Data Scientist vs Big Data - з’ясуйте 3 дивовижні відмінності

Відмінності даних Data Scientist від великих даних

Data Scientist має знання про весь потік архітектури озера з повними даними, починаючи від завантаження даних до представлення кінцевим користувачем. Науковці даних виконують і розвивають потік даних від початку завантаження даних до моменту, коли кінцевий користувач отримає відповідні дані у форматі презентації. Тоді як великі дані є однією з частин усієї архітектури. Великі дані обмежуються завантаженням даних, завантаженням та підготовкою завдання словника даних відповідно. Великі дані переконайтеся, що дані, які завантажуються та отримуються, є частиною підготовки очікуваного словника даних.

Життєвий цикл даних буде таким:

Величезні дані надходили з таких джерел, як інструменти сховища даних, керований сховище документів, спільні файли, бази даних та хмара або зовнішні.
Дані завантажені в систему HDFS, яка називається Enterprise Data Lake. Це може знадобитися навчитися під час розуміння великих даних. Як це завантажується і як він зберігається.
Після успішного завантаження даних існує декілька методів для вибору цих даних та створення потрібного словника великих даних. Одним з найпопулярніших є Hive, який обробляє дані як однакова таблиця та підтримує HiveQL (що є мовою, подібною до SQL). Він використовував внутрішньо програму зменшення карт, яку необхідно навчитися розуміти великі дані.
Зараз є ще одна перспектива створити бізнес-правила, які використовуватимуть словник великих даних для аналітики та звітності. Ці правила бізнесу були розроблені розробниками бізнес-правил, які в основному знають статистику, математику та чудове розуміння поточного бізнесу цієї організації, включаючи прогнозний розрахунок.
Тепер бізнес-правила та словник великих даних готові. Тепер завдання для розробника звітів. Вони розробили структуру звітності в різних поглядах на основі правил, визначених розробником бізнес-правил, використовуючи словник великих даних. Звіт може бути легкодоступним та забезпечити майбутню перспективу для цієї організації.

Тепер, якщо ми розглянемо весь потік, там існує 4 види людей, які беруть участь у створенні, розгортанні та презентації.

Hadoop Admin (для налаштування системи HDFS)
Big Data Developer (відповідає за завантаження даних та підготовку словника шляхом отримання цих величезних даних)
Розробник бізнес-правил (відповідальний за розробку бізнес-правил)
Повідомлення розробника (дизайн та презентація для кінцевого користувача)

Тепер один науковець повинен мати всі знання з вище 4 частин, які зазвичай поділяються як індивідуальна відповідальність.

Порівняння порівняння між Data Dataentist та Big Data

Нижче наведено топ-3 порівняння даних Data Scientist та Big Data

Основні відмінності між Data Scientist та Big Data

Нижче пояснено деякі ключові відмінності між Data Scientist та Big Data

Для поліпшення продуктивності системи для кінцевого споживача при презентації, науковець даних в основному залежить від людей з великими даними, оскільки можлива максимальна настройка продуктивності в частині отримання даних. Тоді як люди з великими даними повністю відповідають за дані або оптимізацію швидкості в точці завантаження даних і логіки отримання даних. Люди, як правило, беруть участь у налаштуванні задачі зі зменшення карти або переміщують весь набір у вулик чи іскру залежно від обсягу даних або вимог організації.
Науковці повинні мати чіткі знання про бізнес-вимоги будь-якої організації для допомоги у підготовці бізнес-правил або логіці викладу. Вони є ключовою особою, яка забезпечує належну ймовірність зростання організації, виходячи з їхньої діяльності чи поточної діяльності. В той час, як хлопець з великими даними взагалі не вимагає знати про організацію бізнесу чи логіку презентації. Ці хлопці в основному концентруються на тому, як дані з різних джерел плавно завантажуються, а отримання може бути швидшим для підготовки словника даних.
Науковці з даними, як правило, мають базові знання щодо створення системи HDFS. В той час, як хлопець з великими даними знає про всю систему HDFS, незалежно від того, вони задіяні як адміністратор у цій задачі чи ні. Оскільки робота з налаштуванням продуктивності щодо завантаження даних або отримання даних чітко пов'язана з налаштованою системою. Збільшення кількості системи автоматично впливатиме на продуктивність завантаження чи отримання даних. Але все залежить від того, скільки даних насправді потрібно для тієї організації, яка знову вирішила Data Scientist.
Розробка правил є одним із ключових завдань для науковця з даними, тоді як хлопці з великими даними можуть легко уникнути цього.

Data Scientist та таблиця порівняння великих даних

Нижче наведена таблиця порівняння даних Data Scientist та Big Data

ОСНОВА ДЛЯ ПОРІВНЯЙТЕ	Data Scientist	Великі дані
Основне завдання	Переконайтеся, що закінчується потік архітектури озера даних, починаючи від завантаження даних до презентації до кінцевого користувача.	Забезпечте безперебійне завантаження величезних даних та отримання цих даних для підготовки словника великих даних, які можна легко використовувати для подання кінцевого використання, застосовуючи бізнес-правила.
Знання	Ми повинні мати знання про весь потік, включаючи правила ведення бізнесу, поточний бізнес-трек організації та зручну презентацію для кінцевого споживача.	Слід мати знання про безперебійне завантаження величезних даних з різних джерел та отримання даних якомога швидше, без помилок.
Технологія	Data Scientist зазвичай має уявлення про всі технології чи засоби обробки, такі як вулик, зменшення карти, R, іскра або пов'язані з цим технології чи інструменти.	Ці хлопці мають чіткі ідеї щодо завантаження даних та отримання даних, пов'язаних із технологіями чи інструментами. Там зазвичай працюють фахівці з вулика, іскри, MapReduce, свині, кассандри тощо

Висновок - Дані вченого проти великих даних

Data Scientist та Big Data - подібний фахівець, який допомагає передавати дані (що надходять з різних джерел) у презентабельному форматі, який дав належну ідентифікацію або вказівки цій конкретній організації щодо їхньої ймовірності майбутнього зростання чи покращення.

Тож як висновок наука може мати знання нижче цілих розділів

Hadoop Admin (для налаштування системи HDFS)
Big Data Developer (відповідає за завантаження даних та підготовку словника шляхом отримання цих величезних даних)
Розробник бізнес-правил (відповідальний за розробку бізнес-правил)
Повідомлення розробника (дизайн та презентація для кінцевого користувача)

А розробники великих даних мають знання нижче:

Процес завантаження даних з різних видів ресурсів.
Прийняття структурованих та неструктурованих даних та керування завантаженням цих даних на основі системних вимог.
Повні знання HDFS та програмування Map-Reduce.
Знання оновлених механізмів передачі даних, як вулик або Іскра.
Дуже сильно бере участь в оптимізації даних на основі вимог кінцевого споживача.
Один з ключових елементів для забезпечення потоку даних всієї архітектури потоків даних.