Különbségek az adattudós és a nagy adat között
Az Data Scientist ismeri a teljes adattó-architektúra teljes folyamatát, az adatbetöltéstől a végfelhasználó bemutatásáig. Az adattudósok végrehajtják és fejlesztik az adatfolyamot az adatbetöltés kezdetétől egészen addig, amíg a végfelhasználó meg nem kapja a megfelelő adatokat bemutatási formátumban. Míg a nagy adatok a teljes architektúra egyik részét képezik. A nagy adatok az adatok betöltésére, letöltésére és az adatszótár előkészítésére korlátozódnak. A nagy adatokkal győződjön meg arról, hogy a betöltő és letöltő adatok a várt adatszótár elkészítésének részét képezik.
Az adatok életciklusa az alábbiak szerint alakul: 
- A hatalmas adatok olyan fajtájú forrásokból származtak, mint az Adatraktári eszközök, a Felügyelt dokumentumtár, a fájlmegosztások, az adatbázisok és a Cloud vagy a Külső.
- Az adatok betöltésre kerültek a HDFS rendszerbe, amely Enterprise Data Lake néven ismert. A nagy adatok megértésekor meg kell tanulnia. Hogyan töltötte be és hogyan tárolja.
- Az adatok sikeres betöltése után számos módszer létezik ezeknek az adatoknak a begyűjtésére, és egy létrehozásához nagy adatszótár szükséges. Az egyik nagyon népszerű a Hive, amely az adatok betöltését hasonló táblázatként kezeli, és támogatja a HiveQL-t (amely SQL-szerű nyelv). Belső térképet csökkentő programot használt, amely nélkülözhetetlen a nagy adatok megértéséhez.
- Most van még egy lehetőség arra, hogy olyan üzleti szabályokat hozzon létre, amelyek nagy adatszótárt használnak az elemzéshez és jelentési célokat szolgálnak. Ezeket az üzleti szabályokat az üzleti szabályok fejlesztője írta, akik elsősorban statisztikák, matematika szakértői, és a szervezet jelenlegi üzleti tevékenységének csodálatos megértésével, beleértve a prediktív számításokat is.
- Most már készen állnak az üzleti szabályok és a big data szótár. Most a jelentéskészítő feladata. Különböző nézetekben tervezték a jelentési struktúrát az üzleti szabályfejlesztő által a big data szótár segítségével meghatározott szabályok alapján. A jelentés könnyen hozzáférhető, és jövőbeli kilátásokat kínálhat e szervezet számára.
Most, ha a teljes áramlást figyelembe vesszük, négyféle ember vesz részt a felállításban, a telepítésben és a bemutatásban.
- Hadoop rendszergazda (a HDFS rendszer beállításához)
- Big Data Developer (felelős az adatok betöltéséért és a szótár elkészítéséért az óriási adatok lekérésével)
- Üzleti szabályfejlesztő (felelős az üzleti szabályok kidolgozásáért)
- Jelentés a fejlesztőről (tervezés és bemutatás a végfelhasználónak)
Most egy adattudósnak rendelkeznie kell a fenti négy rész teljes ismeretével, amelyek általában egyéni felelősségre oszlanak.
Összehasonlítás az adattudós és a nagy adat között
Az alábbiakban látható a Data Scientist és a Big Data három legfontosabb összehasonlítása 
Főbb különbségek az adattudós és a nagy adat között
Néhány kulcsfontosságú különbséget az alábbiakban ismertetjük az Data Scientist és a Big Data között
- A rendszer teljesítményének javítása érdekében a végfelhasználó számára a prezentációban az adattudós elsősorban a nagy adataitól függ, mivel a maximális teljesítmény-hangolás lehetséges az adatok beolvasásának részén. Míg a nagy adathalmazok az adatok betöltése vagy a letöltés logikája szempontjából teljes mértékben felelősek az adatok vagy a sebesség optimalizálásáért. Az emberek általában részt vesznek a térképcsökkentő feladatok hangolásában, vagy az adatmennyiség vagy a szervezet igényei alapján egész készletét áthelyezik a kaptárhoz vagy szikrahoz.
- Az adattudósoknak egyértelmű ismeretekkel kell rendelkezniük minden szervezet üzleti igényeiről, hogy segítséget nyújtsanak az üzleti szabályok vagy a bemutató logika előkészítésében. Kulcsfontosságú személyek, akik üzleti teljesítményük vagy jelenlegi tevékenységeik alapján megfelelő valószínűséggel bírnak a szervezet növekedésében. Míg a big data srácnak egyáltalán nem kell tudnia a szervezeti üzleti tevékenységekről vagy a prezentációs logikáról. Ezek a srácok elsősorban arra összpontosítanak, hogy a különféle forrásokból származó adatok hogyan töltődnek be zökkenőmentesen, és a letöltés gyorsabb lehet az adatszótár elkészítéséhez.
- Az adattudósnak általában alapvető ismerete van a HDFS rendszer felállításáról. Míg a nagy adatlapú srác ismeri a HDFS rendszer teljes felépítését, függetlenül attól, hogy rendszergazdaként járnak-e el ebben a feladatban. Mivel az adatok betöltésével vagy az adatok letöltésével a teljesítmény-hangolással való munka egyértelműen kapcsolódik a beállított rendszerhez. A rendszer egyre növekvő száma automatikusan befolyásolja az adatok betöltése vagy beolvasása teljesítményét. Minden attól függ, hogy mennyi adat szükséges ténylegesen ahhoz a szervezethez, amelyet ismét az Data Scientist döntött.
- A szabályfejlesztés az egyik legfontosabb feladat az adattudós számára, míg a nagy adathalmazok ezt könnyen elkerülhetik.
Data Scientist vs Big Data összehasonlító táblázat
Az alábbiakban látható az Data Scientist és a Big Data összehasonlító táblázata
| AZ ALAPJA
ÖSSZEHASONLÍTÁS | Adattudós | Nagy adat |
| Fő feladat | Gondoskodjon arról, hogy az adat-tó architektúrája folyamatosan befejeződjön, az adatok betöltésétől a bemutatásig a végfelhasználóig. | Gondoskodjon a hatalmas adatok zökkenőmentes betöltéséről és azok beolvasásáról a nagy adatszótár elkészítéséhez, amely az üzleti szabályok alkalmazásával könnyen felhasználható a végfelhasználás bemutatására. |
| Tudás | Tudnunk kell az egész folyamatot, ideértve az üzleti szabályokat, a jelenlegi szervezet üzleti útját és a felhasználóbarát bemutatást a végfelhasználó számára. | Tudnia kell a hatalmas adatok zökkenőmentes betöltését a különböző forrásokból, és az adatok lehető leggyorsabb letöltését, hiba nélkül. |
| Technológia | Az Data Scientist általában rendelkezik minden technológiával vagy feldolgozó eszközzel, például Hive, Map Reduce, R, Spark, vagy a kapcsolódó technológiákkal vagy eszközökkel. | Ezeknek a srácoknak világos ötleteik vannak az adatbetöltéssel és az adatok letöltésével kapcsolatos technológiákkal vagy eszközökkel kapcsolatban. Általában a Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra stb. Szakértői vannak. |
Összegzés - adatalapú tudós vs nagy adatok
Az Data Scientist és a Big Data hasonló típusú szakemberek, akik elősegítik az adatok (különféle forrásokból származó) továbbítását, bemutatható formátumban, amely megfelelő azonosítást vagy útmutatást adott az adott szervezet számára a jövőbeli növekedési vagy javulási pontok valószínűségéről.
Összegzésként tehát az adatok tudománya ismeri a teljes szakaszokat
- Hadoop rendszergazda (a HDFS rendszer beállításához)
- Big Data Developer (felelős az adatok betöltéséért és a szótár elkészítéséért az óriási adatok lekérésével)
- Üzleti szabályfejlesztő (felelős az üzleti szabályok kidolgozásáért)
- Jelentés a fejlesztőről (tervezés és bemutatás a végfelhasználónak)
És a nagy adatfejlesztők rendelkeznek az alábbiak ismereteivel:
- Az adatok betöltése különféle típusú forrásokból.
- Strukturált és nem strukturált adatok elfogadása, és az adatok betöltése a rendszerkövetelmények alapján történő kezelése.
- A HDFS és a Map-Reduce programozás teljes ismerete.
- A frissített adatmotor, például a kaptár vagy a Spark ismerete.
- Nagyon részt vesz az adatok optimalizálásában a végfelhasználó követelményei alapján.
- Az egyik kulcsfontosságú tag a teljes adatfolyam-architektúra adatáramlásának biztosításában.
Ajánlott cikk
Ez útmutatóként szolgál az adattudósok és a nagy adatok közötti különbségek, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés összefoglalásához. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- 11 félelmetes különbség a felhőalapú számítástechnika és a Big Data Analytics között
- 5 A Big Data Analytics kötelező ismerete
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 csodálatos összehasonlítás
- Data Scientist vs Machine Learning
- Big Data Analytics munkahelyek: Csodálatos útmutató