Различия между Data Scientist и Big Data
Data Scientist обладает знаниями обо всем потоке архитектуры полного озера данных, начиная с загрузки данных и заканчивая презентацией конечного пользователя. Специалисты по обработке данных выполняют и развивают поток данных от начала загрузки данных до тех пор, пока конечный пользователь не получит соответствующие данные в формате представления. В то время как большие данные являются одной из частей всей архитектуры. Большие данные ограничиваются загрузкой, извлечением и подготовкой словаря данных соответственно. Большие данные гарантируют, что данные, которые загружаются и выбираются, являются частью подготовки ожидаемого словаря данных.
Жизненный цикл данных будет выглядеть следующим образом: 
- Огромные данные поступали из различных источников, таких как инструменты хранилища данных, хранилище управляемых документов, общие файловые ресурсы, базы данных и облачные или внешние.
- Данные были загружены в систему HDFS, которая называется Enterprise Data Lake. Это может потребоваться для изучения во время понимания больших данных. Как это загружено и как это хранит.
- После успешной загрузки данных есть несколько способов выбрать эти данные и создать один из них, требующий большого словаря данных. Одним из самых популярных является Hive, который обрабатывает загрузку данных в виде одинаковой таблицы и поддерживает HiveQL (язык, похожий на SQL). Он внутренне использовал программу уменьшения карты, которая необходима для понимания больших данных.
- Теперь есть еще одна перспектива для создания бизнес-правил, которые будут использовать словарь больших данных для аналитики и для целей отчетности. Эти бизнес-правила были написаны разработчиком бизнес-правил, которые в основном являются экспертами в области статистики, математики и прекрасно разбираются в текущей деятельности этой организации, включая прогнозные расчеты.
- Теперь бизнес-правила и словарь больших данных готовы. Теперь задача для разработчика отчетов. Они разработали структуру отчетов в разных представлениях на основе правил, определенных разработчиком бизнес-правил с использованием словаря больших данных. Отчет может быть легко доступен и предоставить будущую перспективу для этой организации.
Теперь, если мы рассмотрим весь поток, для настройки, развертывания и презентации задействовано 4 вида людей.
- Hadoop Admin (для настройки системы HDFS)
- Big Data Developer (отвечает за загрузку данных и подготовку словаря, извлекая эти огромные данные)
- Разработчик бизнес-правил (отвечает за разработку бизнес-правил)
- Разработчик отчетов (дизайн и презентация для конечного пользователя)
Теперь один ученый должен обладать полными знаниями выше 4 частей, которые обычно делятся на индивидуальную ответственность.
Сравнение данных между Data Scientist и Big Data
Ниже приведено сравнение трех лучших данных между Data Scientist и Big Data. 
Ключевые различия между Data Scientist и Big Data
Ниже приведены некоторые ключевые различия между Data Scientist и Big Data.
- Чтобы повысить производительность системы для конечного пользователя при представлении, ученый, работающий с данными, в основном зависит от людей, работающих с большими данными, так как максимальная настройка производительности может быть возможной при извлечении данных. В то время как большие данные люди несут полную ответственность за оптимизацию данных или скорости с точки зрения загрузки данных и логики выборки данных. Обычно люди участвуют в настройке задачи по уменьшению карты или переводят все настройки в улей или искру в зависимости от объема данных или требований организации.
- Специалисты по данным должны иметь четкое представление о бизнес-требованиях любой организации для помощи в подготовке бизнес-правил или логики представления. Они являются ключевым лицом, обеспечивающим надлежащую вероятность роста организации в зависимости от эффективности их бизнеса или текущей деятельности. Принимая во внимание, что парень, работающий с большими данными, вообще не должен знать об организации бизнеса или логике представления. Эти ребята в основном концентрируются на том, как данные из разных источников загружаются гладко и выборка может быть быстрее при подготовке словаря данных.
- Специалист по данным обычно имеет базовые знания по настройке системы HDFS. Принимая во внимание, что специалист по большим данным знает обо всех настройках системы HDFS, независимо от того, участвуют ли они в качестве администратора в этой задаче или нет. Поскольку работа с настройкой производительности при загрузке или извлечении данных явно связана с настройкой этой системы. Увеличение количества системы будет автоматически влиять на производительность загрузки или извлечения данных. Но все зависит от того, сколько данных действительно требуется для той организации, что снова решено Data Scientist.
- Разработка правил является одной из ключевых задач для исследователя данных, в то время как специалисты по большим данным могут легко избежать этого.
Data Scientist и Сравнительная таблица больших данных
Ниже приведена сравнительная таблица между Data Scientist и Big Data.
| ОСНОВА ДЛЯ
СРАВНЕНИЕ | Data Scientist | Большое количество данных |
| Основная задача | Обеспечение сквозного потока архитектуры озера данных, начиная с загрузки данных до представления конечному пользователю. | Обеспечьте бесперебойную загрузку огромных данных и извлечение этих данных для подготовки словаря больших данных, который можно легко использовать для представления конечного использования с применением бизнес-правил. |
| Знание | У нас должно быть знание всего процесса, включая бизнес-правила, текущую бизнес-схему организации и удобную для пользователя презентацию для конечного пользователя. | Должен обладать знаниями об огромной загрузке данных из разных источников и о том, как быстро получать данные без каких-либо ошибок. |
| Технологии | Data Scientist обычно имеет представление обо всех технологиях или инструментах обработки, таких как Hive, Map Reduce, R, Spark или связанных с ними технологиях или инструментах. | У этих ребят есть четкие идеи по загрузке и извлечению данных, связанных с технологиями или инструментами. Там обычно специалисты по Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra и т. Д. |
Заключение - Ученый данных против больших данных
Data Scientist и Big Data - это аналогичные специалисты, которые помогают передавать данные (полученные из разных источников) в презентабельном формате, который дает надлежащую идентификацию или руководство для конкретной организации относительно их вероятности будущего роста или улучшения.
Таким образом, в качестве вывода данных наука может иметь знания ниже целых разделов
- Hadoop Admin (для настройки системы HDFS)
- Big Data Developer (отвечает за загрузку данных и подготовку словаря, извлекая эти огромные данные)
- Разработчик бизнес-правил (отвечает за разработку бизнес-правил)
- Разработчик отчетов (дизайн и презентация для конечного пользователя)
И разработчик больших данных имеет знания ниже:
- Процесс загрузки данных из различных типов ресурсов.
- Прием структурированных и неструктурированных данных и управление загрузкой этих данных на основе системных требований.
- Полное знание программирования HDFS и Map-Reduce.
- Знание обновленного движка данных, такого как куст или Spark.
- Очень много участвует в оптимизации данных на основе требований конечного пользователя.
- Один из ключевых членов для обеспечения потока данных всей архитектуры потока данных.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между Data Scientist и Big Data, их значением, сравнением «голова к голове», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 11 Потрясающих различий между облачными вычислениями и аналитикой больших данных
- 5 обязательных решений для аналитики больших данных
- Data Scientist и Data Engineer - 7 потрясающих сравнений
- Data Scientist vs Machine Learning
- Аналитика больших данных: удивительное руководство