Forskellen mellem datavidenskab og datateknik
Data Science er et tværfagligt emne, der udnytter metoder og værktøjer fra statistik, applikationsdomæne og datalogi til at behandle data, strukturerede eller ustrukturerede, for at få meningsfuld indsigt og viden. Data Science er processen med at udtrække nyttig forretningsindsigt fra dataene. Datateknik designer og opretter processtakken til indsamling eller generering, lagring, berigelse og behandling af data i realtid. Datateknik er ansvarlig for at opbygge rørledningen eller arbejdsgangen for problemfri bevægelse af data fra en instans til en anden. De involverede ingeniører tager hånd om hardware- og softwarekrav sammen med it- og datasikkerheds- og beskyttelsesaspekterne.
Sammenligning fra head to head mellem Data Science Vs Data Engineering (Infographics)
Nedenfor er Top 6-sammenligningen mellem Data Science og Data Engineering
Vigtige forskelle mellem Data Science Vs Data Engineering
følgende er forskellen mellem Data Science og Data Engineering
Datavidenskab og datateknik er to forskellige discipliner, men der er dog nogle synspunkter, hvor folk bruger dem om hverandre. Dette afhænger også af, at organisationen eller projektgruppen udfører sådanne opgaver, hvor denne sondring ikke markeres specifikt. For at etablere deres unikke identiteter fremhæver vi de største forskelle mellem de to felter:
- Datateknik er den disciplin, der tager sig af at udvikle rammen for behandling, lagring og indhentning af data fra forskellige datakilder. På den anden side er Data Science den disciplin, der udvikler en model til at trække meningsfuld og nyttig indsigt fra de underliggende data.
- Datateknik er ansvarlig for at finde de bedste metoder og identificering af optimerede løsninger og værktøjssæt til dataindsamling. Data Science er ansvarlig for at udvikle modeller og procedurer til udtrækning af nyttig forretningsindsigt fra dataene.
- Data Engineer lægger grundlaget eller forbereder de data, som en datavidenskabsmand skal udvikle maskinlæring og statistiske modeller.
- Datateknik anvender normalt værktøjer og programmeringssprog til at oprette API til stor databehandling og forespørgseloptimering. Tværtimod bruger Data Science viden om statistik, matematik, datalogi og forretningskendskab til at udvikle industrispecifikke analyser og intelligensmodeller.
- Mens Data Engineering også sørger for korrekt hardwareudnyttelse til databehandling, opbevaring og distribution, er datavidenskab muligvis ikke meget optaget af hardwarekonfigurationen, men distribueret computervidenhed er påkrævet.
- Datavidenskabsmænd er nødt til at forberede visuel eller grafisk repræsentation fra de underliggende data. Dataingeniør er ikke forpligtet til at udføre de samme sæt undersøgelser.
Data Science Vs Data Engineering Sammenligningstabel
Mens begge udtryk er relateret til data, men de er helt forskellige discipliner, vil vi i dette afsnit foretage en head-to-head sammenligning af begge Data Science Vs Data Engineering.
| Grundlag for sammenligning | Data Science | Datateknik |
| Definition | Data Science trækker indsigt fra rådataene for at bringe indsigt og værdi fra dataene ved hjælp af statistiske modeller | Data Engineering opretter API'er og rammer for forbrug af data fra forskellige kilder |
| Ekspertområde | Denne disciplin kræver viden om ekspert i matematik, statistik, datalogi og domæne. Hardware-viden er ikke påkrævet | Datateknik kræver programmering, mellemvare og hardware-relateret viden. Maskinindlæring og statistisk viden er ikke obligatorisk |
| Arbejdsprofil | Opretter den statistiske og maskinindlæringsmodel til analyse og forbedrer dem fortsat
Bygger visualiseringer og diagrammer til analyse af data | Hjælper Data Science-teamet ved at anvende funktionstransformationer til maskinlæringsmodeller på datasættene
Kræver ikke at arbejde med datavisualisering |
| ansvar | Er ansvarlig for den optimerede ydelse af ML / Statistical-modellen | Er ansvarlig for optimering og ydelse af hele datapipeline |
| Produktion | Output fra Data Science er et dataprodukt | Outputet fra datateknik er et datastrøm-, lagrings- og opsamlingssystem |
| eksempler | Et eksempel på dataprodukt kan være en anbefalingsmotor som YouTube-anbefalede videoliste, e-mail-filtre til identificering af spam og ikke-spam-e-mails. | Et eksempel på datateknik er at trække daglige tweets fra Twitter ind i dataforholdet til bikuber spredt over flere klynger. |
Konklusion
Datavidenskab og datateknik er to helt forskellige discipliner. Både datavidenskab og datateknik adresserer forskellige problemområder og kræver specialiserede færdigheder og tilgange til håndtering af daglige problemer. Mens datateknik muligvis ikke involverer maskinlæring og statistisk model, er de nødt til at transformere dataene, så dataforskere kan udvikle maskinlæringsmodeller oven på. Selvom datavidenskabsmænd muligvis udvikler en kernealgoritme til analyse og visualisering af dataene, er de alligevel helt afhængige af dataingeniører for deres krav til behandlede og berigede data. Begge felter har masser af muligheder og omfang af arbejde, med stigende data og fremkomst af IoT og Big datateknologier vil der være et enormt krav fra dataforskere og dataingeniører i næsten enhver it-baseret organisation. For dem, der er interesseret i disse områder, er det ikke for sent at starte.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Science Vs Data Engineering, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. denne artikel består af alle nyttige forskelle mellem Data Science og Data Engineering. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- 5 Den mest nyttige forskel mellem Data Science vs Machine Learning
- Data Science vs Software Engineering | Top 8 nyttige sammenligninger
- 3 bedste datakarrierer for datavidenskabsmand vs datainingeniør vs statistiker
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskellige?
- Spørgsmål om software-engineering interview | Top og mest stillede