，而且可能令人震惊。 印度的数据科学家的薪水比大数据分析师高得多，因为他们拥有的技能可以帮助组织发掘必要的趋势，从而制定有助于带来利润的营销计划。
5. 薪级表
数据科学
数据科学家的平均年薪约为7,08,012 卢比。
大数据
一个普通的大数据分析专业人士可以赚取卢比。 每年 7,24,280
6. 职业选择
数据科学
数据科学家正迅速成为他们工作的公司的骨干，因为正是他们读取数据的能力帮助公司取得成功。 以下是您可以探索的一些职业选择：
数据/基础架构/企业架构师的任务是为设计分析、跟踪应用程序行为和监督业务系统构建解决方案。
数据科学家通常负责处理数据，其中包括清理、挖掘、可视化数据以挖掘趋势形式的隐藏信息。
数据分析师/工程师负责刷新和处理数据集。 识别对公司有用的数据集然后实时处理它们很重要。
统计学家在解释统计信息时是精算科学和其他行业的支柱。
你必须从初级数据分析师或初级数据科学家等初级职位开始，然后才能在你的职业生涯中担任更有意义的角色。
大数据
随着全球产生数十亿字节的数据，大数据分析师有多种职业选择也就不足为奇了。 您可以探索的一些选项包括：
大数据工程师负责构建设计，然后与解决方案分析师一起测试和维护设计。
大数据分析师精通 Hadoop 和其他技术。 他们负责从统计学家和科学家可以使用的庞大数据集中查找信息。
商业智能工程师是数据仓库的管理者。 他们创建查询并参与解决复杂问题。
那么，要成为著名的大数据分析人员，您需要遵循哪些步骤
您应该专注于研究数据分析或应用统计，以培养项目和数据库管理的技能。
请记住，没有经验的就业是很困难的，因此，明智的做法是寻找实习机会，让您可以与大数据分析专业人士一起工作或担任大数据分析专业人士。 您作为实习生获得的经验可能是迈向非常成功的职业的第一步。
从助理开始，一旦你建立起独立工作的信心，就可以转至管理或团队领导职位。
七、形成基础
数据科学
在数据科学领域，使用科学应用程序。 这些应用程序帮助数据科学家提取信息或挖掘隐藏在大数据和其他数据中的趋势。
该字段与过滤数据相关，然后为分析做准备。
应用程序和工具用于过滤模式并开发工作模型和解决方案。
大数据
大数据通常由大量互联网流量捕获。
用户的行为模式和偏好是通过电子设备、AV 源、在线论坛和其他数字媒体捕获的。
来自电子邮件和电子表格以及系统日志的组织数据可以被捕获为大数据。
在职业生涯中取得成功的最好方法是接受培训。 现在可以通过以下方式进行培训：
- upGrad提供的专业课程
学校和学院提供的额外课程 - 您工作的公司提供的培训机会。
您不仅会发展成为分析师的关键知识，而且可能是成功的垫脚石。
教育是成功的关键，你所获得的任何高级学位都会带来更多更好的工作机会。
今天，一切都与自动化和技术有关。 因此，通过数据领域的学位和文凭熟悉先进和最新的工具和技术对于成功至关重要。
此外，教育网站还提供将理论与实践知识和经验相结合的认证。 没有必要为了获得认证而暂停您的职业生涯。 您可以加入在线课程并获得您正在寻找的认证。
包起来
从上面共享的表格中可以明显看出，这两个字段彼此非常相似，有相当多的重叠。
大数据是海量的数据——至少 1 TB 的数据被认为是大数据。 但是，随着全球范围内捕获数百万和数万亿的数据，大数据分析的数据大小已增加到1024 TB 或 PB 或 1024 PB（称为艾字节）。
数据量正在增长，据《福布斯》杂志报道，数据将以每秒 170 万 MB 的速度生成。 只有大数据领域的专家才能管理非结构化数据，使其可供他人使用。
另一方面，数据科学负责清理、挖掘、准备和分析数据。 数据科学家将使用他们可以使用的工具来创建图表、读取模式并发现可能让组织感到震惊和惊讶的异常情况。 围绕这些分析计划运营，使其成为单个单位或行业发展的关键要素。 没有多少人知道，一些金融分析师发现了美国房地产市场的异常情况，并为崩盘做好了准备，赚了数百万美元。
两者可能会竞争，但如果没有彼此，它们是不完整的。 数据科学需要数据才能发挥作用，而大数据需要科学家和分析师具有相关性。 选择一个领域而不是另一个领域是个人喜好和倾向的问题。
两者都是热门领域，如果您在掌握行业趋势的同时具备正确的知识和教育，那么您可以在其中任何一个领域都做得很好。 当然，建立专业知识必须得到经验的支持。 将来，从一个转移到另一个的选项总是存在的。
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