Разлики между Data Scientist срещу Big Data
Data Scientist има познанията за целия поток от архитектура на пълно езеро от данни, като се започне от зареждането на данните до представянето на крайния потребител. Учените за данни изпълняват и развиват потока от данни от началото на зареждането на данните, докато крайният потребител получи съответните данни във формат на презентация. Докато големите данни са една от частите на цялата архитектура. Големите данни се ограничават съответно до зареждане на данни, извличане и подготовка на речник на данни. Големите данни се уверете, че данните, които се зареждат и извличат, са част от подготовката на очаквания речник на данни.
Жизненият цикъл на данните ще бъде както по-долу: 
- Огромни данни идват от източници на сортове като инструменти за съхранение на данни, управлявано хранилище за документи, споделяния на файлове, бази данни и облак или външен.
- Данните са заредени в системата HDFS, наречена Enterprise Data Lake. Може да се наложи да се научите по време на разбиране на големи данни. Как това се зарежда и как се съхранява.
- След успешното зареждане на данните има няколко метода за избиране на тези данни и създаване на такива, които изискват речник с големи данни. Един от най-популярните е Hive, който обработва зареждането на данните като еднаква таблица и поддържа HiveQL (който е SQL като език). Той използва вътрешно програма за намаляване на карти, която е от съществено значение за научаване за разбиране на големи данни.
- Сега има още една перспектива за създаване на бизнес правила, които ще използват речника на големи данни за анализи и с цел отчитане. Тези бизнес правила са написани от разработчика на бизнес правила, които са главно експерти в статистиката, математиката и прекрасното разбиране на текущия бизнес на тази организация, включително прогнозно изчисляване.
- Вече са готови бизнес правила и речник за големи данни. Сега задачата за разработчик на отчети. Те проектираха структура на отчитане в различни изгледи въз основа на правила, определени от разработчика на бизнес правила, използвайки речник за големи данни. Докладът може да бъде лесно достъпен и да осигури бъдеща перспектива за тази организация.
Сега, ако вземем предвид целия поток там, има 4 вида хора, участващи в настройката, разполагането и представянето.
- Hadoop Admin (за настройка на HDFS система)
- Голям разработчик на данни (отговорен за зареждане на данни и подготовка на речник чрез извличане на тези огромни данни)
- Разработчик на бизнес правила (отговаря за разработването на бизнес правила)
- Докладване на разработчика (дизайн и представяне на крайния потребител)
Сега един учен с данни трябва да има пълните познания за над 4 части, които обикновено се разделят като индивидуална отговорност.
Сравнение между главата на Data Scientist и Big Data
По-долу е топ 3 сравнението между Data Scientist и Big Data 
Ключови разлики между Data Scientist срещу Big Data
Някои ключови разлики са обяснени по-долу между Data Scientist срещу Big Data
- За да подобри производителността на системата на крайния потребител при представяне, ученът на данни зависи главно от хората с големи данни, тъй като може да бъде възможна максимална настройка на производителността в частта за получаване на данни. Докато хората с големи данни са изцяло отговорни за оптимизиране на данни или скорост в точката на зареждане на данни и логика за извличане на данни. Хората обикновено участват в настройката на задача за намаляване на картата или преместват цялото устройство в кошер или искри въз основа на обем данни или изискване на организация.
- Учените за данни трябва да имат ясни познания за бизнес изискването на всяка организация за помощ при подготовката на бизнес правила или логиката на представяне. Те са основният човек, който предоставя подходяща вероятност за растеж на организацията въз основа на техните бизнес резултати или текуща дейност. Докато човекът с големи данни изобщо не изисква да знае за организацията на бизнеса или логиката на представяне. Тези хора се концентрират главно върху това как данните от различни източници се зареждат плавно и извличането може да бъде по-бързо за подготовката на речник с данни.
- Специалистите по данни обикновено имат основни познания за създадената HDFS система. Като има предвид, че човекът с големи данни знае за цялата настройка на HDFS системата, независимо дали те участват като администратор в тази задача или не. Тъй като работата с настройката на производителността при зареждане на данни или извличане на данни е ясно свързана с тази система. Нарастващият брой на системата автоматично ще се отрази на производителността на зареждане или извличане на данни. Но всичко зависи от това колко данни наистина са необходими за тази организация, която отново реши Data Scientist.
- Разработването на правила е една от основните задачи за учен с данни, докато момчетата с големи данни лесно могат да избегнат тази.
Data Scientist срещу таблица за сравняване на големи данни
По-долу е таблицата за сравнение между Data Scientist и Big Data
| ОСНОВА ЗА
СРАВНЕНИЕ | Data Scientist | Голяма информация |
| Основна задача | Гарантирайте крайния поток на архитектурата на езерото от данни, като се започне от зареждането на данните до представянето до крайния потребител. | Осигурете безпроблемно зареждане на огромни данни и извличане на тези данни за подготовка на речник с големи данни, които могат лесно да се използват за представяне на крайната употреба, като се прилагат бизнес правила. |
| знание | Ние трябва да имаме познания за целия поток, включително бизнес правила, текуща организация на бизнеса и лесна за потребителя презентация за крайния потребител. | Трябва да има знания за огромно зареждане на данни безпроблемно от различни източници и извличане на данни възможно най-бързо, без грешка. |
| технология | Data Scientist обикновено има представа за всички технологии или инструменти за обработка като Hive, Map Reduce, R, Spark или свързаните с тях технологии или инструменти. | Тези момчета имат ясни идеи относно зареждането на данни и извличането на данни, свързани с технологии или инструменти. Обикновено има експерти по Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra и т.н. |
Заключение -Данъчен учен срещу големи данни
Data Scientist и Big Data са подобен вид специалист, който помага да се прехвърлят данни (идващи от различни източници) в представим формат, който дава правилна идентификация или насоки на тази конкретна организация относно вероятността им от бъдещи растежи или подобрения.
Така че в заключение науката за данни може да има знания за по-долу цели раздели
- Hadoop Admin (за настройка на HDFS система)
- Голям разработчик на данни (отговорен за зареждане на данни и подготовка на речник чрез извличане на тези огромни данни)
- Разработчик на бизнес правила (отговаря за разработването на бизнес правила)
- Докладване на разработчика (дизайн и представяне на крайния потребител)
И разработчиците на големи данни имат знанията по-долу:
- Процесът на зареждане на данни от различни видове ресурси.
- Приемане на структурирани и неструктурирани данни и управление на зареждането на тези данни въз основа на системните изисквания.
- Пълни познания за HDFS и програми за намаляване на карти.
- Познаване на актуализиран двигател на данни като кошер или Spark.
- Много участва в оптимизирането на данните въз основа на изискването на крайния потребител.
- Един от ключовите членове за осигуряване на потока от данни на цялата архитектура на потока от данни.
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между Data Scientist и Big Data, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- 11 Страхотни разлики между Cloud Computing и Big Data Analytics
- 5 Трябва да знам решения на големи данни Анализ
- Data Scientist срещу Data Engineer - 7 невероятни сравнения
- Data Scientist срещу машинно обучение
- Работа с анализи за големи данни: Удивително ръководство