Разлика между Data Science и Data Engineering
Data Science е интердисциплинарен предмет, който използва методите и инструментите от статистиката, областта на приложенията и компютърните науки, за да обработва данни, структурирани или неструктурирани, за да придобие смислена информация и знания. Data Science е процесът на извличане на полезни бизнес данни от данните. Data Engineering проектира и създава стека от процеси за събиране или генериране, съхраняване, обогатяване и обработка на данни в реално време. Инженерингът на данни е отговорен за изграждането на тръбопровода или работния процес за безпроблемно движение на данни от един екземпляр до друг. Участващите инженери се грижат за хардуерните и софтуерни изисквания, наред с аспектите на ИТ и сигурността на данните.
Сравнение между главата на Data Science Vs Data Engineering (Инфографика)
По-долу е топ 6 на сравнението между Data Science Vs Data Engineering
Основни разлики между Data Science Vs Data Engineering
по-долу е разликата между Data Science и Data Engineering
Data Science и Data Engineering са две различни дисциплини, но има някои гледни точки, при които хората ги използват взаимозаменяемо. Това зависи и от организацията или проектантския екип, който изпълнява такива задачи, когато това разграничение не е обозначено конкретно. За да установим тяхната уникална идентичност, ние подчертаваме основните разлики между двете полета:
- Data Engineering е дисциплината, която се грижи за разработването на рамката за обработка, съхранение и извличане на данни от различни източници на данни. От друга страна, Data Science е дисциплината, която разработва модел за извличане на смислени и полезни изводи от основните данни.
- Инженерингът на данни е отговорен за откриването на най-добрите методи и идентифицирането на оптимизирани решения и набор от инструменти за събиране на данни. Data Science е отговорен за разработването на модели и процедури за извличане на полезни бизнес данни от данните.
- Data Engineer поставя основата или подготвя данните, по които Data Scientist ще разработи машинно обучение и статистически модели.
- Инженерингът на данни обикновено използва инструменти и езици за програмиране за изграждане на API за мащабна обработка на данни и оптимизация на заявки. Напротив, Data Science използва знанията по статистика, математика, компютърни науки и бизнес знания за разработване на специфични за индустрията модели за анализ и разузнаване.
- Въпреки че Data Engineering също се грижи за правилното използване на хардуера за обработка, съхранение и разпространение на данни, науката за данните може да не се занимава много с хардуерната конфигурация, но се изисква разпределено изчислително знание.
- Данните на учените трябва да подготвят визуално или графично представяне от основните данни. Инженерът на данни не е длъжен да прави същия набор от проучвания.
Data Science Vs Таблица за сравняване на данни
Макар и двата термина да са свързани с данните, но те са напълно различни дисциплини, в този раздел ще направим сравнение между двете данни Data Science Vs Data Engineering.
| Основа за сравнение | Data Science | Инженеринг на данни |
| дефиниция | Data Science черпи прозрения от суровите данни за въвеждане на информация и стойност от данните, използвайки статистически модели | Data Engineering създава API и рамка за използване на данните от различни източници |
| Област на експертиза | Тази дисциплина изисква знания на експертно ниво по математика, статистика, компютърни науки и област. Хардуерни познания не се изискват | Data Engineering изисква знания за програмиране, междинен софтуер и хардуер. Машинното обучение и статистическите знания не са задължителни |
| Работен профил | Създава статистически и машинен модел на обучение за анализ и продължава да ги усъвършенства
Изгражда визуализации и диаграми за анализ на данни | Подпомага екипа на Data Science, като прилага трансформации на функции за модели на машинно обучение в наборите от данни
Не изисква работа върху визуализацията на данните |
| Отговорности | Отговаря за оптимизираното изпълнение на модела ML / статистически данни | Отговаря за оптимизирането и работата на целия тръбопровод за данни |
| продукция | Резултатът от Data Science е продукт на данни | Резултатът от инженеринга на данни е система за поток, съхранение и извличане на данни |
| Примери | Пример за продукт с данни може да бъде двигател с препоръки като списък с препоръчани от YouTube видеоклипове, филтри за електронна поща за идентифициране на спам и не-спам имейли. | Един пример за Data Engineering е да се изтеглят ежедневни туитове от Twitter в склада за данни на кошера, разпределени в множество клъстери. |
заключение
Data Science и Data Engineering са две напълно различни дисциплини. Както Science Science, така и Data Data адресират различни проблемни области и изискват специализирани набори от умения и подходи за справяне с ежедневните проблеми. Въпреки че Data Engineering може да не включва машинно обучение и статистически модел, те трябва да трансформират данните, така че учените от данни да могат да разработят модели за машинно обучение отгоре. Въпреки че учените за данни могат да разработят основен алгоритъм за анализ и визуализиране на данните, те все пак са напълно зависими от инженерите на данни за тяхното изискване за обработени и обогатени данни. И двете области имат много възможности и обхват на работа, с увеличаването на данните и появата на IoT и Big data технологии ще има огромно изискване от учени по данни и инженери на данни в почти всяка организация, базирана на ИТ. За тези, които се интересуват от тези области, не е късно да започнат.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Data Science Vs Data Engineering, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. тази статия се състои от всички полезни разлики между Data Science и Data Engineering. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- 5 Най-полезна разлика между Data Science спрямо машинно обучение
- Data Science vs Software Engineering | Топ 8 полезни сравнения
- 3 най-добри кариери на данни за Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician
- Big Data vs Data Science - как са различни?
- Въпроси за интервю за софтуерно инженерство | Топ и най-често задавани въпроси