Różnice między Data Scientist a Big Data
Data Scientist ma wiedzę o całym przepływie pełnej architektury jeziora danych, od ładowania danych do prezentacji użytkownika końcowego. Badacze danych wykonują i rozwijają przepływ danych od początku ładowania danych, aż użytkownik końcowy otrzyma odpowiednie dane w formacie prezentacji. Natomiast big data jest jedną z części całej architektury. Big data ogranicza się odpowiednio do ładowania danych, pobierania i przygotowywania słownika danych. Duże dane upewnij się, że ładowane i pobierane dane są częścią przygotowywania oczekiwanego słownika danych.
Cykl życia danych będzie taki jak poniżej: 
- Ogromne dane pochodziły z różnych źródeł, takich jak narzędzia hurtowni danych, repozytorium zarządzanych dokumentów, udostępnienia plików, bazy danych oraz chmura lub zewnętrzne.
- Dane zostały załadowane do systemu HDFS o nazwie Enterprise Data Lake. Może być konieczne nauczenie się w momencie rozumienia dużych zbiorów danych. Jak to się ładuje i jak się przechowuje.
- Po pomyślnym załadowaniu danych istnieje kilka metod ich pobrania i utworzenia jednego wymagającego słownika dużych zbiorów danych. Jednym z bardzo popularnych jest Hive, który obsługuje ładowanie danych jako podobną tabelę i obsługuje HiveQL (który jest językiem podobnym do SQL). Wykorzystał wewnętrznie program do zmniejszania map, który jest niezbędny do nauki w celu zrozumienia dużych zbiorów danych.
- Teraz jest jeszcze jedna szansa na stworzenie reguł biznesowych, które będą wykorzystywać słownik dużych zbiorów danych do celów analitycznych i do celów sprawozdawczych. Te reguły biznesowe zostały napisane przez twórcę reguł biznesowych, którzy są głównie ekspertami w dziedzinie statystyki, matematyki i doskonale rozumieją bieżącą działalność tej organizacji, w tym obliczenia predykcyjne.
- Teraz reguły biznesowe i słownik dużych zbiorów danych są gotowe. Teraz zadanie dla programisty raportów. Zaprojektowali strukturę raportowania w różnych widokach w oparciu o reguły zdefiniowane przez programistę reguł biznesowych przy użyciu słownika dużych zbiorów danych. Raport może być łatwo dostępny i stanowić perspektywę dla tej organizacji.
Teraz, jeśli weźmiemy pod uwagę cały przepływ, 4 rodzaje ludzi zaangażowanych w konfigurację, wdrożenie i prezentację.
- Hadoop Admin (do konfiguracji systemu HDFS)
- Big Data Developer (odpowiedzialny za ładowanie danych i przygotowanie słownika poprzez pobieranie tych ogromnych danych)
- Deweloper reguł biznesowych (odpowiedzialny za opracowanie reguł biznesowych)
- Zgłoś programisty (projekt i prezentacja dla użytkownika końcowego)
Teraz jeden badacz danych powinien mieć całą wiedzę na temat ponad 4 części, które normalnie dzielą się jako indywidualna odpowiedzialność.
Bezpośrednie porównanie między Data Scientist a Big Data
Poniżej znajduje się porównanie 3 najlepszych danych między Data Scientist a Big Data 
Kluczowe różnice między Data Scientist a Big Data
Niektóre kluczowe różnice wyjaśniono poniżej między Data Scientist a Big Data
- Aby poprawić wydajność systemu dla użytkownika końcowego podczas prezentacji, specjalista ds. Danych zależy głównie od osób korzystających z dużych zbiorów danych, ponieważ maksymalne dostosowanie wydajności może być możliwe w części pobierania danych. Podczas gdy osoby korzystające z dużych zbiorów danych są w pełni odpowiedzialne za optymalizację danych lub prędkość w miejscu ładowania i logiki pobierania danych. Ludzie zwykle biorą udział w dostosowywaniu zadania polegającego na zmniejszeniu mapy lub przenoszeniu całego zestawu do gałęzi lub iskier w zależności od ilości danych lub wymagań organizacji.
- Badacze danych muszą mieć jasną wiedzę na temat wymagań biznesowych każdej organizacji, aby pomóc w przygotowaniu reguł biznesowych lub logiki prezentacji. Są kluczową osobą, która zapewnia właściwe prawdopodobieństwo rozwoju organizacji na podstawie wyników działalności lub bieżącej działalności. Tymczasem facet od dużych zbiorów danych wcale nie wymaga wiedzy o biznesie organizacji ani logice prezentacji. Ci faceci koncentrują się głównie na tym, jak dane z różnych źródeł ładują się płynnie, a pobieranie może być szybsze w celu przygotowania słownika danych.
- Naukowcy zwykle mają podstawową wiedzę na temat konfiguracji systemu HDFS. Podczas gdy facet od dużych zbiorów danych wie o całej konfiguracji systemu HDFS, bez względu na to, czy są zaangażowani jako administrator w tym zadaniu, czy nie. Ponieważ praca z dostrajaniem wydajności ładowania lub pobierania danych jest wyraźnie związana z konfiguracją tego systemu. Rosnąca liczba systemu będzie automatycznie wpływać na wydajność ładowania lub pobierania danych. Ale wszystko zależy od tego, ile danych jest naprawdę wymaganych dla tej organizacji, o czym ponownie zadecydował Data Scientist.
- Opracowywanie reguł jest jednym z kluczowych zadań dla naukowca danych, podczas gdy faceci z dużych zbiorów danych mogą łatwo tego uniknąć.
Data Scientist vs. Big Data Tabela porównawcza
Poniżej znajduje się tabela porównawcza między Data Scientist a Big Data
| PODSTAWA DO
PORÓWNANIE | Data Scientist | Big Data |
| Główne zadanie | Zapewnij przepływ danych w architekturze jeziora danych od początku do końca, począwszy od ładowania danych, aż po prezentację dla użytkownika końcowego. | Zapewnij płynne ładowanie ogromnych danych i pobieranie tych danych w celu przygotowania słownika dużych zbiorów danych, który można łatwo wykorzystać do prezentacji końcowego zastosowania poprzez zastosowanie reguł biznesowych. |
| Wiedza, umiejętności | Powinniśmy mieć wiedzę na temat całego przepływu, w tym reguł biznesowych, bieżącej ścieżki biznesowej organizacji i przyjaznej dla użytkownika prezentacji dla użytkownika końcowego. | Powinien mieć wiedzę na temat płynnego ładowania ogromnych danych z różnych źródeł i pobierania danych tak szybko, jak to możliwe, bez żadnych błędów. |
| Technologia | Data Scientist zwykle ma pojęcie o wszystkich technologiach lub narzędziach do przetwarzania, takich jak Hive, Map Reduce, R, Spark lub pokrewne technologie lub narzędzia. | Ci faceci mają jasne pomysły na ładowanie i pobieranie danych związanych z technologiami lub narzędziami. Zwykle są eksperci od Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra itp. |
Wniosek - Data Scientist vs. Big Data
Data Scientist i Big Data są podobnym specjalistą, który pomaga przesyłać dane (pochodzące z różnych źródeł) w możliwym do przedstawienia formacie, który dał tej konkretnej organizacji odpowiednią identyfikację lub wskazówki dotyczące prawdopodobieństwa przyszłych punktów wzrostu lub poprawy.
Podsumowując, nauka danych może mieć wiedzę poniżej całych sekcji
- Hadoop Admin (do konfiguracji systemu HDFS)
- Big Data Developer (odpowiedzialny za ładowanie danych i przygotowanie słownika poprzez pobieranie tych ogromnych danych)
- Deweloper reguł biznesowych (odpowiedzialny za opracowanie reguł biznesowych)
- Zgłoś programisty (projekt i prezentacja dla użytkownika końcowego)
Deweloper Big Data ma wiedzę poniżej:
- Proces ładowania danych z różnych rodzajów zasobów.
- Akceptowanie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz zarządzanie ładowaniem tych danych w oparciu o wymagania systemowe.
- Pełna znajomość programowania HDFS i mapowania map.
- Znajomość zaktualizowanego silnika danych, takiego jak ula lub Spark.
- Bardzo zaangażowany w optymalizację danych w oparciu o wymagania użytkownika końcowego.
- Jeden z kluczowych elementów zapewniających przepływ danych całej architektury przepływu danych.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między Data Scientist a Big Data, ich znaczeniu, porównaniem bezpośrednim, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 11 niesamowitych różnic między chmurą obliczeniową a analizą Big Data
- 5 niezbędnych rozwiązań analityki Big Data
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 niesamowitych porównań
- Data Scientist vs. Machine Learning
- Big Data Analytics Jobs: Amazing Guide