Razlike med Data Scientist in Big Data
Data Scientist ima znanje o celotnem toku celotne arhitekture podatkovnega jezera, od nalaganja podatkov do predstavitve končnega uporabnika. Znanstveniki podatkov izvajajo in razvijajo pretok podatkov od začetka nalaganja podatkov, dokler končni uporabnik ne dobi ustreznih podatkov v obliki predstavitve. Medtem ko so veliki podatki eden od delov celotne arhitekture. Veliki podatki so omejeni na nalaganje podatkov, nalaganje in pripravo naloge v slovarju podatkov. Z velikimi podatki se prepričajte, da so podatki, ki se nalagajo in pridobivajo, del priprave pričakovanega slovarja podatkov.
Življenjski cikel podatkov bo naslednji: 
- Ogromni podatki so prišli iz različnih vrst virov, kot so orodja za shranjevanje podatkov, shranjevanje dokumentov, delnice datotek, zbirke podatkov in oblak ali zunanji vir.
- Podatki so bili naloženi v sistem HDFS, ki se je imenoval Enterprise Data Lake. Morda se bo treba naučiti v času razumevanja velikih podatkov. Kako se to naloži in kako se hrani.
- Po uspešnem nalaganju podatkov je na voljo več načinov, kako izbrati te podatke in jih ustvariti. Eden izmed zelo priljubljenih je Hive, ki nalaga podatke kot podobno tabelo in podpira HiveQL (ki je podoben SQL). Uporabil je interno program za zmanjšanje zemljevidov, ki se ga je treba naučiti za razumevanje velikih podatkov.
- Zdaj obstaja še ena možnost oblikovanja poslovnih pravil, ki bodo uporabljala slovar velikih podatkov za analitiko in namen poročanja. Ta poslovna pravila je napisal razvijalec poslovnih pravil, ki so večinoma strokovnjaki za statistiko, matematiko in čudovito razumevanje trenutnega poslovanja te organizacije, vključno s predvidevanjem izračuna.
- Zdaj so poslovna pravila in slovar velikih podatkov pripravljeni. Zdaj naloga za razvijalca poročil. Zasnovali so strukturo poročanja v različnih pogledih, ki temeljijo na pravilih, ki jih je določil razvijalec poslovnih pravil z uporabo slovarja velikih podatkov. Poročilo je lahko enostavno dostopno in zagotavlja prihodnost za to organizacijo.
Zdaj, če upoštevamo celoten pretok tam, so vključene 4 vrste ljudi, ki so vključene v namestitev, uvajanje in predstavitev.
- Hadoop Admin (za postavitev sistema HDFS)
- Big Data Developer (odgovoren za nalaganje podatkov in pripravo slovarja s pridobivanjem teh ogromnih podatkov)
- Razvijalec poslovnih pravil (odgovoren za razvijanje poslovnih pravil)
- Poročilo razvijalcu (zasnova in predstavitev končnemu uporabniku)
Zdaj bi moral en podatkovni znanstvenik imeti celotno znanje o štirih delih, ki so običajno razdeljeni kot individualna odgovornost.
Primerjava med podatki Data Scientist in Big Data
Spodaj je zgornja 3 primerjava med Data Scientist in Big Data 
Ključne razlike med Data Scientist in Big Data
Spodaj je razloženih nekaj ključnih razlik med Data Scientist in Big Data
- Za izboljšanje zmogljivosti sistema za končnega uporabnika pri predstavitvi je podatkovni znanstvenik večinoma odvisen od ljudi z velikimi podatki, saj je na delu za pridobivanje podatkov možna največja prilagoditev zmogljivosti. Medtem ko so ljudje z velikimi podatki v celoti odgovorni za optimizacijo podatkov ali hitrosti v smislu nalaganja podatkov in logike pridobivanja podatkov. Običajno ljudje sodelujejo pri nastavljanju naloge za zmanjšanje zemljevida ali premaknejo celoten komplet v panj ali iskrico glede na obseg podatkov ali zahteve organizacije.
- Znanstveniki podatkov morajo imeti jasno znanje o poslovnih zahtevah katere koli organizacije za pomoč pri pripravi poslovnih pravil ali logike predstavitve. So ključna oseba, ki zagotavlja pravilno verjetnost rasti organizacije glede na njihovo poslovno uspešnost ali trenutno dejavnost. Medtem ko človek z velikimi podatki sploh ne potrebuje poznavanja poslovne organizacije ali logike predstavitve. Ti fantje se osredotočajo predvsem na to, kako se podatki iz različnih virov gladko nalagajo in pridobivanje je lahko hitrejše za pripravo podatkovnega slovarja.
- Podatkovni znanec ima običajno osnovno znanje o sistemu HDFS. Medtem ko človek z velikimi podatki ve za celotno postavitev sistema HDFS, ne glede na to, ali pri tej nalogi vključuje skrbnika ali ne. Ker je uravnavanje zmogljivosti pri nalaganju podatkov ali pridobivanju podatkov jasno povezano s sistemom, ki je nastavljen. Vedno več sistema bo samodejno vplivalo na uspešnost nalaganja ali prenosa podatkov. Vse pa je odvisno od tega, koliko podatkov je res potrebnih za to organizacijo, ki se je znova odločila za Data Scientist.
- Razvoj pravil je ena ključnih nalog za podatkovnega strokovnjaka, medtem ko se veliki podatki lahko temu izognejo.
Data Scientist v primerjavi s tabelo za primerjavo velikih podatkov
Spodaj je tabela Primerjave med Data Scientist in Big Data
| PODLAGA ZA
PRIMERJAVA | Data Scientist | Veliki podatki |
| Glavna naloga | Zagotovite si do konca pretok arhitekture podatkovnega jezera, začenši od nalaganja podatkov do predstavitve do končnega uporabnika. | Zagotovite nemoteno nalaganje podatkov in pridobite tiste podatke za pripravo slovarja velikih podatkov, ki jih je mogoče preprosto uporabiti za končno uporabo z uporabo poslovnih pravil. |
| Znanje | Morali bi imeti znanje o celotnem toku, vključno s poslovnimi pravili, trenutno poslovno potjo organizacije in uporabnikom prijazno predstavitvijo za končnega uporabnika. | Naj znanje o nemotenem nalaganju podatkov iz različnih virov in pridobivanje podatkov čim hitreje brez napak. |
| Tehnologija | Podatkovni znanstvenik ima običajno predstavo o vseh tehnologijah ali orodjih za obdelavo, kot je panj, zmanjšanje zemljevida, R, iskri ali povezanih tehnologijah ali orodjih. | Ti fantje imajo jasne ideje o naloževanju podatkov in pridobivanju podatkov, povezanih z tehnologijami ali orodji. Tam običajno obstajajo strokovnjaki za panj, iskrenje, MapReduce, prašiče, kasando itd. |
Zaključek -Data Scientist vs Big Data
Data Scientist in Big Data so podobni strokovnjaki, ki pomagajo pri prenosu podatkov (prihajajo iz različnih virov) v predstavljivi obliki, ki daje ustrezni identifikaciji ali napotku tej specifični organizaciji glede njihove verjetnosti prihodnjih rasti ali točk izboljšav.
Kot zaključek je torej lahko znanost o podatkih pod celotnimi razdelki
- Hadoop Admin (za postavitev sistema HDFS)
- Big Data Developer (odgovoren za nalaganje podatkov in pripravo slovarja s pridobivanjem teh ogromnih podatkov)
- Razvijalec poslovnih pravil (odgovoren za razvijanje poslovnih pravil)
- Poročilo razvijalcu (zasnova in predstavitev končnemu uporabniku)
In razvijalci velikih podatkov imajo znanje spodaj:
- Postopek nalaganja podatkov iz različnih vrst virov.
- Sprejemanje strukturiranih in nestrukturiranih podatkov in upravljanje nalaganja teh podatkov na podlagi sistemskih zahtev.
- Popolno poznavanje HDFS in programiranja zemljevidov.
- Poznavanje posodobljenih podatkovnih mehanizmov, kot so panj ali Spark.
- Zelo veliko sodeluje pri optimizaciji podatkov, ki temelji na zahtevah končnega uporabnika.
- Eden ključnih članov za zagotavljanje pretoka podatkov celotne arhitekture pretoka podatkov.
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med Data Scientist in Big Data, njihov pomen, primerjava med glavo, ključnimi razlikami, primerjalno tabelo in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- 11 Izjemne razlike med računalništvom v oblaku in storitvami Big Data Analytics
- 5 Must-know rešitve Big Data Analytics
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 neverjetnih primerjav
- Data Scientist vs Strojno učenje
- Big Data Analytics Jobs: Amazing Guide