Rozdíly mezi datovými vědci a velkými daty
Data Scientist má znalosti o celém toku architektury úplného datového jezera od načtení dat až po prezentaci koncového uživatele. Vědci dat provádějí a rozvíjejí tok dat od začátku načítání dat, dokud koncový uživatel nezíská příslušná data ve formátu prezentace. Zatímco velká data jsou jednou z částí celé architektury. Velká data jsou omezena na načítání, načítání a přípravu datového slovníku. Velká data se ujistěte, že načítání a načítání dat je součástí přípravy očekávaného datového slovníku.
Životní cyklus dat bude vypadat takto: 
- Obrovská data pocházela ze zdrojů odrůd, jako jsou nástroje Data Warehouse, Managed Document Repository, Shares File, Databases a Cloud nebo External.
- Data byla načtena do systému HDFS nazývaného Enterprise Data Lake. Může se to naučit v době, kdy rozumí velkým datům. Jak se to načte a jak se ukládá.
- Po úspěšném načtení dat existuje několik způsobů, jak tyto údaje vybrat a vytvořit, což vyžaduje velký datový slovník. Jedním z velmi populárních je Hive, který zpracovává načítání dat jako stejná tabulka a podporuje HiveQL (což je jazyk podobný SQL). Interně používal program snižování map, který je nezbytný pro pochopení velkých dat.
- Nyní existuje další vyhlídka na vytvoření obchodních pravidel, která budou používat velký datový slovník pro analytické účely a budou vykazovat účely. Tato obchodní pravidla byla napsána vývojářem obchodních pravidel, kteří jsou hlavně odborníky na statistiku, matematiku a skvělé porozumění současnému podnikání této organizace, včetně prediktivního výpočtu.
- Nyní jsou připravena obchodní pravidla i slovník velkých dat. Nyní je úkolem pro vývojáře sestav. Navrhli strukturu reportingu v různých pohledech na základě pravidel definovaných vývojářem obchodních pravidel pomocí slovníku velkých dat. Tato zpráva může být snadno přístupná a poskytnout této organizaci budoucí vyhlídky.
Nyní, pokud vezmeme v úvahu celý tok, se zapojí 4 druhy lidí pro nastavení, nasazení a prezentaci.
- Hadoop Admin (pro nastavení systému HDFS)
- Big Data Developer (zodpovědný za načtení dat a přípravu slovníku načtením těchto obrovských dat)
- Vývojář obchodních pravidel (zodpovědný za vývoj obchodních pravidel)
- Report Developer (návrh a prezentace koncovému uživateli)
Nyní by jeden vědec s údaji měl mít veškeré znalosti nad 4 částmi, které se obvykle dělí podle individuální odpovědnosti.
Srovnání hlava-hlava mezi vědcem dat vs velkým datem
Níže je uvedeno Top 3 Srovnání mezi Data Scientist vs Big Data 
Klíčové rozdíly mezi vědci v oblasti dat a velkými daty
Některé klíčové rozdíly jsou vysvětleny níže mezi Data Scientistem a Big Data
- Pro zlepšení výkonu systému koncovým uživatelům při prezentaci je datový vědec závislý hlavně na velkých osobách s daty, protože maximální část vyladění výkonu je možná v části načítání dat. Zatímco velká data lidé jsou plně zodpovědní za optimalizaci dat nebo rychlosti v okamžiku načítání dat a logiky načítání dat. Lidé se obvykle podílejí na ladění úkolů snižujících mapy nebo přesouvají celé sady do úlu nebo jiskry na základě objemu dat nebo požadavku organizace.
- Vědci údajů musí mít jasnou znalost obchodních požadavků jakékoli organizace, která jim pomůže při přípravě obchodních pravidel nebo prezentační logiky. Jsou klíčovou osobou, která poskytuje skutečnou pravděpodobnost růstu organizace na základě svého obchodního výkonu nebo současné činnosti. Zatímco člověk s velkými údaji vůbec nepotřebuje vědět o obchodní organizaci nebo logice prezentace vůbec. Tito kluci se hlavně soustředí na to, jak se data z různých zdrojů hladce načítají a načítání může být rychlejší pro přípravu datového slovníku.
- Vědec údajů má obvykle základní znalosti o nastavení systému HDFS. Zatímco člověk s velkými údaji ví o celém systému HDFS, ať už se jedná o správce nebo ne. Protože práce s laděním výkonu při načítání dat nebo načítání dat jasně souvisí s tímto systémem nastaveným. Rostoucí počet systémů bude mít automaticky vliv na výkon načítání nebo načítání dat. Vše však záleží na tom, kolik dat je pro tuto organizaci skutečně zapotřebí, o čemž opět rozhodl Data Scientist.
- Vývoj pravidel je jedním z klíčových úkolů pro datového vědce, zatímco velcí datoví chlapi se tomu snadno mohou vyhnout.
Data Scientist vs Big Data Compar Table
Níže je srovnávací tabulka mezi Data Scientist a Big Data
| ZÁKLAD PRO
SROVNÁNÍ | Data Scientist | Velká data |
| Hlavní úkol | Zajistěte konec pro ukončení toku architektury datových jezer, od načtení dat až po prezentaci konečnému uživateli. | Zajistěte hladké načítání dat hladce a získejte je pro přípravu velkého datového slovníku, který lze snadno použít pro prezentaci koncového použití pomocí obchodních pravidel. |
| Znalost | Měli bychom mít znalosti o celém toku, včetně obchodních pravidel, aktuální organizace obchodní dráhy a uživatelsky přívětivé prezentace pro koncového uživatele. | Měl by mít znalost plynulého načítání obrovských dat z různých zdrojů a načítání dat co nejrychleji bez chyb. |
| Technologie | Data Scientist má obvykle představu o všech technologiích nebo nástrojích pro zpracování, jako je Hive, Map Reduce, R, Spark nebo souvisejících technologií nebo nástrojů. | Tito kluci mají jasnou představu o technologiích a nástrojích týkajících se načítání a načítání dat. Normálně existují odborníci na Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra atd. |
Závěr - datový vědec vs. velká data
Data Scientist a Big Data jsou podobným typem specialistů, kteří pomáhají přenášet data (pocházejí z různých zdrojů) v prezentovatelném formátu, který dané konkrétní organizaci poskytl řádnou identifikaci nebo vedení ohledně jejich pravděpodobnosti budoucích bodů růstu nebo zlepšení.
Závěrem lze říci, že věda o údajích může mít znalosti pod celými oddíly
- Hadoop Admin (pro nastavení systému HDFS)
- Big Data Developer (zodpovědný za načtení dat a přípravu slovníku načtením těchto obrovských dat)
- Vývojář obchodních pravidel (zodpovědný za vývoj obchodních pravidel)
- Report Developer (návrh a prezentace koncovému uživateli)
A vývojář velkých dat má níže uvedené znalosti:
- Proces načítání dat z různých typů zdrojů.
- Přijímání strukturovaných a nestrukturovaných dat a správa načtení těchto dat na základě systémových požadavků.
- Plná znalost programování HDFS a Map-Reduce.
- Znalost aktualizovaného datového enginu, jako je úl nebo Spark.
- Velmi se podílí na optimalizaci dat na základě požadavku koncového uživatele.
- Jeden z klíčových členů pro zajištění toku dat celé architektury toku dat.
Doporučený článek
Toto byl průvodce rozdíly mezi vědci dat a velkými daty, jejich význam, srovnání mezi hlavami, klíčové rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 11 úžasných rozdílů mezi cloud computingem a analýzou velkých dat
- 5 Musí znát řešení analýzy velkých dat
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných srovnání
- Data Scientist vs Machine Learning
- Úlohy velkých datových analytiků: Amazing Guide