Data Science Vs Інженерія даних - хто з них корисніший

• Різниця між науковими даними та інженерією даних

Різниця між науковими даними та інженерією даних

Data Science - це міждисциплінарний предмет, який використовує методи та інструменти зі статистики, домену додатків та інформатики для обробки даних, структурованих чи неструктурованих, з метою отримання значущого розуміння та знань. Data Science - це процес отримання корисних даних про бізнес із даних. Data Engineering розробляє та створює стек процесів для збору чи генерації, зберігання, збагачення та обробки даних у режимі реального часу. Інженерія даних відповідає за побудову конвеєра або робочого процесу для безперебійного руху даних від одного екземпляра до іншого. Задіяні інженери піклуються про вимоги до апаратного та програмного забезпечення поряд із аспектами безпеки та захисту інформації та інформації.

Порівняння «Інтернетінг» (Інфографіка)

Нижче наведено топ-6 порівнянь між Data Science Vs Data Engineering

Ключові відмінності між Data Science Vs Engineering Engineering

далі - різниця між Data Science та Data Engineering

Наука даних та інженерія даних - це дві різні дисципліни, але є деякі погляди, де люди використовують їх взаємозамінно. Це також залежить від організації чи проектної групи, яка виконує такі завдання, коли ця відмінність не позначена спеціально. Щоб встановити їх унікальну ідентичність, ми виділяємо основні відмінності між двома полями:

1. Інженерія даних - це дисципліна, яка займається розробкою основи для обробки, зберігання та пошуку даних з різних джерел даних. З іншого боку, Data Science - це дисципліна, яка розробляє модель для отримання значущих та корисних відомостей з базових даних.
2. Інженерія даних відповідає за пошук найкращих методів та визначення оптимізованих рішень та набору інструментів для збору даних. Data Science відповідає за розробку моделей та процедур вилучення корисних даних про бізнес із даних.
3. Інженер даних закладає основу або готує дані, за якими Data Scientist буде розробляти машинне навчання та статистичні моделі.
4. В інженерії даних зазвичай використовуються інструменти та мови програмування для створення API для широкомасштабної обробки даних та оптимізації запитів. Навпаки, Data Science використовує знання статистики, математики, інформатики та ділових знань для розробки конкретних галузевих моделей аналізу та розвідки.
5. Незважаючи на те, що Data Engineering також піклується про правильне використання обладнання для обробки, зберігання та розповсюдження даних, наука даних може не дуже стосуватися конфігурації обладнання, але необхідні знання про розподілені обчислення.
6. Вченим потрібно підготувати візуальне або графічне зображення з базових даних, інженеру даних не потрібно робити ті ж самі набори досліджень.

Таблиця порівняння даних Science Science Vs

Хоча обидва терміни пов'язані з даними, але вони є абсолютно різними дисциплінами, у цьому розділі ми зробимо порівняльне дослідження обох даних Science Science Vs Data Engineering.

Основа для порівняння	Дані науки	Інженерія даних
Визначення	Data Science черпає уявлення з необроблених даних для отримання розуміння та цінності даних, використовуючи статистичні моделі	Інженерія даних створює API та основи для використання даних з різних джерел
Область експертизи	Ця дисципліна вимагає знань експертного рівня з математики, статистики, інформатики та галузі. Знання обладнання не потрібні	Інжиніринг даних вимагає знань щодо програмування, програмного забезпечення та обладнання. Машинне навчання та знання статистики не є обов'язковими
Робочий профіль	Встановлює статистичну та машинну модель навчання для аналізу та продовжує їх вдосконалювати Побудовує візуалізації та графіки для аналізу даних	Допомагає команді Data Science, застосовуючи перетворення функцій для моделей машинного навчання на наборах даних Не вимагає роботи над візуалізацією даних
Обов’язки	Відповідає за оптимізовану ефективність моделі ML / статистики	Відповідає за оптимізацію та працездатність цілого конвеєра даних
Вихідні дані	Вихід Data Science - продукт даних	Результатом інженерії даних є система потоку даних, зберігання та пошук
Приклади	Приклад продукту даних може бути механізмом рекомендацій, таким як список рекомендованих відео YouTube, фільтри електронної пошти для виявлення спаму та неспам-листів.	Одним із прикладів Інжинірингу даних може бути щоденне перетворення твітів із Twitter у сховище даних вуликів, яке розповсюджується на декілька кластерів.

Висновок

Наука даних та інженерія даних - дві абсолютно різні дисципліни. Як наука даних, так і інженерія даних вирішують окремі проблемні області та потребують спеціалізованих наборів навичок та підходів для вирішення щоденних проблем. Незважаючи на те, що інженерія даних може не включати машинне навчання та статистичну модель, їм потрібно перетворити дані так, щоб науковці могли над собою розробляти моделі машинного навчання. Хоча вчені даних можуть розробити основний алгоритм аналізу та візуалізації даних, проте вони повністю залежать від інженерів даних щодо їх вимоги до оброблених та збагачених даних. В обох сферах є багато можливостей та масштабів роботи, при збільшенні даних та появі технологій передачі даних IoT та Big існує велика потреба в науковцях даних та інженерах даних майже в кожній організації, що базується на ІТ. Для тих, хто цікавиться цими напрямами, починати ще не пізно.

Рекомендована стаття

Це був посібник із даних Data Science Vs Data Engineering, їх значення, порівняння «голова до голови», ключові відмінності, таблиця порівняння та висновок. Ця стаття складається з усіх корисних відмінностей між Data Science та Data Engineering. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

1. 5 Найбільш корисна різниця між науковими даними та машинним навчанням
2. Data Science vs Software Engineering | Топ-8 корисних порівнянь
3. 3 найкращих кар'єри даних для Data Scientist та Data Engineer проти статистиків
4. Big Data vs Science Data - чим вони відрізняються?
5. Питання для інтерв'ю програмного забезпечення | Топ і найбільш запитувані