Diferența dintre știința datelor și tehnologia datelor
Știința datelor este un subiect interdisciplinar care exploatează metodele și instrumentele din statistici, domenii de aplicații și informatică pentru a prelucra date, structurate sau nestructurate, pentru a obține cunoștințe și cunoștințe semnificative. Data Science este procesul de extragere a informațiilor comerciale utile din date. Data Engineering proiectează și creează stiva de proces pentru colectarea sau generarea, stocarea, îmbogățirea și procesarea datelor în timp real. Ingineria datelor este responsabilă pentru construirea conductei sau a fluxului de lucru pentru deplasarea fără probleme a datelor de la o instanță la alta. Inginerii implicați au grijă de cerințele hardware și software alături de aspectele IT și de securitate și protecție a datelor.
Comparație față în cap între Data Science Vs Engineering Engineering (Infographics)
Mai jos este Top 6 Comparație între Data Science Vs Data Engineering
Diferențele cheie între Data Science Vs Engineering Engineering
urmează diferența dintre Data Science și Data Engineering
Știința datelor și Ingineria datelor sunt două discipline distincte, dar există câteva puncte de vedere în care oamenii le folosesc în mod interschimbabil. Acest lucru depinde, de asemenea, de organizația sau echipa de proiect care efectuează astfel de sarcini în care această distincție nu este marcată în mod specific. Pentru a stabili identitățile lor unice, evidențiem diferențele majore dintre cele două domenii:
- Ingineria datelor este disciplina care se ocupă de dezvoltarea cadrului pentru procesarea, stocarea și preluarea datelor din diferite surse de date. Pe de altă parte, Data Science este disciplina care dezvoltă un model care să atragă informații semnificative și utile din datele de bază.
- Ingineria datelor este responsabilă pentru descoperirea celor mai bune metode și identificarea soluțiilor și setului de instrumente optimizate pentru achiziția de date. Data Science este responsabil pentru dezvoltarea de modele și proceduri pentru extragerea informațiilor comerciale utile din date.
- Data Engineer pune bazele sau pregătește datele pe care un om de știință va dezvolta modelele de învățare automată și statistice.
- Ingineria de date folosește de obicei instrumente și limbaje de programare pentru a construi API pentru prelucrarea datelor la scară largă și optimizarea interogărilor. Dimpotrivă, Data Science folosește cunoștințele de statistică, matematică, informatică și cunoștințe de afaceri pentru dezvoltarea modelelor de analiză și inteligență specifice industriei.
- În timp ce Data Engineering se ocupă de utilizarea corectă a hardware-ului pentru procesarea, stocarea și distribuția datelor, este posibil ca știința datelor să nu fie foarte preocupată de configurația hardware, dar sunt necesare cunoștințe de calcul distribuite.
- Datele de știință trebuie să pregătească reprezentarea vizuală sau grafică din datele de bază, inginerul de date nu este obligat să facă aceleași studii stabilite.
Data Science Vs Tabelul de comparare a ingineriei datelor
Deși ambii termeni sunt legați de date, însă sunt discipline total distincte, în această secțiune, vom face o comparație dintre cap a ambelor date Data Science Vs Engineering Engineering.
| Baza pentru comparație | Știința datelor | Ingineria datelor |
| Definiție | Data Science extrage informații din datele brute pentru a aduce informații și valoare din date folosind modele statistice | Data Engineering creează API-ul și cadrul pentru consumarea datelor din surse diferite |
| Zona de expertiză | Această disciplină necesită o cunoaștere la nivel de experți de matematică, statistici, informatică și domeniu. Cunoașterea hardware nu este necesară | Ingineria datelor necesită programare, middleware și cunoștințe legate de hardware. Învățarea automată și cunoștințele statistice nu sunt obligatorii |
| Profilul de lucru | Stabilește modelul statistic și de învățare automată pentru analiză și le îmbunătățește
Creează vizualizări și diagrame pentru analiza datelor | Ajută echipa de știință a datelor aplicând transformări de caracteristici pentru modelele de învățare automată pe seturi de date
Nu necesită să lucreze la vizualizarea datelor |
| responsabilităţi | Este responsabil pentru performanța optimizată a modelului ML / statistic | Este responsabil pentru optimizarea și performanța întregii conducte de date |
| producție | Produsul Data Science este un produs de date | Produsul de inginerie de date este un sistem de flux, stocare și regăsire a datelor |
| Exemple | Un exemplu de produs de date poate fi un motor de recomandare, cum ar fi lista video recomandată de YouTube, filtre de e-mail pentru identificarea mesajelor de e-mail spam și non-spam. | Un exemplu de date Engineering ar fi să tragem tweet-uri zilnic de pe Twitter în depozitul de date din stup distribuit pe mai multe clustere. |
Concluzie
Știința datelor și Ingineria datelor sunt două discipline total diferite. Atât Știința Datelor, cât și Ingineria Datelor abordează domenii problematice distincte și necesită seturi de abilități și abordări specializate pentru a face față problemelor de zi cu zi. În timp ce Ingineria datelor poate să nu implice învățarea mașinilor și modelul statistic, ele trebuie să transforme datele astfel încât oamenii de știință de date să poată dezvolta modele de învățare automată. Deși oamenii de știință de date pot dezvolta un algoritm de bază pentru analiza și vizualizarea datelor, totuși, acestea depind complet de inginerii de date pentru cerința lor de date procesate și îmbogățite. Ambele domenii au o mulțime de oportunități și domeniu de muncă, cu date crescânde și apariția tehnologiilor de date IoT și Big va exista o cerință masivă de oameni de știință de date și ingineri de date în aproape fiecare organizație bazată pe IT. Pentru cei interesați de aceste domenii, nu este prea târziu să înceapă.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Data Science Vs Data Engineering, semnificația lor, Comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. acest articol constă din toate diferențele utile dintre Știința datelor și Ingineria datelor. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 5 Cea mai utilă diferență între știința datelor și învățarea mașinii
- Știința datelor vs Ingineria software | Top 8 comparații utile
- 3 cele mai bune cariere de date pentru Data Scientist vs Data Engineer vs Statisticist
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- Întrebări de interviu pentru inginerie software | Top and Most Întrebat