Forskjellen mellom datavitenskap og datateknikk
Data Science er et tverrfaglig emne som utnytter metodene og verktøyene fra statistikk, applikasjonsdomen og informatikk for å behandle data, strukturert eller ustrukturert, for å få meningsfull innsikt og kunnskap. Data Science er prosessen med å hente ut nyttig forretningsinnsikt fra dataene. Data Engineering designer og lager prosessstabelen for å samle inn eller generere, lagre, berike og behandle data i sanntid. Datateknikk er ansvarlig for å bygge rørledningen eller arbeidsflyten for sømløs bevegelse av data fra en instans til en annen. Ingeniørene som er involvert ivaretar kravene til maskinvare og programvare ved siden av IT- og datasikkerhets- og beskyttelsesaspekten.
Sammenligning fra topp mot hode mellom Data Science Vs Data Engineering (Infographics)
Nedenfor er Topp 6-sammenligningen mellom Data Science og Data Engineering
Viktige forskjeller mellom Data Science Vs Data Engineering
følgende er forskjellen mellom datavitenskap og datateknikk
Datavitenskap og datateknikk er to forskjellige fagområder, men det er noen synspunkter der folk bruker dem om hverandre. Dette avhenger også av at organisasjonen eller prosjektgruppen påtar seg slike oppgaver der denne skillet ikke er markert spesielt. For å etablere deres unike identiteter, fremhever vi de store forskjellene mellom de to feltene:
- Datateknikk er fagområdet som tar seg av å utvikle rammene for behandling, lagring og innhenting av data fra forskjellige datakilder. På den annen side er Data Science disiplinen som utvikler en modell for å trekke meningsfull og nyttig innsikt fra de underliggende dataene.
- Datateknikk er ansvarlig for å oppdage de beste metodene og identifisere optimerte løsninger og verktøy for datainnsamling. Data Science er ansvarlig for å utvikle modeller og prosedyrer for å trekke ut nyttig forretningsinnsikt fra dataene.
- Data Engineer legger grunnlaget eller utarbeider dataene som en Data Scientist skal utvikle maskinlæring og statistiske modeller.
- Datateknikk bruker vanligvis verktøy og programmeringsspråk for å bygge API for storskala databehandling og spørreoptimalisering. Tvert imot bruker Data Science kunnskapen om statistikk, matematikk, informatikk og forretningskunnskap for å utvikle bransjespesifikke analyser og intelligensmodeller.
- Selv om Data Engineering også tar seg av riktig maskinvarebruk for databearbeiding, lagring og distribusjon, er kanskje ikke datavitenskap mye opptatt av maskinvarekonfigurasjonen, men distribuert datakunnskap er påkrevd.
- Data forskere trenger å utarbeide visuell eller grafisk fremstilling fra de underliggende dataene. Dataingeniør er ikke pålagt å gjøre de samme settstudiene.
Data Science Vs Data Engineering Sammenligningstabell
Selv om begge begrepene er relatert til data, men de er helt forskjellige fagdisipliner, vil vi i denne delen gjøre en head-to-head sammenligning av begge Data Science Vs Data Engineering.
| Grunnlag for sammenligning | Datavitenskap | Datateknikk |
| Definisjon | Data Science henter innsikt fra rådata for å bringe innsikt og verdi fra dataene ved bruk av statistiske modeller | Data Engineering lager APIer og rammer for å konsumere dataene fra forskjellige kilder |
| Ekspertområde | Denne disiplinen krever kunnskap på ekspertnivå i matematikk, statistikk, informatikk og domene. Maskinvarekunnskap er ikke nødvendig | Data Engineering krever kunnskap om programmering, mellomvare og maskinvare. Maskinlæring og statistikkunnskap er ikke obligatorisk |
| Arbeidsprofil | Etablerer den statistiske og maskinlæringsmodellen for analyse og fortsetter å forbedre dem
Bygger visualiseringer og diagrammer for analyse av data | Hjelper Data Science-teamet ved å bruke funksjonstransformasjoner for maskinlæringsmodeller på datasettene
Krever ikke å jobbe med datavisualisering |
| Arbeidsoppgaver | Er ansvarlig for den optimaliserte ytelsen til ML / Statistical-modellen | Har ansvar for optimalisering og ytelse av hele datapipeline |
| Produksjon | Produksjonen av Data Science er et dataprodukt | Produksjonen av datateknikk er et datastrøm-, lagrings- og gjenvinningssystem |
| eksempler | Et annet eksempel på dataprodukt kan være en anbefalingsmotor som YouTube-anbefalte videoliste, e-postfiltre for å identifisere spam og ikke-spam-e-poster. | Et eksempel på datateknikk kan være å trekke daglige tweets fra Twitter inn i dataforholdet med bikube spredt over flere klynger. |
Konklusjon
Datavitenskap og datateknikk er to totalt forskjellige fagområder. Både datavitenskap og datateknikk adresserer forskjellige problemområder og krever spesialiserte ferdighetssett og tilnærminger for å håndtere daglige problemer. Selv om Data Engineering kanskje ikke involverer maskinlæring og statistisk modell, må de transformere dataene slik at dataforskere kan utvikle maskinlæringsmodeller på toppen av det. Selv om dataforskere kan utvikle en kjernealgoritme for å analysere og visualisere dataene, er de likevel helt avhengige av dataingeniører for deres krav til behandlet og beriket data. Begge feltene har mange muligheter og omfang av arbeid, med økende data og bruk av IoT og Big data-teknologier vil det være et enormt krav fra dataforskere og dataingeniører i nesten alle IT-baserte organisasjoner. For de som er interessert i disse områdene, er det ikke for sent å starte.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Data Science Vs Data Engineering, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. denne artikkelen består av alle nyttige forskjeller mellom datavitenskap og datateknikk. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 5 Mest nyttige forskjellen mellom datavitenskap og maskinlæring
- Data Science vs Software Engineering | Topp 8 nyttige sammenligninger
- 3 beste datakarrierer for datavitenskapsmann vs dataingeniør vs statistiker
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskjellige?
- Spørsmål om programvareteknikkintervju | Topp og mest stilte