Rozdiely medzi vedcami údajov verzus veľké dáta
Vedec údajov má vedomosti o celom toku architektúry úplného dátového jazera od načítania údajov až po prezentáciu koncového používateľa. Vedci údajov vykonávajú a rozvíjajú tok údajov od začiatku načítania údajov, až kým koncový používateľ nezíska príslušné údaje vo formáte prezentácie. Zatiaľ čo veľké dáta sú jednou z častí celej architektúry. Veľké dáta sa obmedzujú na načítanie, načítanie a prípravu dátového slovníka. Veľké údaje zabezpečujú, že načítavanie a načítavanie údajov je súčasťou prípravy očakávaného slovníka údajov.
Životný cyklus údajov bude nasledujúci: 
- Obrovské údaje pochádzajú z rôznych druhov, ako sú nástroje Data Warehouse, Spravované úložisko dokumentov, Zdieľanie súborov, Databázy a Cloud alebo External.
- Dáta boli načítané do systému HDFS, ktorý sa nazýva Enterprise Data Lake. Môže sa to naučiť v čase porozumenia veľkým dátam. Ako sa to načíta a ako sa ukladá.
- Po úspešnom načítaní údajov existuje niekoľko metód na ich výber a vytvorenie jedného vyžaduje veľký dátový slovník. Jedným z veľmi populárnych je Hive, ktorý spracováva načítanie údajov ako rovnaká tabuľka a podporuje HiveQL (čo je jazyk podobný SQL). Interne používal program na zníženie mapy, ktorý je nevyhnutný na naučenie sa porozumieť veľkým údajom.
- Teraz existuje ďalšia perspektíva na vytvorenie obchodných pravidiel, ktoré budú používať veľký dátový slovník na analytické účely a na účely vykazovania. Tieto obchodné pravidlá napísal vývojár obchodných pravidiel, ktorí sú hlavne odborníkmi v oblasti štatistiky, matematiky a úžasného porozumenia súčasného podnikania tejto organizácie vrátane prediktívneho výpočtu.
- Teraz sú pripravené obchodné pravidlá a slovník veľkých dát. Teraz je úlohou vývojára prehľadov. Navrhli štruktúru prehľadov v rôznych pohľadoch na základe pravidiel definovaných vývojárom obchodných pravidiel pomocou slovníka veľkých údajov. Táto správa môže byť ľahko prístupná a poskytnúť budúcej perspektíve pre túto organizáciu.
Ak teraz vezmeme do úvahy celý tok, zapojia sa 4 ľudia, ktorí sa podieľajú na nastavení, nasadení a prezentácii.
- Hadoop Admin (pre nastavenie systému HDFS)
- Big Data Developer (zodpovedný za načítanie údajov a prípravu slovníka načítaním týchto obrovských údajov)
- Vývojár obchodných pravidiel (zodpovedný za rozvoj obchodných pravidiel)
- Report Developer (návrh a prezentácia pre koncového používateľa)
Jeden vedec údajov by teraz mal mať všetky vedomosti o viac ako 4 častiach, ktoré sa bežne delia podľa individuálnej zodpovednosti.
Porovnanie Head to Head medzi Data Scientist vs Big Data
Nižšie je prvé 3 porovnanie medzi Data Scientist vs Big Data 
Hlavné rozdiely medzi vedcom údajov a veľkými údajmi
Niektoré kľúčové rozdiely sú vysvetlené nižšie medzi Data Scientist a Big Data
- Aby sa zlepšil výkon systému pre koncového používateľa pri prezentácii, vedec údajov závisí hlavne od veľkých ľudí s údajmi, pretože maximálna úroveň ladenia výkonu je možná v časti získavania údajov. Zatiaľ čo veľké údaje sú v plnej miere zodpovedné za optimalizáciu údajov alebo rýchlosti v oblasti zavádzania údajov a logiky získavania údajov. Ľudia sa zvyčajne podieľajú na ladení úloh spojených s mapovaním alebo premiestňujú celú zostavu do úľa alebo iskry na základe objemu údajov alebo požiadaviek organizácie.
- Vedci údajov musia mať jasnú znalosť obchodných požiadaviek akejkoľvek organizácie na pomoc pri príprave obchodných pravidiel alebo prezentačnej logiky. Sú kľúčovou osobou, ktorá poskytuje skutočnú pravdepodobnosť rastu organizácie na základe ich obchodnej činnosti alebo súčasnej činnosti. Zatiaľ čo veľký dátový človek nevyžaduje vôbec informácie o organizácii podnikania alebo logike prezentácie. Títo chlapci sa zameriavajú hlavne na to, ako sa údaje z rôznych zdrojov hladko načítavajú a načítavanie môže byť rýchlejšie pri príprave dátového slovníka.
- Vedec údajov má zvyčajne základné znalosti o nastavení systému HDFS. Kým veľký dátový chlap vie o celom nastavení systému HDFS, či už ide o správcu alebo nie. Keďže práca s ladením výkonu pri načítaní údajov alebo získavaní údajov jasne súvisí s týmto nastavením systému. Zvyšujúci sa počet systémov automaticky ovplyvní výkon načítania alebo načítania údajov. Všetko však záleží na tom, koľko údajov je skutočne potrebných pre túto organizáciu, o ktorej sa opäť rozhodol Data Scientist.
- Vývoj pravidiel je jednou z kľúčových úloh pre vedcov údajov, zatiaľ čo veľkí chlapci sa tomu ľahko môžu vyhnúť.
Vedec údajov vs tabuľka porovnávania veľkých údajov
Nižšie je uvedená porovnávacia tabuľka medzi Data Scientist a Big Data
| ZÁKLAD PRE
POROVNANIE | Vedec dát | Veľké dáta |
| Hlavná úloha | Zabezpečte koniec až do konca toku architektúry dátových jazier, od načítania údajov až po prezentáciu až po koncového používateľa. | Zabezpečte plynulé načítanie údajov a získajte tieto údaje na prípravu veľkého dátového slovníka, ktorý možno ľahko použiť na prezentáciu konečného použitia uplatnením obchodných pravidiel. |
| vedomosti | Mali by sme poznať celý tok, vrátane obchodných pravidiel, aktuálneho priebehu organizácie a užívateľsky príjemnej prezentácie pre koncového používateľa. | Mal by mať vedomosti o hladkom načítavaní obrovských údajov z rôznych zdrojov a o tom, ako rýchlo a bezchybne načítať údaje. |
| technológie | Data Scientist má zvyčajne predstavu o všetkých technológiách alebo nástrojoch na spracovanie ako Hive, Map Reduce, R, Spark alebo súvisiacich technológiách alebo nástrojoch. | Títo chlapci majú jasnú predstavu o technológiách alebo nástrojoch na načítanie údajov a získavanie údajov. Zvyčajne existujú odborníci na Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra atď. |
Záver - Data Scientist vs Big Data
Data Scientist a Big Data sú podobným typom špecialistov, ktorí pomáhajú prenášať údaje (pochádzajúce z rôznych zdrojov) v reprezentatívnom formáte, ktorý danej konkrétnej organizácii poskytol náležitú identifikáciu alebo usmernenie týkajúce sa ich pravdepodobnosti budúcich bodov rastu alebo zlepšenia.
Na záver možno povedať, že veda o údajoch môže mať znalosti o celých oddieloch
- Hadoop Admin (pre nastavenie systému HDFS)
- Big Data Developer (zodpovedný za načítanie údajov a prípravu slovníka načítaním týchto obrovských údajov)
- Vývojár obchodných pravidiel (zodpovedný za rozvoj obchodných pravidiel)
- Report Developer (návrh a prezentácia pre koncového používateľa)
Vývojár veľkých dát má vedomosti uvedené nižšie:
- Proces načítania údajov z rôznych typov zdrojov.
- Prijímanie štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov a riadenie ich načítania na základe systémových požiadaviek.
- Plná znalosť programovania HDFS a Map-Reduce.
- Znalosť aktualizovaného modulu údajov, ako je úľ alebo Spark.
- Veľmi sa podieľa na optimalizácii údajov na základe požiadavky koncového používateľa.
- Jeden z kľúčových členov na zabezpečenie toku údajov v celej architektúre toku údajov.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca rozdielmi medzi vedcami údajov verzus veľkými dátami, ich významom, porovnávaním údajov medzi jednotlivými hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacími tabuľkami a závermi. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- 11 úžasných rozdielov medzi výpočtovou technikou Cloud v porovnaní s analýzou veľkých dát
- 5 Musí vedieť know-how analýzy veľkých dát
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných porovnaní
- Data Scientist vs Machine Learning
- Úlohy v oblasti veľkých dát: Amazing Guide