Diferențele dintre Data Scientist și Big Data
Data Scientist are cunoștințe despre întregul flux de arhitectură completă a lacurilor de date începând de la încărcarea datelor până la prezentarea unui utilizator final. Cercetătorii de date execută și dezvoltă fluxul de date de la începutul încărcării datelor până când utilizatorul final primește datele corespunzătoare într-un format de prezentare. În timp ce datele mari reprezintă una dintre părțile întregii arhitecturi. Datele mari sunt limitate la încărcarea, respectiv preluarea și pregătirea sarcinii de dicționar de date. Datele mari vă asigură că datele care se încarcă și se extrag este o parte a pregătirii dicționarului de date preconizat.
Ciclul de viață al datelor va fi ca mai jos: 
- Datele uriașe proveneau din surse de soiuri precum instrumente pentru depozitul de date, depozitul documentelor gestionate, partajarea fișierelor, bazele de date și Cloud sau extern.
- Datele au fost încărcate în sistemul HDFS care a numit Enterprise Data Lake. Poate fi nevoie să înveți în momentul înțelegerii datelor mari. Cum s-a încărcat și cum se stochează.
- După ce datele s-au încărcat cu succes, există mai multe metode pentru a alege aceste date și pentru a crea una care necesită un mare dicționar de date. Unul dintre cele mai populare este Hive, care se ocupă de încărcarea datelor ca un tabel similar și acceptă HiveQL (care este limbaj SQL). Acesta a folosit un program de reducere a hărții pe plan intern, esențial de învățat pentru înțelegerea datelor mari.
- Acum există o altă perspectivă de a crea reguli de afaceri care vor folosi dicționarul de date mari pentru analize și vor avea ca scop raportarea. Aceste reguli de afaceri au fost scrise de dezvoltatorul de reguli de afaceri, care sunt în principal experți în statistici, matematică și înțelegere minunată a activității curente a organizației respective, inclusiv calcul predictiv.
- Acum regulile de afaceri și dicționarul de date mari sunt gata. Acum, sarcina pentru dezvoltatorul de rapoarte. Ei au proiectat structura de raportare în puncte de vedere diferite, pe baza regulilor definite de dezvoltatorul de reguli de afaceri, folosind dicționarul de date mari. Raportul poate fi ușor accesibil și poate oferi o perspectivă viitoare pentru organizația respectivă.
Acum, dacă avem în vedere fluxul întreg, există 4 tipuri de persoane implicate pentru înființare, desfășurare și prezentare.
- Hadoop Admin (pentru configurarea sistemului HDFS)
- Big Data Developer (responsabil pentru încărcarea datelor și pregătirea dicționarului prin preluarea acestor date uriașe)
- Dezvoltator de reguli de afaceri (responsabil cu elaborarea regulilor de afaceri)
- Raportarea dezvoltatorului (proiectare și prezentare utilizatorului final)
Acum, un om de știință de date ar trebui să aibă întreaga cunoștință de peste 4 părți, care, în mod normal, împărțite ca responsabilitate individuală.
Comparație față în cap între Data Scientist și Big Data
Mai jos este Top 3 Comparație între Data Scientist și Big Data 
Diferențele cheie între Data Scientist și Big Data
Unele diferențe cheie sunt explicate mai jos între Data Scientist și Big Data
- Pentru îmbunătățirea performanței sistemului pentru utilizatorul final la prezentare, oamenii de știință de date depind în principal de oamenii cu date mari, întrucât ajustarea maximă a performanței poate fi posibilă pe partea de preluare a datelor. În timp ce oamenii de date mari sunt pe deplin responsabili de optimizarea datelor sau de viteză în ceea ce privește încărcarea datelor și logica de preluare a datelor. Oamenii sunt în mod normal implicați în reglarea unei sarcini de reducere a hărții sau mutarea întregului set în stup sau în funcție de volumul de date sau de cerințele organizației.
- Oamenii de știință de date trebuie să aibă o cunoaștere clară a cerințelor de afaceri ale oricărei organizații pentru a ajuta la pregătirea regulilor de afaceri sau a logicii de prezentare. Ele sunt persoana cheie pentru a oferi o probabilitate adecvată de creștere a organizației pe baza performanței afacerii sau a activității curente. În timp ce tipul de date mari nu trebuie să știe deloc logica de organizare sau de prezentare. Acești tipuri se concentrează în principal asupra modului în care datele din diferite surse se încarcă fără probleme și preluarea poate fi mai rapidă pentru pregătirea unui dicționar de date.
- De obicei, oamenii de știință de date au cunoștințe de bază despre sistemul HDFS înființat. În timp ce tipul de date mari știe despre întreaga configurație a sistemului HDFS, indiferent dacă implică ca administrator la acea sarcină sau nu. Deoarece lucrul cu reglarea performanței la încărcarea datelor sau preluarea datelor este clar legat de sistemul configurat. Un număr din ce în ce mai mare din sistem va afecta automat performanțele de încărcare a datelor sau de preluare. Dar totul depinde de cât de multe date sunt într-adevăr necesare pentru acea organizație, care a decis din nou Data Scientist.
- Dezvoltarea regulilor este una dintre sarcinile cheie pentru un om de știință de date, în timp ce tipurile de date mari pot evita cu ușurință.
Data Scientist vs. Tabelul de comparare a datelor mari
Mai jos este tabelul de comparație între Data Scientist și Big Data
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE | Data științific | Date mare |
| Sarcina principala | Asigurați-vă fluxul de arhitectură al lacului de date, începând de la încărcarea datelor până la prezentare la utilizatorul final. | Asigurați încărcarea imensă a datelor și obținerea acestor date pentru pregătirea unui dicționar de date mari, care poate fi utilizat cu ușurință pentru prezentarea utilizării finale prin aplicarea regulilor de afaceri. |
| Cunoştinţe | Ar trebui să avem cunoștințe cu privire la întregul flux, inclusiv reguli de afaceri, trasee de organizare curente de afaceri și prezentare prietenoasă pentru un utilizator final. | Ar trebui să aibă cunoștințe cu privire la încărcarea de date uriașă din diverse surse și să obțină date cât mai repede posibil, fără nicio greșeală. |
| Tehnologie | Data Scientist, în mod normal, are o idee despre toate tehnologiile sau instrumentele de procesare precum Hive, Map Reduce, R, Spark sau tehnologiile sau instrumentele aferente. | Acești tipi au idei clare cu privire la tehnologiile sau instrumentele legate de încărcarea datelor și preluarea datelor. În mod normal, există experți în Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra etc. |
Concluzie: Data Scientist vs Big Data
Data Scientist și Big Data sunt un fel similar de specialist care ajută la transferul de date (provenite din diverse surse) într-un format prezentabil, care a dat o identificare sau îndrumare adecvată acelei organizații specifice cu privire la probabilitatea lor de creștere sau puncte de îmbunătățire viitoare.
Deci, ca o concluzie știința datelor poate avea cunoștințe de mai jos secțiuni întregi
- Hadoop Admin (pentru configurarea sistemului HDFS)
- Big Data Developer (responsabil pentru încărcarea datelor și pregătirea dicționarului prin preluarea acestor date uriașe)
- Dezvoltator de reguli de afaceri (responsabil cu elaborarea regulilor de afaceri)
- Raportarea dezvoltatorului (proiectare și prezentare utilizatorului final)
Iar dezvoltatorul de date mari are cunoștințele de mai jos:
- Procesul de încărcare a datelor din diferite tipuri de resurse.
- Acceptarea datelor structurate și nestructurate și reușirea încărcării datelor pe baza cerințelor sistemului.
- Cunoașterea completă a programării HDFS și Map-Reduce.
- Cunoașterea motorului de date actualizat precum stupul sau Spark.
- Foarte implicat în optimizarea datelor pe baza cerinței utilizatorului final.
- Unul dintre membrii cheie pentru asigurarea fluxului de date a întregii arhitecturi a fluxului de date.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre oamenii de știință de date față de datele mari, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- 11 Diferențe nemaipomenite între Cloud Computing și Big Data Analytics
- 5 soluții must-know ale Big Data Analytics
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparații uimitoare
- Data scientist vs Machine Learning
- Locuri de muncă în analizele de date mari: Ghid uimitor