Разница между наукой о данных и разработкой данных
Data Science - это междисциплинарный предмет, который использует методы и инструменты из статистики, предметной области и информатики для обработки данных, структурированных или неструктурированных, для получения значимых знаний и знаний. Наука о данных - это процесс извлечения полезных бизнес-данных из данных. Data Engineering проектирует и создает стек процессов для сбора или генерации, хранения, обогащения и обработки данных в режиме реального времени. Data Engineering отвечает за построение конвейера или рабочего процесса для плавного перемещения данных из одного экземпляра в другой. Вовлеченные инженеры заботятся о требованиях к аппаратному и программному обеспечению наряду с аспектами безопасности и защиты ИТ и данных.
Сравнение данных между Data Science и Data Engineering (инфографика)
Ниже приведены 6 лучших сравнений Data Science и Data Engineering.
Ключевые различия между Data Science и Data Engineering
Ниже следует разница между Data Science и Data Engineering
Наука о данных и инженерия данных - это две разные дисциплины, но есть некоторые точки зрения, в которых люди используют их взаимозаменяемо. Это также зависит от организации или проектной команды, выполняющих такие задачи, где это различие не отмечено специально. Чтобы установить их уникальные идентичности, мы выделяем основные различия между двумя полями:
- Data Engineering - это дисциплина, которая занимается разработкой структуры для обработки, хранения и извлечения данных из разных источников данных. С другой стороны, Data Science - это дисциплина, которая разрабатывает модель для извлечения значимой и полезной информации из базовых данных.
- Data Engineering отвечает за поиск лучших методов и определение оптимизированных решений и наборов инструментов для сбора данных. Data Science отвечает за разработку моделей и процедур для извлечения полезных бизнес-данных из данных.
- Инженер данных закладывает фундамент или подготавливает данные, на основе которых специалист по данным разработает модели машинного обучения и статистические модели.
- Инженерия данных обычно использует инструменты и языки программирования для создания API для крупномасштабной обработки данных и оптимизации запросов. Напротив, Data Science использует знания статистики, математики, информатики и бизнес-знаний для разработки отраслевых аналитических и интеллектуальных моделей.
- В то время как Data Engineering также заботится о правильном использовании оборудования для обработки, хранения и распространения данных, Data Science может не сильно интересоваться конфигурацией оборудования, но для этого требуются знания в области распределенных вычислений.
- Специалистам по данным необходимо подготовить визуальное или графическое представление из базовых данных. Инженеру по данным не требуется проводить те же исследования.
Data Science против Сравнительной таблицы Data Engineering
Хотя оба термина связаны с данными, но они представляют собой совершенно разные дисциплины, в этом разделе мы проведем непосредственное сравнение как Data Science, так и Data Engineering.
| Основа для сравнения | Наука о данных | Инженерия данных |
| Определение | Data Science извлекает информацию из необработанных данных для получения информации и оценки из данных с использованием статистических моделей. | Data Engineering создает API и среду для использования данных из разных источников. |
| Область знаний | Эта дисциплина требует экспертных знаний в области математики, статистики, информатики и предметной области. Знание аппаратного обеспечения не требуется | Инженерия данных требует знаний в области программирования, промежуточного программного обеспечения и оборудования. Машинное обучение и статистика знаний не обязательны |
| Рабочий профиль | Устанавливает статистическую и машинную модель обучения для анализа и продолжает улучшать их
Создает визуализации и графики для анализа данных | Помогает команде Data Science применять преобразования функций для моделей машинного обучения в наборах данных.
Не требует работы над визуализацией данных |
| обязанности | Отвечает за оптимизированные показатели ОД / Статистической модели. | Отвечает за оптимизацию и производительность всего конвейера данных. |
| Выход | Результатом Data Science является продукт данных | Результатом разработки данных является система потока, хранения и поиска данных |
| Примеры | Примером продукта данных Ann может быть механизм рекомендаций, например, список рекомендуемых видео YouTube, фильтры электронной почты для выявления спама и не спама. | Одним из примеров Data Engineering может быть перетаскивание ежедневных твитов из Twitter в хранилище данных улья, распределенное по нескольким кластерам. |
Вывод
Data Science и Data Engineering - две совершенно разные дисциплины. Как Data Science, так и Data Engineering решают различные проблемные области и требуют специальных навыков и подходов для решения повседневных проблем. Хотя разработка данных может не включать машинное обучение и статистическую модель, им необходимо преобразовать данные, чтобы ученые-разработчики могли разрабатывать модели машинного обучения на их основе. Хотя специалисты по данным могут разработать основной алгоритм анализа и визуализации данных, тем не менее, они полностью зависят от инженеров данных в их требованиях к обрабатываемым и обогащенным данным. Обе области имеют множество возможностей и масштабов работы, так как с увеличением объема данных и появлением технологий IoT и Big data будут требоваться ученые и инженеры данных практически во всех ИТ-организациях. Для тех, кто интересуется этими областями, еще не поздно начать.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Data Science против Data Engineering, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Эта статья состоит из всех полезных различий между Data Science и Data Engineering. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 5 самых полезных отличий между наукой о данных и машинным обучением
- Data Science vs Software Engineering | Топ 8 полезных сравнений
- 3 лучших карьеры данных для Data Scientist против Data Engineer против Statistician
- Большие данные против Data Science - чем они отличаются?
- Интервью по программной инженерии Вопросы | Лучшие и самые популярные