Verschillen tussen Data Scientist versus Big Data
Data Scientist heeft de kennis van de volledige stroom van volledige datameerarchitectuur vanaf het laden van gegevens tot de presentatie van een eindgebruiker. Gegevenswetenschappers voeren de gegevensstroom uit en ontwikkelen deze vanaf het begin van het laden van de gegevens totdat de eindgebruiker de juiste gegevens in een presentatie-indeling krijgt. Terwijl big data een van de onderdelen van de hele architectuur is. Big data is beperkt tot respectievelijk het laden, ophalen en voorbereiden van gegevenswoordenboektaak. Big data zorgen ervoor dat de gegevens die worden geladen en opgehaald, onderdeel uitmaken van de voorbereiding van het verwachte gegevenswoordenboek.
Gegevenslevenscyclus ziet er als volgt uit: 
- Enorme gegevens kwamen uit verschillende bronnen zoals Data Warehouse-tools, Managed Document Repository, File Shares, Databases en Cloud of External.
- Gegevens zijn geladen in het HDFS-systeem dat Enterprise Data Lake wordt genoemd. Het kan nodig zijn om te leren op het moment dat big data wordt begrepen. Hoe dat is geladen en hoe het wordt opgeslagen.
- Nadat de gegevens met succes zijn geladen, zijn er verschillende methoden om die gegevens te kiezen en er een te maken waarvoor een groot gegevenswoordenboek is vereist. Een van de meest populaire is Hive, die het laden van de gegevens als een soortgelijke tabel afhandelt en HiveQL ondersteunt (wat SQL-achtige taal is). Het gebruikte intern een kaartreductieprogramma dat essentieel is om te leren voor het begrijpen van big data.
- Nu is er nog een ander vooruitzicht om bedrijfsregels te maken die big data-woordenboek gebruiken voor analyse en rapportagedoeleinden zijn. Deze bedrijfsregels zijn geschreven door ontwikkelaars van bedrijfsregels, die voornamelijk experts zijn in statistiek, wiskunde en een geweldig inzicht in de huidige bedrijfsactiviteiten van die organisatie, inclusief voorspellende berekening.
- Nu zijn bedrijfsregels en big data-woordenboek klaar. Nu de taak voor rapportontwikkelaar. Ze ontwierpen rapportagestructuur in verschillende weergaven op basis van regels die zijn gedefinieerd door de ontwikkelaar van bedrijfsregels met behulp van een big data-woordenboek. Het rapport is gemakkelijk toegankelijk en biedt een toekomstperspectief voor die organisatie.
Als we nu de volledige stroom beschouwen, zijn er 4 soorten mensen betrokken voor installatie, implementatie en presentatie.
- Hadoop Admin (voor het instellen van HDFS-systeem)
- Big Data Developer (verantwoordelijk om gegevens te laden en woordenboek voor te bereiden door die enorme gegevens op te halen)
- Business Rule Developer (verantwoordelijk voor het ontwikkelen van business rule)
- Rapportontwikkelaar (ontwerp en presentatie aan eindgebruiker)
Nu zou een datawetenschapper de volledige kennis moeten hebben van boven de 4 delen die normaal verdeeld zijn als individuele verantwoordelijkheid.
Vergelijking tussen gegevenswetenschapper en big data
Hieronder vindt u de Top 3-vergelijking tussen Data Scientist en Big Data 
Belangrijkste verschillen tussen Data Scientist versus Big Data
Enkele belangrijke verschillen worden hieronder uitgelegd tussen Data Scientist en Big Data
- Voor het verbeteren van de systeemprestaties voor de eindgebruiker bij presentatie, is datawetenschapper voornamelijk afhankelijk van big data-mensen, omdat maximale prestatie-afstemming mogelijk kan zijn op het ophalen van gegevens. Terwijl big data-mensen volledig verantwoordelijk zijn voor data- of snelheidsoptimalisatie op het punt van het laden van gegevens en het ophalen van gegevens. Mensen zijn normaal gesproken betrokken bij het afstemmen op een kaartverkleiningstaak of verplaatsen de hele set-up naar bijenkorf of vonk op basis van gegevensvolume of organisatie-eis.
- Gegevenswetenschappers moeten een duidelijke kennis hebben van de zakelijke vereisten van elke organisatie om te helpen bij het opstellen van bedrijfsregels of presentatielogica. Ze zijn de sleutelpersoon om een juiste kans op organisatiegroei te bieden op basis van hun bedrijfsprestaties of huidige activiteit. Terwijl big data guy helemaal niets hoeft te weten over organisatiezaken of presentatielogica. Die jongens concentreren zich vooral op hoe gegevens uit verschillende bronnen soepel laden en ophalen sneller kan zijn voor het voorbereiden van een gegevenswoordenboek.
- Gegevenswetenschappers hebben normaal gesproken basiskennis over het opzetten van het HDFS-systeem. Terwijl Big Data Guy weet over de hele opzet van het HDFS-systeem, of ze nu als admin bij die taak zijn betrokken of niet. Omdat het werken met het afstemmen van prestaties bij het laden van gegevens of het ophalen van gegevens duidelijk verband houdt met dat systeem dat is ingesteld. Een toenemend aantal van het systeem heeft automatisch invloed op de prestaties van het laden of ophalen van gegevens. Maar alles hangt af van hoeveel data er echt nodig is voor die organisatie, wat opnieuw werd besloten door Data Scientist.
- Regelontwikkeling is een van de belangrijkste taken voor een datawetenschapper, terwijl big data-jongens die gemakkelijk kunnen vermijden.
Data Scientist versus Big Data Vergelijkingstabel
Hieronder vindt u de vergelijkingstabel tussen Data Scientist en Big Data
| BASIS VOOR
VERGELIJKING | Data scientist | Big Data |
| Hoofdtaak | Zorg ervoor dat de stroom van datameerarchitectuur van begin tot eind wordt beëindigd, beginnend bij het laden van gegevens tot presentatie aan de eindgebruiker. | Zorg ervoor dat enorme gegevens soepel worden geladen en die gegevens ophalen voor het voorbereiden van big data-woordenboeken die eenvoudig kunnen worden gebruikt voor het presenteren van eindgebruik door bedrijfsregels toe te passen. |
| Kennis | We moeten kennis hebben van de hele stroom, inclusief bedrijfsregels, het huidige bedrijfsspoor en een gebruikersvriendelijke presentatie voor een eindgebruiker. | Moet kennis hebben van het enorm soepel laden van gegevens uit verschillende bronnen en het zo snel mogelijk ophalen van gegevens zonder enige fout. |
| Technologie | Data Scientist heeft normaal een idee van alle technologieën of verwerkingstools zoals Hive, Map Reduce, R, Spark of de gerelateerde technologieën of tools. | Die jongens hebben duidelijke ideeën over het laden van gegevens en het ophalen van gegevens gerelateerde technologieën of tools. Normaal gesproken zijn er experts op het gebied van Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra, etc. |
Conclusie - Data Scientist versus Big Data
Data Scientist en Big Data zijn een vergelijkbaar soort specialist die helpt gegevens over te dragen (afkomstig uit verschillende bronnen) in een presentabel formaat dat de juiste organisatie of identificatie aan die specifieke organisatie gaf over hun waarschijnlijkheid van toekomstige groei- of verbeterpunten.
Dus als conclusie kan data science kennis hebben van hieronder hele secties
- Hadoop Admin (voor het instellen van HDFS-systeem)
- Big Data Developer (verantwoordelijk om gegevens te laden en woordenboek voor te bereiden door die enorme gegevens op te halen)
- Business Rule Developer (verantwoordelijk voor het ontwikkelen van business rule)
- Rapportontwikkelaar (ontwerp en presentatie aan eindgebruiker)
En ontwikkelaars van big data hebben de kennis hieronder:
- Het proces van het laden van gegevens uit verschillende soorten bronnen.
- Gestructureerde en ongestructureerde gegevens accepteren en deze gegevens laden op basis van systeemvereisten.
- Volledige kennis van HDFS en Map-Reduce-programmering.
- Kennis van bijgewerkte data-engine zoals Hive of Spark.
- Heel erg betrokken bij gegevensoptimalisatie op basis van de behoefte van de eindgebruiker.
- Een van de belangrijkste elementen voor het waarborgen van de gegevensstroom van de volledige gegevensstroomarchitectuur.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen datawetenschapper en big data, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 11 Geweldige verschillen tussen cloud computing en big data-analyse
- 5 must-know-oplossingen van Big Data Analytics
- Data Scientist versus Data Engineer - 7 Verbazingwekkende vergelijkingen
- Data Scientist versus Machine Learning
- Big Data Analytics-taken: geweldige gids