Razlika med Data Science in Data Engineering
Data Science je interdisciplinarna tema, ki za obdelavo podatkov, strukturiranih ali nestrukturiranih, uporablja metode in orodja iz statistike, domene aplikacij in računalništva, da bi pridobila smiselne vpoglede in znanje. Data Science je postopek pridobivanja koristnih poslovnih vpogledov iz podatkov. Podatkovni inženiring oblikuje in ustvari sklad procesnega zbiranja ali ustvarjanja, shranjevanja, obogatitve in obdelave podatkov v realnem času. Podatkovni inženiring je odgovoren za izgradnjo cevovoda ali delovnega toka za nemoteno gibanje podatkov iz enega primerka v drugega. Sodelujoči inženirji poleg vidika varnosti in zaščite podatkov ter varovanja podatkov skrbijo za potrebe strojne in programske opreme.
Primerjava med podjetji Data Science Vs Data Engineering (Infographics)
Spodaj je top 6 primerjav med Data Science Vs Data Engineering
Ključne razlike med Data Science Vs inženiringom podatkov
Sledi razlika med Data Science in Data Engineering
Data Science in Data Engineering sta dve različni disciplini, vendar obstaja nekaj stališč, kjer jih ljudje uporabljajo zamenljivo. To je odvisno tudi od organizacije ali projektne skupine, ki opravlja take naloge, kadar to razlikovanje ni posebej označeno. Da bi ugotovili njihovo edinstveno identiteto, poudarjamo glavne razlike med obema poljema:
- Podatkovni inženiring je disciplina, ki skrbi za razvoj okvira za obdelavo, shranjevanje in iskanje podatkov iz različnih virov podatkov. Po drugi strani je Data Science disciplina, ki razvije model za črpanje pomembnih in koristnih spoznanj iz osnovnih podatkov.
- Podatkovni inženiring je odgovoren za odkrivanje najboljših metod in identifikacijo optimiziranih rešitev in nabora orodij za zajem podatkov. Podjetje Data Science je odgovorno za razvoj modelov in postopkov za pridobivanje koristnih poslovnih vpogledov iz podatkov.
- Podjetje Data Engineer postavi temelje ali pripravi podatke, na podlagi katerih bo Data Scientist razvil strojno učenje in statistične modele.
- Podatkovni inženiring običajno uporablja orodja in programske jezike za izdelavo API-ja za obsežno obdelavo podatkov in optimizacijo poizvedb. Nasprotno, Data Science uporablja znanje statistike, matematike, računalništva in poslovnega znanja za razvoj specifičnih modelov analize in inteligence.
- Medtem ko Data Engineering skrbi tudi za pravilno uporabo strojne opreme za obdelavo, shranjevanje in distribucijo podatkov, se znanost podatkov morda ne ukvarja veliko s konfiguracijo strojne opreme, vendar je potrebno znanje o porazdeljenem računalništvu.
- Podatkovni znanstveniki morajo iz osnovnih podatkov pripraviti vizualno ali grafično predstavitev, podatkovni inženir ni dolžan izvajati enakih študij.
Tabela primerjave podatkov Science Vs Data Engineering
Medtem ko sta oba izraza povezana s podatki, vendar sta popolnoma različni disciplini, bomo v tem razdelku naredili popolno primerjavo obeh podatkov Science Vs Data Engineering.
| Osnove za primerjavo | Data Science | Podatkovni inženiring |
| Opredelitev | Data Science črpa vpoglede iz neobdelanih podatkov za prikazovanje in vrednost iz podatkov s pomočjo statističnih modelov | Podatkovni inženiring ustvarja API in okvir za porabo podatkov iz različnih virov |
| Strokovno področje | Ta disciplina zahteva strokovno znanje matematike, statistike, računalništva in področja. Poznavanje strojne opreme ni potrebno | Podatkovni inženiring zahteva znanje o programiranju, vmesni in strojni opremi. Strojno učenje in znanje statistike ni obvezno |
| Delovni profil | Vzpostavi statistični in strojni model učenja za analizo in jih nenehno izboljšuje
Gradi vizualizacije in grafikone za analizo podatkov | Pomaga ekipi Data Science tako, da na naborih podatkov uporabi pretvorbe funkcij za modele strojnega učenja
Ne potrebuje dela z vizualizacijo podatkov |
| Odgovornosti | Je odgovoren za optimizirano delovanje modela ML / Statistični model | Odgovoren je za optimizacijo in delovanje celotnega podatkovnega omrežja |
| Izhod | Rezultat Data Science je podatkovni izdelek | Izhod podatkovnega inženiringa je sistem pretoka podatkov, shranjevanje in iskanje |
| Primeri | Primer podatkovnega izdelka je lahko mehanizem za priporočila, kot je YouTube priporočeni seznam videoposnetkov, e-poštni filtri za prepoznavanje neželene pošte in neželene pošte. | En primer podatkovnega inženiringa bi bil vlečenje dnevnih tvitov s Twitterja v panj skladišče podatkov, razporejeno po več grozdih. |
Zaključek
Data Science in Data Engineering sta dve popolnoma različni disciplini. Tako Data Science kot Data Engineering obravnavata različna področja in zahtevata specializiran nabor spretnosti in pristope za reševanje vsakodnevnih težav. Medtem ko podatkovni inženiring morda ne vključuje strojnega učenja in statističnega modela, morajo te podatke preoblikovati, da bodo lahko znanstveniki podatkov poleg tega razvili modele strojnega učenja. Čeprav znanstveniki s podatki lahko razvijejo osrednji algoritem za analizo in vizualizacijo podatkov, pa so v celoti odvisni od podatkovnih inženirjev glede njihove potrebe po obdelanih in obogatenih podatkih. Obe področji imata veliko priložnosti in obsega dela, z naraščajočimi podatki in nastopom podatkovnih tehnologij IoT in Big se bodo pojavile velike potrebe po podatkovnih znanstvenikih in inženirjih podatkov v skoraj vseh organizacijah, ki temeljijo na IT. Za tiste, ki jih zanimajo ta področja, še ni prepozno.
Priporočeni članek
To je vodnik za Data Science Vs Data Engineering, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Ta članek vsebuje vse uporabne razlike med Data Science in Data Engineering. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- 5 Najbolj uporabna razlika med podatkovnim znanjem in strojnim učenjem
- Data Science vs Programsko inženiring | Top 8 uporabnih primerjav
- 3 najboljše podatkovne kariere za Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
- Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
- Vprašanja za razgovor o programskem inženiringu | Vrh in najbolj vprašani