數據科學與大數據：數據科學與大數據之間的區別
已發表: 2020-05-22在我們生活的數字時代，數據已成為大多數組織最大、最有價值的資產。 數據正在迅速改變我們的生活和交流方式，而正是通過收集、整理和研究這些數據，世界各地的組織都在尋找影響其底線的方法。
在使用與數據相關的所有術語時，必須清楚地了解與之相關的不同工作範圍。 在本文中，我們將討論大數據和數據科學之間的區別。 儘管這些術語相互關聯並且經常互換使用，但它們在各個方面都存在巨大的潛在差異。
讓我們從定義這兩個術語開始。
大數據是一種標準的定義方式，將其定義為在給定時期內使用傳統數據庫系統無法存儲或處理的各種數據。 提及它時的一個常見誤解是，該術語用於指代卷大小為 TB 或更多的數據。 但是，它是一個純粹的上下文術語。 例如，即使是 250MB 的文件，在電子郵件附件的上下文中也是大數據。 如果您是初學者並且有興趣了解有關數據科學的更多信息，請查看我們來自頂尖大學的數據科學課程。
數據展示了處理數據集時必須考慮的關鍵屬性。 它們通常被稱為 5 Vs。 每個 V 在處理它們方面都有特定的含義，但是，當將它們全部組合起來時，它們會帶來更大的挑戰。
目錄
大數據的 5 個 Vs 包括
容量：隨著技術的發展，每秒創建的大部分數據在大小和容量上都非常龐大。
速度：生成數據的速度超出了我們的計算範圍。 您是否知道平均每分鐘在 YouTube 等娛樂網站上流式傳輸和上傳 300 小時的視頻內容？
多樣性：數據的美妙之處在於它是大量信息類型的總稱，無論是音頻內容、視頻流、文本證據還是任何可以記錄的信息。
真實性：它必須是乾淨和可靠的。 乾淨，我們的意思是它必須是準確的和可訪問的。 格式不可讀的數據，冗餘數據被丟棄，因為它不符合基準。
價值：它應該提供一些好處而不是胡言亂語。
兩者的交匯！
當我們談論數據時，它只是原始事實的集合。 為了從中提取關鍵信息並將這些大數據轉換為可讀信息，數據科學的作用開始發揮作用。 它的貢獻不能與任何其他進程協商。 從根本上說，它的作用是分析大量數據以獲得洞察力。 這些見解對於計劃新產品、尋找對客戶利益的見解或改進組織內的運營和其他流程的公司很有用。
閱讀： 3 個終極大數據項目理念
從形式上講，數據科學是對所有可用數據的研究，包括大量數據。 換句話說，數據是這部分科學運行引擎以獲取有意義和相關信息的燃料。 Netflix 就是一個很好的例子，這兩個術語齊頭並進。
Netflix 每天產生數十億字節的數據。 如果這些“內容”不是由在 Netflix 工作的數據科學家構建的，那麼這些“內容”對我們用戶來說將毫無意義。 他們根據每個用戶在使用娛樂網站期間產生的巨大流量來研究和了解用戶行為。 在對這些行為數據進行建模後，他們會創建個性化的流媒體體驗，並顯示與用戶過去歷史匹配度最高的電影或節目。
學習：面向初學者的數據科學項目構想
大數據與數據科學之間的區別
1. 概念
數據科學
它是一個涵蓋與數據相關的大多數事物的總稱——從數據的生成到數據清理、可視化、挖掘到分析，並處理原始數據和結構化數據（信息）。 這門科學包括統計學、編程、數學、解決問題等等。
大數據
大數據分析就是檢查原始數據以支持商業智能領域的決策。 算法流程在應用時將為多方面業務解決方案得出運營願景。 簡而言之，它需要被檢查、轉換、清理和建模為信息。
2. 應用
數據科學
數字廣告：您會注意到，每當您打開任何有廣告支持的網站時，廣告都與瀏覽歷史相關！ Google AdSense 或 Media.Net 等每個數字營銷領域都使用數據科學算法和機器學習來個性化您看到的廣告。
互聯網搜索：有時當您在瀏覽器中同時以普通模式和隱身模式搜索某個詞或運行查詢時，您會驚訝於兩個瀏覽器窗口中的搜索結果有何不同。 那是因為我們生活在一種過濾氣泡中，當我們登錄帳戶時，根據該帳戶的瀏覽歷史記錄，搜索結果會被過濾。
推薦系統：當我們談到 Netflix 時，其他幾個這樣的網站正在使用和開發許多算法來製作強大的推薦系統。 此類網站通常迎合用戶的喜好。 .
大數據
遊戲領域：您最喜歡的在線遊戲的單幀可能需要 100mb 的數據來渲染。 想像一下在單個在線遊戲會話中從服務器生成了多少大數據。
醫療保健部門：醫院和醫療保健服務提供商存儲大數據進行分析，以執行跟踪和優化患者流入、跟踪設施中設備和藥物的使用、組織患者信息等任務。
旅遊行業：旅行社從客戶那裡生成大數據，通過各種渠道優化服務和旅行路線。 研究消費者偏好，為他們提供最適合他們興趣的假期或體驗選項——這很可能優化轉化。
三、工作職責
數據科學
數據科學的主要責任可以用兩個詞來概括——探索性分析。 正如術語所暗示的那樣，科學結合機器學習算法來探索和分析數據。 分析可以預測結果——例如 2009 年美國房地產市場崩盤，這得益於異常和趨勢，既隱藏又明顯。
大數據
大數據超過 1 TB 並且是非結構化的，因為它是從多個來源捕獲的。 未來的解決方案取決於數據和結構，
未來解決方案的行為和結構，以及如何根據需求應用不同的技術（如 Spark、Hadoop 等）來交付它們。
4. 所需技能
數據科學
要成為一名數據科學家，您應該具備以下素質：
- 分析能力
- 數據管理技能
- 編程技巧
- 技術能力
- 熟悉數據庫系統
大數據
作為一名有抱負的大數據分析專業人士，我有必要提高熟練度：
需要統計學和數學方面的編程語言技能。
- 數據整理技巧
- 數據可視化，
- 機器學習技能，以及
- 溝通技巧。
雖然這兩個行業是相同的，但差異確實很大，而且可能令人震驚。 印度的數據科學家的薪水比大數據分析師高得多，因為他們擁有的技能可以幫助組織挖掘必要的趨勢，從而製定有助於帶來利潤的營銷計劃。
5. 薪級表
數據科學
數據科學家的平均年薪約為7,08,012 盧比。
大數據
一個普通的大數據分析專業人士可以賺取盧比。 每年 7,24,280
6. 職業選擇
數據科學
數據科學家正迅速成為他們工作的公司的骨幹，因為正是他們讀取數據的能力幫助公司取得成功。 以下是您可以探索的一些職業選擇：
數據/基礎架構/企業架構師的任務是為設計分析、跟踪應用程序行為和監督業務系統構建解決方案。
數據科學家通常負責處理數據，其中包括清理、挖掘、可視化數據以挖掘趨勢形式的隱藏信息。
數據分析師/工程師負責刷新和處理數據集。 識別對公司有用的數據集然後實時處理它們很重要。
統計學家在解釋統計信息時是精算科學和其他行業的支柱。
你必須從初級數據分析師或初級數據科學家等初級職位開始，然後才能在你的職業生涯中擔任更有意義的角色。
大數據
隨著全球產生數十億字節的數據，大數據分析師有多種職業選擇也就不足為奇了。 您可以探索的一些選項包括：
大數據工程師負責構建設計，然後與解決方案分析師一起測試和維護設計。
大數據分析師精通 Hadoop 和其他技術。 他們負責從統計學家和科學家可以使用的龐大數據集中查找信息。
商業智能工程師是數據倉庫的管理者。 他們創建查詢並參與解決複雜問題。
那麼，要成為著名的大數據分析人員，您需要遵循哪些步驟
您應該專注於研究數據分析或應用統計，以培養項目和數據庫管理的技能。
請記住，沒有經驗的就業是很困難的，因此，明智的做法是尋找實習機會，讓您可以與大數據分析專業人士一起工作或擔任大數據分析專業人士。 您作為實習生獲得的經驗可能是邁向非常成功的職業的第一步。
從助理開始，一旦你建立起獨立工作的信心，就可以轉至管理或團隊領導職位。
七、形成基礎
數據科學
在數據科學領域，使用科學應用程序。 這些應用程序幫助數據科學家提取信息或挖掘隱藏在大數據和其他數據中的趨勢。
該字段與過濾數據相關，然後為分析做準備。
應用程序和工具用於過濾模式並開發工作模型和解決方案。
大數據
大數據通常由大量互聯網流量捕獲。
用戶的行為模式和偏好是通過電子設備、AV 源、在線論壇和其他數字媒體捕獲的。
來自電子郵件和電子表格以及系統日誌的組織數據可以被捕獲為大數據。
在職業生涯中取得成功的最好方法是接受培訓。 現在可以通過以下方式進行培訓：
- upGrad提供的專業課程
學校和學院提供的額外課程 - 您工作的公司提供的培訓機會。
您不僅會發展成為分析師的關鍵知識，而且可能是成功的墊腳石。
教育是成功的關鍵，你所獲得的任何高級學位都會帶來更多更好的工作機會。
今天，一切都與自動化和技術有關。 因此，通過數據領域的學位和文憑熟悉先進和最新的工具和技術對於成功至關重要。
此外，教育網站還提供將理論與實踐知識和經驗相結合的認證。 沒有必要為了獲得認證而暫停您的職業生涯。 您可以加入在線課程並獲得您正在尋找的認證。
包起來
從上面共享的表格中可以明顯看出，這兩個字段彼此非常相似，有相當多的重疊。
大數據是海量的數據——至少 1 TB 的數據被認為是大數據。 但是，隨著全球範圍內捕獲數百萬和數万億的數據，大數據分析的數據大小已增加到1024 TB 或 PB 或 1024 PB（稱為艾字節）。
數據量正在增長，據《福布斯》雜誌報導，數據將以每秒 170 萬 MB 的速度生成。 只有大數據領域的專家才能管理非結構化數據，使其可供他人使用。
另一方面，數據科學負責清理、挖掘、準備和分析數據。 數據科學家將使用他們可以使用的工具來創建圖表、讀取模式並發現可能讓組織感到震驚和驚訝的異常情況。 圍繞這些分析計劃運營，使其成為單個單位或行業發展的關鍵要素。 沒有多少人知道，一些金融分析師發現了美國房地產市場的異常情況，並為崩盤做好了準備，賺了數百萬美元。
兩者可能會競爭，但如果沒有彼此，它們是不完整的。 數據科學需要數據才能發揮作用，而大數據需要科學家和分析師具有相關性。 選擇一個領域而不是另一個領域是個人喜好和傾向的問題。
兩者都是熱門領域，如果您在掌握行業趨勢的同時具備正確的知識和教育，那麼您可以在其中任何一個領域都做得很好。 當然，建立專業知識必須得到經驗的支持。 將來，從一個轉移到另一個的選項總是存在的。
如果您有興趣了解有關大數據的更多信息，請查看我們的 PG 大數據軟件開發專業文憑課程，該課程專為在職專業人士設計，提供 7 多個案例研究和項目，涵蓋 14 種編程語言和工具，實用的動手操作研討會，超過 400 小時的嚴格學習和頂級公司的就業幫助。
如果您有興趣學習 python 並想親身體驗各種工具和庫，請查看數據科學中的 Executive PG Program。
從世界頂級大學在線學習軟件開發課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。
