Forskelle mellem Data Scientist vs Big Data
Data Scientist har kendskabet til hele strømmen af fuld datasøarkitektur, der starter fra indlæsning af data indtil præsentationen af en slutbruger. Dataforskere udfører og udvikler strømmen af data fra begyndelsen af indlæsning af data, indtil slutbrugeren får de relevante data i et præsentationsformat. Mens big data er en af delene af hele arkitekturen. Store data er begrænset til henholdsvis indlæsning, hentning og forberedelse af dataordbogsopgave. Big data sørger for, at de data, der indlæses og hentes, er en del af udarbejdelsen af den forventede dataordbog.
Data livscyklus vil være som nedenfor: 
- Kæmpe data kom fra sorterskilder som Data Warehouse-værktøjer, Managed Document Repository, File Shares, Databases, Cloud eller External.
- Der er indlæst data på HDFS-systemet, der kaldes Enterprise Data Lake. Det kan være nødvendigt at lære på tidspunktet for forståelse af big data. Hvordan det indlæst og hvordan det gemmer.
- Når data er indlæst med succes, har der flere metoder til at vælge disse data og oprette en kræver big data-ordbog. En af de meget populære er Hive, der håndterer indlæsning af dataene som en ensartet tabel og understøtter HiveQL (som er SQL-lignende sprog). Det anvendte internt kortreduktionsprogram, som er vigtigt at lære for at forstå big data.
- Nu har der en anden mulighed for at oprette forretningsregler, der bruger big data-ordbog til analyse og rapporteringsformål. Disse forretningsregler er skrevet af forretningsregeludvikler, der hovedsageligt er eksperter inden for statistik, matematik og vidunderlig forståelse af den aktuelle forretning i denne organisation inklusive forudsigelig beregning.
- Nu er forretningsregler og big data-ordbog begge klar. Nu er opgaven for rapportudvikler. De designede rapporteringsstruktur i forskellige visninger baseret på regler defineret af forretningsregeludvikler ved hjælp af big data ordbog. Rapporten kan være let tilgængelig og give et fremtidsperspektiv for denne organisation.
Nu, hvis vi overvejer hele strømmen der, er der 4 slags mennesker involveret til opsætning, implementering og præsentation.
- Hadoop Admin (til opsætning af HDFS-system)
- Big Data Developer (ansvarlig for at indlæse data og forberede ordbog ved at hente disse enorme data)
- Forretningsregeludvikler (ansvarlig for at udvikle forretningsregel)
- Rapportudvikler (design og præsentation til slutbruger)
Nu skal en dataforsker have hele kendskabet til over 4 dele, der normalt opdeles som individuelt ansvar.
Sammenligning fra head to head mellem datavidenskabsmand vs big data
Nedenfor er Top 3-sammenligningen mellem Data Scientist vs Big Data 
Vigtige forskelle mellem datavidenskabsmand vs bigdata
Nogle vigtige forskelle er forklaret nedenfor mellem Data Scientist vs Big Data
- For at forbedre systemydelsen til slutbrugeren ved præsentation er dataforsker hovedsageligt afhængig af big data-mennesker, da maksimal ydeevneindstilling kan være mulig på dataindhentningsdel. Mens store datafolk er fuldt ud ansvarlige for data eller hastighedsoptimering med hensyn til indlæsning af data og hentning af data. Folk er normalt involveret i at indstille på en kortreducerende opgave eller flytte hele opsætningen til hive eller gnist baseret på datavolumen eller organisationskrav.
- Dataforskere skal have et klart kendskab til virksomhedens krav til enhver organisation til at hjælpe med at udarbejde forretningsregler eller præsentationslogik. De er nøglepersonen til at give en ordentlig sandsynlighed for organisationsvækst baseret på deres forretningsresultater eller aktuelle aktivitet. Mens big data fyr ikke kræver at vide om organisationens forretning eller præsentationslogik overhovedet. Disse fyre koncentrerer sig hovedsageligt om, hvordan data fra forskellige kilder indlæses jævnt, og hentning kan være hurtigere til udarbejdelse af en dataordbog.
- Dataforsker har normalt grundlæggende viden om HDFS-system opsat. Mens big data fyr kender til hele opsætningen af HDFS-system, uanset om de involverer som administrator på denne opgave eller ej. Da arbejde med præstationsindstilling på indlæsning af data eller hentning af data klart er relateret til det system, der er konfigureret. Et stigende antal af systemet vil automatisk have indflydelse på ydelsen ved indlæsning eller hentning af data. Men alt afhænger af, hvor meget data der virkelig kræves til den organisation, som igen besluttes af Data Scientist.
- Regeludvikling er en af nøgleopgaverne for en dataforsker, hvorimod big data fyre let kan undgå den.
Data Scientist vs Big Data Comparison Table
Nedenfor er sammenligningstabellen mellem Data Scientist og Big Data
| GRUNDLÆGGELSE FOR
SAMMENLIGNING | Data Scientist | Big Data |
| Hovedopgave | Sørg for, at strømmen af datasøarkitektur fra ende til ende startes fra indlæsning af data indtil præsentation til slutbruger. | Sørg for enorm dataindlæsning glat og hent disse data til udarbejdelse af big data-ordbog, som let kan bruges til præsentation af slutbrug ved anvendelse af forretningsregler. |
| Viden | Vi skal have kendskab til hele strømmen, herunder forretningsregler, nuværende organisations forretningsspor og brugervenlig præsentation for en slutbruger. | Bør have kendskab til enorme dataindlæsning uden problemer fra forskellige kilder og hente data så hurtigt som muligt uden nogen fejl. |
| Teknologi | Data Scientist har normalt en idé om alle teknologier eller behandlingsværktøjer som Hive, Map Reduce, R, Spark eller de relaterede teknologier eller værktøjer. | Disse fyre har klare ideer om indlæsning af data og hentning af data relaterede teknologier eller værktøjer. Der er normalt eksperter på Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra osv. |
Konklusion -Data Scientist vs Big Data
Data Scientist og Big Data er den lignende type specialist, der hjælper med at overføre data (kom fra forskellige kilder) i et præsentabelt format, der gav korrekt identifikation eller vejledning til den specifikke organisation om deres sandsynlighed for fremtidige vækst- eller forbedringspunkter.
Så som en konklusion kan data videnskab have kendskab til under hele sektioner
- Hadoop Admin (til opsætning af HDFS-system)
- Big Data Developer (ansvarlig for at indlæse data og forberede ordbog ved at hente disse enorme data)
- Forretningsregeludvikler (ansvarlig for at udvikle forretningsregel)
- Rapportudvikler (design og præsentation til slutbruger)
Og big data-udvikler har viden om nedenfor:
- Processen med indlæsning af data fra forskellige typer ressourcer.
- Accepterer strukturerede og ustrukturerede data og administrerer at indlæse disse data baseret på systemkrav.
- Fuld viden om HDFS og Map-Reduce programmering.
- Kendskab til opdateret datamotor som hive eller gnist.
- Meget involveret i dataoptimering baseret på kravet fra slutbrugeren.
- Et af nøglemedlemmerne til at sikre dataflyt af hele dataflowarkitekturen.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem datavidenskabsmand vs Big Data, deres betydning, sammenligning mellem hoved, hovedforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- 11 Awesome forskelle mellem Cloud Computing vs Big Data Analytics
- 5 Must-Know-løsninger med Big Data Analytics
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Data Scientist vs Machine Learning
- Big Data Analytics-job: Fantastisk guide