Różnica między nauką o danych a inżynierią danych
Data Science to przedmiot interdyscyplinarny, który wykorzystuje metody i narzędzia ze statystyki, dziedziny aplikacji i informatyki do przetwarzania danych, ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych, w celu uzyskania znaczących informacji i wiedzy. Data Science to proces pozyskiwania przydatnych danych biznesowych z danych. Inżynieria danych projektuje i tworzy stos procesów do gromadzenia lub generowania, przechowywania, wzbogacania i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Inżynieria danych jest odpowiedzialna za budowanie potoku lub przepływu pracy w celu płynnego przenoszenia danych z jednej instancji do drugiej. Zaangażowani inżynierowie dbają o wymagania sprzętowe i programowe, a także aspekty związane z bezpieczeństwem i ochroną danych i danych.
Bezpośrednie porównanie między Data Science a inżynierią danych (infografiki)
Poniżej znajduje się 6 najlepszych porównań między Data Science a inżynierią danych
Kluczowe różnice między Data Science a inżynierią danych
Poniżej przedstawiono różnicę między Data Science a Data Engineering
Nauka i inżynieria danych to dwie odrębne dyscypliny, ale istnieją pewne poglądy, w których ludzie używają ich zamiennie. Zależy to również od podjęcia przez organizację lub zespół projektowy takich zadań, jeżeli to rozróżnienie nie jest wyraźnie oznaczone. Aby ustalić ich unikalne tożsamości, podkreślamy główne różnice między tymi dwoma polami:
- Inżynieria danych to dyscyplina, która zajmuje się opracowywaniem ram przetwarzania, przechowywania i wyszukiwania danych z różnych źródeł danych. Z drugiej strony, Data Science to dyscyplina, która opracowuje model pozwalający czerpać sensowne i przydatne informacje z danych bazowych.
- Inżynieria danych jest odpowiedzialna za odkrywanie najlepszych metod i identyfikację zoptymalizowanych rozwiązań i zestawu narzędzi do pozyskiwania danych. Data Science jest odpowiedzialna za opracowywanie modeli i procedur wydobywania przydatnych danych biznesowych z danych.
- Inżynier danych kładzie podwaliny lub przygotowuje dane, na których naukowiec opracuje modele uczenia maszynowego i modele statystyczne.
- Inżynieria danych zwykle wykorzystuje narzędzia i języki programowania do budowy interfejsu API do przetwarzania danych na dużą skalę i optymalizacji zapytań. Przeciwnie, Data Science wykorzystuje wiedzę z zakresu statystyki, matematyki, informatyki i wiedzy biznesowej do opracowywania specyficznych dla branży modeli analizy i wywiadu.
- Podczas gdy inżynieria danych dba również o prawidłowe wykorzystanie sprzętu do przetwarzania, przechowywania i dystrybucji danych, nauka danych może nie być zbytnio zainteresowana konfiguracją sprzętu, ale wymagana jest wiedza na temat przetwarzania rozproszonego.
- Dane Naukowcy muszą przygotować wizualną lub graficzną reprezentację z danych bazowych, inżynier danych nie musi wykonywać tych samych badań.
Dane Science vs. Tabela inżynierii danych
Chociaż oba terminy są powiązane z danymi, to jednak są one zupełnie odrębnymi dyscyplinami, w tej sekcji dokonamy bezpośredniego porównania obu inżynierii danych i inżynierii danych.
| Podstawa do porównania | Data Science | Inżynieria danych |
| Definicja | Nauka danych czerpie dane z surowych danych w celu uzyskania wglądu i wartości danych za pomocą modeli statystycznych | Inżynieria danych tworzy interfejsy API i platformę do wykorzystywania danych z różnych źródeł |
| Obszar zainteresowań | Ta dyscyplina wymaga wiedzy na poziomie matematyki, statystyki, informatyki i dziedziny. Znajomość sprzętu nie jest wymagana | Inżynieria danych wymaga wiedzy programistycznej, oprogramowania pośredniego i sprzętu. Uczenie maszynowe i wiedza statystyczna nie są obowiązkowe |
| Profil pracy | Ustanawia model statystyczny i model uczenia maszynowego do celów analizy i stale je ulepsza
Tworzy wizualizacje i wykresy do analizy danych | Pomaga zespołowi Data Science, stosując transformacje funkcji w modelach uczenia maszynowego w zestawach danych
Nie wymaga pracy nad wizualizacją danych |
| Obowiązki | Odpowiada za zoptymalizowane działanie modelu ML / statystycznego | Odpowiada za optymalizację i wydajność całego strumienia danych |
| Wynik | Rezultatem Data Science jest produkt danych | Rezultatem inżynierii danych jest system przepływu, przechowywania i wyszukiwania danych |
| Przykłady | Przykładem produktu danych może być silnik rekomendacji, taki jak lista polecanych filmów na YouTube, filtry e-mail do identyfikowania spamu i wiadomości e-mail bez spamu. | Jednym z przykładów inżynierii danych byłoby ściąganie codziennych tweetów z Twittera do hurtowni danych gałęzi w wielu klastrach. |
Wniosek
Nauka danych i inżynieria danych to dwie zupełnie różne dyscypliny. Zarówno Data Science, jak i Data Engineering zajmują się różnymi obszarami problemowymi i wymagają specjalistycznych zestawów umiejętności i podejść do radzenia sobie z codziennymi problemami. Chociaż inżynieria danych może nie obejmować uczenia maszynowego i modelu statystycznego, musi przekształcić dane, aby naukowcy danych mogli opracować modele uczenia maszynowego. Chociaż naukowcy danych mogą opracować podstawowy algorytm do analizy i wizualizacji danych, to jednak są całkowicie zależni od inżynierów danych, jeśli chodzi o ich wymagania dotyczące przetwarzanych i wzbogaconych danych. Oba pola mają wiele możliwości i zakresu prac, a wraz ze wzrostem ilości danych i pojawieniem się technologii IoT i Big Data, naukowcy i inżynierowie danych będą musieli spełnić ogromne wymagania w prawie każdej organizacji opartej na IT. Dla osób zainteresowanych tymi obszarami nie jest za późno na rozpoczęcie.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po inżynierii danych i inżynierii danych, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. ten artykuł zawiera wszystkie przydatne różnice między Data Science a Data Engineering. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 5 Najbardziej użyteczna różnica między Data Science a Machine Learning
- Nauka danych a inżynieria oprogramowania Top 8 przydatnych porównań
- 3 Najlepsze kariery danych dla Data Scientist vs. Data Engineer vs. Statistician
- Big Data vs Data Science - czym się różnią?
- Pytania do inżynierii oprogramowania Najpopularniejsze i najczęściej zadawane pytania