Rozdiel medzi vedeckými a dátovými technikami
Data Science je interdisciplinárny subjekt, ktorý využíva metódy a nástroje od štatistík, aplikačnej domény a informatiky až po spracovanie údajov, štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných, s cieľom získať zmysluplné poznatky a vedomosti. Data Science je proces získavania užitočných obchodných poznatkov z údajov. Data Engineering navrhuje a vytvára zásobník procesov na zhromažďovanie alebo vytváranie, ukladanie, obohacovanie a spracovanie údajov v reálnom čase. Dátové inžinierstvo je zodpovedné za vybudovanie plynovodu alebo pracovného toku pre plynulý pohyb údajov z jednej inštancie do druhej. Zapojení inžinieri sa starajú o hardvérové a softvérové požiadavky spolu s aspektmi bezpečnosti a ochrany IT a údajov.
Porovnanie medzi jednotlivými údajmi Vs Data Engineering (Infographics)
Nasleduje Top 6 Porovnanie medzi Data Science Vs Data Engineering
Kľúčové rozdiely medzi Data Science Vs Data Engineering
Nasleduje rozdiel medzi Data Science a Data Engineering
Data Science a Data Engineering sú dve odlišné disciplíny, napriek tomu existujú názory, v ktorých ich ľudia používajú zameniteľne. Závisí to aj od toho, či organizácia alebo projektový tím vykoná také úlohy, pokiaľ nie je toto rozlíšenie osobitne označené. Na zistenie ich jedinečnej identity upozorňujeme na hlavné rozdiely medzi týmito dvoma oblasťami:
- Data Engineering je disciplína, ktorá sa stará o rozvoj rámca pre spracovanie, ukladanie a získavanie údajov z rôznych zdrojov údajov. Na druhej strane, Data Science je disciplína, ktorá vyvíja model na získavanie zmysluplných a užitočných poznatkov z podkladových údajov.
- Dátové inžinierstvo je zodpovedné za objavovanie najlepších metód a identifikáciu optimalizovaných riešení a nástrojov na získavanie údajov. Data Science je zodpovedná za vývoj modelov a postupov na získavanie užitočných obchodných poznatkov z údajov.
- Data Engineer kladie základy alebo pripravuje údaje, na ktorých bude vedec údajov vyvíjať strojové učenie a štatistické modely.
- Dátové inžinierstvo zvyčajne používa nástroje a programovacie jazyky na zostavenie API pre rozsiahle spracovanie údajov a optimalizáciu dotazov. Naopak, Data Science využíva poznatky zo štatistík, matematiky, informatiky a obchodných znalostí na vývoj priemyselných analýz a spravodajských modelov.
- Aj keď Data Engineering sa tiež stará o správne využitie hardvéru pri spracovaní, ukladaní a distribúcii údajov, Data Science sa nemusí príliš zaujímať o hardvérovú konfiguráciu, ale vyžaduje sa znalosť distribuovanej výpočtovej techniky.
- Vedci údajov musia pripraviť vizuálne alebo grafické zobrazenie zo základných údajov. Údajový technik nemusí robiť rovnaké štúdie štúdií.
Porovnávacia tabuľka Data Science Vs Data Engineering Engineering
Aj keď oba pojmy súvisia s údajmi, ale sú to úplne odlišné disciplíny, v tejto časti urobíme porovnanie oboch údajov Data Engineering Vs Data Engineering.
| Základ pre porovnanie | Data Science | Dátové inžinierstvo |
| definícia | Data Science čerpá poznatky zo základných údajov na získanie štatistík a hodnoty z údajov pomocou štatistických modelov | Dátové inžinierstvo vytvára API a rámec na konzumáciu údajov z rôznych zdrojov |
| Oblasť špecializácie | Táto disciplína vyžaduje odborné znalosti z matematiky, štatistiky, informatiky a domény. Hardvérové znalosti nie sú potrebné | Dátové inžinierstvo vyžaduje znalosti programovania, middlewaru a hardvéru. Strojové učenie a štatistické znalosti nie sú povinné |
| Pracovný profil | Zavádza štatistický model a model strojového učenia na analýzu a neustále ich vylepšuje
Zostavuje vizualizácie a grafy pre analýzu údajov | Pomáha tímu Data Science aplikáciou transformácií funkcií pre modely strojového učenia na množinách údajov
Nevyžaduje sa práca na vizualizácii údajov |
| zodpovednosť | Zodpovedá za optimalizovaný výkon ML / štatistického modelu | Je zodpovedný za optimalizáciu a výkon celého dátového potrubia |
| Výkon | Výstupom Data Science je dátový produkt | Výstupom dátového inžinierstva je dátový tok, ukladací a vyhľadávací systém |
| Príklady | Príkladom dátového produktu môže byť nástroj na odporúčanie, ako je zoznam odporúčaných videí YouTube, e-mailové filtre na identifikáciu nevyžiadaných a nevyžiadaných e-mailov. | Jedným z príkladov dátového inžinierstva by bolo vytiahnuť denné tweety zo služby Twitter do úľového dátového skladu rozloženého do viacerých klastrov. |
záver
Data Science a Data Engineering sú dve úplne odlišné disciplíny. Data Science aj Data Engineering sa zaoberajú rôznymi problémovými oblasťami a vyžadujú si špecializované súbory zručností a prístupy na riešenie každodenných problémov. Aj keď dátové inžinierstvo nemusí zahŕňať strojové učenie a štatistický model, musia údaje transformovať, aby vedci údajov mohli nad nimi vyvinúť modely strojového učenia. Aj keď vedci údajov môžu vyvinúť základný algoritmus na analýzu a vizualizáciu údajov, sú úplne závislí na údajových inžinieroch, pokiaľ ide o ich požiadavku na spracované a obohatené údaje. Obidve oblasti majú veľa príležitostí a rozsah práce. S rastúcimi údajmi a príchodom technológií IoT a Big data technology bude takmer v každej organizácii založenej na informačných technológiách existovať obrovská požiadavka na vedcov údajov a dátových inžinierov. Pre záujemcov o tieto oblasti nie je príliš neskoro začať.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca pre Data Science Vs Data Engineering, ich význam, porovnanie hlava-hlava, kľúčové rozdiely, porovnávacia tabuľka a záver. Tento článok obsahuje všetky užitočné rozdiely medzi Data Science a Data Engineering. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- 5 najužitočnejších rozdielov medzi údajovou vedou a strojovým učením
- Data Science vs Softvérové inžinierstvo Top 8 užitočných porovnaní
- 3 najlepšia kariéra v oblasti údajov pre vedcov údajov vs technik údajov a štatistik
- Big Data vs Data Science - Ako sa líšia?
- Otázky týkajúce sa rozhovoru v oblasti softvérového inžinierstva Najlepšie a najčastejšie otázky