Az adattudomány és az adatgyűjtés közötti különbség
Az adattudomány egy interdiszciplináris tantárgy, amely a statisztikák, az alkalmazási tartomány és a számítógépes tudomány módszereit és eszközeit használja fel a strukturált vagy strukturálatlan adatok feldolgozására azért, hogy értelmes betekintést és ismereteket szerezzen. Az adattudomány az adatokból hasznos üzleti betekintést nyer ki. A Data Engineering megtervezi és létrehozza az adatgyűjtés vagy -generálás, -tárolás, -dúsítás és -feldolgozás folyamat-halmazát valós időben. Az adatgyártás felelős a csővezeték vagy munkafolyamat felépítéséért, az adatok zökkenőmentes továbbításához az egyik példányról a másikra. Az érintett mérnökök az informatikai, valamint az adatbiztonsági és védelmi szempontok mellett a hardverre és a szoftverre vonatkozó követelményekről is gondoskodnak.
Összehasonlítás az adattudomány és az adatgyűjtés között (Infographics)
Az alábbiakban az adattudomány és az adatgyűjtés 6 legjobb összehasonlítása található
Az adattudomány és az adatgyűjtés közötti főbb különbségek
Az alábbiakban látható az adattudomány és az adatgyűjtés közötti különbség
Az adattudomány és az adatgyártás két különálló tudományág, ám vannak olyan nézetek, amikor az emberek felváltva használják őket. Ez attól is függ, hogy a szervezettől vagy a projektcsoporttól elvégezzék-e az ilyen feladatokat, ahol ezt a megkülönböztetést nem külön jelölik meg. Egyedülálló identitásuk megállapítása érdekében felhívjuk a figyelmet a két terület közötti főbb különbségekre:
- Az Adattechnika az a tudományág, amely a különböző adatforrásokból származó adatok feldolgozásának, tárolásának és lekérdezésének keretének fejlesztésével foglalkozik. Másrészről, az Data Science az a tudományág, amely modellt dolgoz ki, amely értelmi és hasznos betekintést von le az alapul szolgáló adatokból.
- Az adatmérnöki feladata a legjobb módszerek felfedezése, valamint az adatgyűjtéshez optimalizált megoldások és eszközkészlet azonosítása. Az Data Science felelős modellek és eljárások kidolgozásáért, amelyek hasznos üzleti betekintést vonnak ki az adatokból.
- Az Data Engineer lefekteti az alapot vagy elkészíti az adatokat, amelyek alapján az Data Scientist kidolgozza a gépi tanulást és a statisztikai modelleket.
- Az adatgyártás általában eszközöket és programozási nyelveket alkalmaz az API létrehozásához a nagyszabású adatfeldolgozáshoz és a lekérdezés optimalizálásához. Éppen ellenkezőleg, az Data Science a statisztikák, a matematika, a számítástechnika és az üzleti ismeretek felhasználásával iparág-specifikus elemzési és intelligenciamodelleket dolgoz fel.
- Míg az Data Engineering az adatfeldolgozás, -tárolás és -elosztás helyes hardverhasználatáért is gondoskodik, az adattudomány nem sokkal foglalkozik a hardverkonfigurációval, de elosztott számítási ismeretekre van szükség.
- Az adattudósoknak vizuális vagy grafikus ábrázolást kell készíteniük az alapul szolgáló adatokból. Az adatmérnöknek nem kell ugyanazt a meghatározott tanulmányt elvégeznie.
Data Science Vs Data Engineering összehasonlító táblázat
Bár mindkét kifejezés az adatokhoz kapcsolódik, ám ezek teljesen különálló tudományágak, ebben a szakaszban mindkét Data Science és az Data Engineering összehasonlítását elvégezzük.
| Az összehasonlítás alapja | Data Science | Data Engineering |
| Meghatározás | A Data Science betekintést nyer a nyers adatokból ahhoz, hogy statisztikai modellek segítségével betekintést nyújtson az adatokból | A Data Engineering API-kat és keretet hoz létre a különböző forrásokból származó adatok felhasználására |
| Szakterület | Ez a tudományág a matematika, a statisztika, a számítástechnika és a terület szakértői szintű ismereteit igényli. A hardver ismerete nem szükséges | Az Adattechnika programozást, köztes szoftvert és hardvert érintő ismereteket igényel. Gépi tanulás és statisztikai ismeretek nem kötelezőek |
| Munka profil | Létrehozza az elemzésre szolgáló statisztikai és gépi tanulási modellt, és folyamatosan fejleszti azokat
Vizuáliákat és diagramokat készít az adatok elemzéséhez | Segít az Data Science csapatnak azáltal, hogy jellemző transzformációkat alkalmaznak gépi tanulási modellekre az adatkészletekben
Nem szükséges adatmegjelenítéssel dolgozni |
| feladatai | Felelős az ML / Statisztikai modell optimalizált teljesítményéért | A teljes adatvezeték optimalizálásáért és teljesítményéért felelős |
| Kimenet | A Data Science kimenete adattermék | Az adatmérnöki munka kimenete egy adatáramlási, tárolási és visszakeresési rendszer |
| Példák | Az adattermékek egyik példája lehet egy olyan ajánlómotor, mint a YouTube által ajánlott videolista, e-mail szűrők a spam és a nem spam e-mailek azonosításához. | A Data Engineering egyik példája a Twitter mindennapi tweetjeinek behúzása a kaptár adattárházába, amely több klaszter között oszlik meg. |
Következtetés
Az adattudomány és az adatgyártás két teljesen különféle tudományág. Mind az adattudomány, mind az adatgyűjtés különálló problémakörökkel foglalkozik, és speciális készségeket és megközelítéseket igényel a napi problémák kezelésére. Noha az adatgyártás nem foglalja magában gépi tanulást és statisztikai modellt, átalakítaniuk kell az adatokat úgy, hogy az adattudósok gépi tanulási modelleket fejlesszenek ki rajta. Bár az adattudósok kidolgozhatnak egy alapvető algoritmust az adatok elemzésére és megjelenítésére, mégis teljes mértékben függnek az adatmérnököktől a feldolgozott és dúsított adatokra vonatkozó követelményeikkel kapcsolatban. Mindkét területnek rengeteg lehetősége van és a munka köre kiterjed, az adatok növekedésével, valamint az IoT és a Big data technológiák megjelenésével szinte minden informatikai alapú szervezetben óriási követelményt fognak kelteni az adattudósok és az adatmérnökök. Azoknak az érdeklődőknek, akik ezen területeken érdeklődnek, még nem késő megkezdeni.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az Data Science és az Data Engineering, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés összefoglalójához. ez a cikk az Data Science és az Data Engineering közötti összes hasznos különbséget tartalmazza. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- 5 A leghasznosabb különbség az adattudomány és a gépi tanulás között
- Adattudomány vs. szoftverfejlesztés | A 8 legfontosabb hasznos összehasonlítás
- 3 legjobb adatkarrier adattudós és adatmérnök vs statisztikus számára
- Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?
- Szoftvertervezési interjúkérdések Top és a legtöbb kérdés