Differenze tra Data Scientist e Big Data
Data Scientist ha la conoscenza dell'intero flusso dell'architettura completa dei laghi di dati a partire dal caricamento dei dati fino alla presentazione di un utente finale. I data scientist eseguono e sviluppano il flusso di dati dall'inizio del caricamento dei dati fino a quando l'utente finale ottiene i dati appropriati in un formato di presentazione. Considerando che i big data sono una delle parti dell'intera architettura. I big data si limitano rispettivamente al caricamento, al recupero e alla preparazione dei dati del dizionario dei dati. I big data assicurano che i dati caricati e recuperati facciano parte della preparazione del dizionario dei dati previsto.
Il ciclo di vita dei dati sarà come di seguito: 
- Enormi dati provengono da varie fonti come strumenti di Data Warehouse, Managed Document Repository, File Shares, Database e Cloud o External.
- I dati sono stati caricati nel sistema HDFS che ha chiamato Enterprise Data Lake. Potrebbe essere necessario apprendere al momento della comprensione dei big data. Come caricato e come memorizza.
- Dopo che i dati sono stati caricati correttamente, esistono diversi metodi per selezionare tali dati e crearne uno che richiede un dizionario per big data. Uno dei più popolari è Hive che gestisce il caricamento dei dati come una tabella simile e supporta HiveQL (che è un linguaggio simile a SQL). Ha utilizzato internamente il programma di riduzione delle mappe, essenziale per la comprensione dei big data.
- Ora c'è un'altra prospettiva per creare regole di business che utilizzeranno il dizionario dei big data per analisi e scopi di reporting. Queste regole aziendali sono state redatte dallo sviluppatore delle regole aziendali, che sono principalmente esperti di statistica, matematica e meravigliosa comprensione dell'attuale attività di tale organizzazione, incluso il calcolo predittivo.
- Ora le regole aziendali e il dizionario dei big data sono entrambi pronti. Ora l'attività per lo sviluppatore di report. Hanno progettato la struttura di report in diverse viste in base alle regole definite dallo sviluppatore delle regole di business utilizzando il dizionario dei big data. Il rapporto può essere facilmente accessibile e fornire una prospettiva futura per tale organizzazione.
Ora, se consideriamo l'intero flusso, ci sono 4 tipi di persone coinvolte per l'installazione, la distribuzione e la presentazione.
- Hadoop Admin (per impostare il sistema HDFS)
- Big Data Developer (responsabile del caricamento dei dati e della preparazione del dizionario recuperando questi enormi dati)
- Business Rule Developer (responsabile dello sviluppo di business rule)
- Sviluppatore di report (progettazione e presentazione per l'utente finale)
Ora un data scientist dovrebbe avere l'intera conoscenza di sopra 4 parti che normalmente si dividono come responsabilità individuale.
Confronto testa a testa tra Data Scientist vs Big Data
Di seguito è riportato il Top 3 Confronto tra Data Scientist vs Big Data 
Differenze chiave tra Data Scientist e Big Data
Alcune differenze chiave sono spiegate di seguito tra Data Scientist vs Big Data
- Per migliorare le prestazioni del sistema all'utente finale durante la presentazione, lo scienziato dei dati dipende principalmente dalle persone che utilizzano i big data, poiché è possibile ottenere la massima ottimizzazione delle prestazioni sulla parte di recupero dei dati. Considerando che le persone di big data sono pienamente responsabili dell'ottimizzazione dei dati o della velocità nella logica del caricamento e del recupero dei dati. Le persone sono normalmente coinvolte nell'ottimizzazione di un'attività di riduzione della mappa o spostano l'intera configurazione su hive o spark in base al volume di dati o ai requisiti dell'organizzazione.
- I data scientist devono avere una chiara conoscenza dei requisiti aziendali di qualsiasi organizzazione per aiutare nella preparazione delle regole aziendali o della logica di presentazione. Sono le persone chiave a fornire una probabilità adeguata di crescita dell'organizzazione in base alle prestazioni aziendali o all'attività corrente. Considerando che i big data non hanno bisogno di conoscere il business dell'organizzazione o la logica di presentazione. Questi ragazzi si concentrano principalmente su come i dati provenienti da varie fonti si caricano senza problemi e il recupero può essere più veloce per preparare un dizionario di dati.
- I data scientist hanno normalmente conoscenze di base sulla configurazione del sistema HDFS. Considerando che i big data conoscono l'intera configurazione del sistema HDFS, indipendentemente dal fatto che coinvolgano o meno l'amministratore di quel compito. Poiché lavorare con l'ottimizzazione delle prestazioni sul caricamento o il recupero dei dati è chiaramente correlato alla configurazione del sistema. Un numero crescente del sistema influirà automaticamente sulle prestazioni del caricamento o del recupero dei dati. Ma tutto dipende da quanti dati sono realmente necessari per quell'organizzazione che ha deciso di nuovo da Data Scientist.
- Lo sviluppo di regole è uno dei compiti chiave per uno scienziato di dati, mentre i big data possono facilmente evitarlo.
Data Scientist vs Big Data Comparison Table
Di seguito è riportata la tabella di confronto tra Data Scientist e Big Data
| BASE PER
CONFRONTO | Data Scientist | Big Data |
| Compito principale | Garantire end-to-end il flusso dell'architettura del data lake, a partire dal caricamento dei dati fino alla presentazione all'utente finale. | Garantire il caricamento regolare di dati di grandi dimensioni e il recupero di tali dati per la preparazione del dizionario dei big data che può essere facilmente utilizzato per presentare l'uso finale applicando le regole aziendali. |
| Conoscenza | Dovremmo avere conoscenza dell'intero flusso, comprese le regole aziendali, l'attuale traccia aziendale dell'organizzazione e una presentazione intuitiva per un utente finale. | Dovrebbe avere la conoscenza di enormi dati che si caricano senza problemi da varie fonti e di recuperare i dati il più rapidamente possibile senza errori. |
| Tecnologia | Lo scienziato dei dati normalmente ha un'idea di tutte le tecnologie o strumenti di elaborazione come Hive, Map Reduce, R, Spark o le tecnologie o gli strumenti correlati. | Quei ragazzi hanno le idee chiare sul caricamento dei dati e sul recupero di dati relativi a tecnologie o strumenti. Di solito ci sono esperti su Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra, ecc. |
Conclusione -Data Scientist vs Big Data
Data Scientist e Big Data sono lo stesso tipo di specialista che aiuta a trasferire i dati (provenienti da varie fonti) in un formato presentabile che ha fornito la corretta identificazione o guida a quella specifica organizzazione circa la loro probabilità di crescita futura o punti di miglioramento.
Quindi, in conclusione, la scienza dei dati può avere conoscenza di sotto intere sezioni
- Hadoop Admin (per impostare il sistema HDFS)
- Big Data Developer (responsabile del caricamento dei dati e della preparazione del dizionario recuperando questi enormi dati)
- Business Rule Developer (responsabile dello sviluppo di business rule)
- Sviluppatore di report (progettazione e presentazione per l'utente finale)
E lo sviluppatore di big data ha le conoscenze di seguito:
- Il processo di caricamento dei dati da vari tipi di risorse.
- Accettare dati strutturati e non strutturati e riuscire a caricare tali dati in base ai requisiti di sistema.
- Conoscenza completa della programmazione HDFS e Map-Reduce.
- Conoscenza del motore di dati aggiornato come hive o Spark.
- Molto coinvolto nell'ottimizzazione dei dati in base alle esigenze dell'utente finale.
- Uno dei membri chiave per garantire il flusso di dati dell'intera architettura del flusso di dati.
Articolo raccomandato
Questa è stata una guida alle differenze tra Data Scientist e Big Data, il loro significato, il confronto diretto, le differenze chiave, la tabella di confronto e le conclusioni. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- 11 Differenze impressionanti tra Cloud Computing e Big Data Analytics
- 5 soluzioni indispensabili di Big Data Analytics
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 confronti sorprendenti
- Data Scientist vs Machine Learning
- Processi di analisi di Big Data: Guida straordinaria