Forskjeller mellom Data Scientist vs Big Data
Data Scientist har kunnskapen om hele flyten av full datasjøarkitektur fra datainnlasting til presentasjon av en sluttbruker. Dataforskere utfører og utvikler flyten av data fra begynnelsen av datastilføringen til sluttbrukeren får passende data i et presentasjonsformat. Mens store data er en av delene av hele arkitekturen. Big data er begrenset til henholdsvis innlasting, henting og klargjøring av dataordbokoppgave. Big data sørger for at dataene som lastes inn og hentes, er en del av å utarbeide den forventede dataordboken.
Datas livssyklus blir som nedenfor: 
- Enorme data kom fra forskjellige kilder som Data Warehouse-verktøy, Managed Document Repository, File Shares, Databases, Cloud eller External.
- Data er lastet til HDFS-systemet som heter Enterprise Data Lake. Det kan trenge å lære på tidspunktet for forståelse av big data. Hvordan det lastet og hvordan det lagres.
- Etter at data er lastet vellykket, har det flere metoder for å plukke disse dataene og opprette en krever big data-ordbok. En av de veldig populære er Hive som håndterer innlasting av dataene som et likt bord og støtter HiveQL (som er SQL som språk). Den brukte internt kartreduserende program som er viktig å lære for å forstå big data.
- Nå har det en annen mulighet til å lage forretningsregler som bruker big data-ordbok for analyse og rapporteringsformål. Disse forretningsreglene ble skrevet av forretningsregelutvikler, som hovedsakelig er eksperter på statistikk, matematikk og fantastisk forståelse av den nåværende virksomheten til den organisasjonen inkludert prediktiv beregning.
- Nå er forretningsregler og big data-ordbok begge klare. Nå er oppgaven for rapportutvikler. De designet rapporteringsstruktur i forskjellige visninger basert på regler definert av forretningsregelutvikler ved bruk av big data ordbok. Rapporten kan være lett tilgjengelig og gi fremtidsutsikter for den organisasjonen.
Nå, hvis vi vurderer hele flyt, er det fire typer mennesker som er involvert for å sette opp, distribuere og presentere.
- Hadoop Admin (for å sette opp HDFS-system)
- Big Data Developer (ansvarlig for å laste inn data og utarbeide ordbok ved å hente de enorme dataene)
- Business Rule Developer (ansvarlig for å utvikle forretningsregel)
- Rapporter utvikler (design og presentasjon til sluttbruker)
Nå skal en dataforsker ha hele kunnskapen om over 4 deler som normalt deles som individuelt ansvar.
Sammenligning fra topp til hodet mellom Data Scientist vs Big Data
Nedenfor er Topp 3-sammenligningen mellom Data Scientist vs Big Data 
Viktige forskjeller mellom Data Scientist vs Big Data
Noen viktige forskjeller er forklart nedenfor mellom Data Scientist vs Big Data
- For å forbedre systemytelsen til sluttbruker ved presentasjon, er dataforsker hovedsakelig avhengig av big data-mennesker, da maksimal innstilling av ytelse kan være mulig på data som henter delen. Mens store datafolk er fullt ut ansvarlige for data eller hurtigoptimalisering når det gjelder innlasting av data og henting av data. Mennesker er normalt involvert i å tuning på en kartreduserende oppgave eller flytte hele oppsettet til bikube eller gnist basert på datamengde eller organisasjonskrav.
- Data forskere må ha en klar kunnskap om virksomhetens krav til enhver organisasjon for å hjelpe til med å utarbeide forretningsregler eller presentasjonslogikk. De er nøkkelpersonen til å gi en riktig sannsynlighet for organisasjonsvekst basert på deres forretningsresultater eller nåværende aktivitet. Mens big data fyr ikke trenger å vite om organisasjonens virksomhet eller presentasjonslogikk i det hele tatt. Disse karene konsentrerer seg hovedsakelig om hvordan data fra forskjellige kilder lastes jevnt og henting kan være raskere for å lage en dataordbok.
- Dataforsker har normalt grunnleggende kunnskap om HDFS-system satt opp. Mens big data fyr vet om hele oppsettet av HDFS-system, enten de involverer som administrator på den oppgaven eller ikke. Som å jobbe med ytelsestuning på datainnlasting eller henting av data, er tydelig relatert til det systemoppsettet. Et økende antall av systemet vil automatisk påvirke ytelsen til innlasting eller henting av data. Men alt avhenger av hvor mye data som virkelig kreves for den organisasjonen som igjen bestemmer av Data Scientist.
- Regelutvikling er en av nøkkeloppgavene for en dataforsker, mens big data-gutta lett kan unngå den.
Data Scientist vs Big Data Comparison Table
Nedenfor er sammenligningstabellen mellom Data Scientist og Big Data
| BASIS FOR
SAMMENLIGNING | Data Scientist | Stor Data |
| Hovedoppgave | Sørg for at strømmen av datasjøarkitektur går fra ende til slutt, starter fra datainnlasting til presentasjon til sluttbruker. | Forsikre deg om at enorme data blir lastet enkelt og hent data for å utarbeide big data-ordbok som lett kan brukes til å presentere sluttbruk ved å bruke forretningsregler. |
| Kunnskap | Vi bør ha kunnskap om hele flyten, inkludert forretningsregler, nåværende organisasjonsselskapsbane og brukervennlig presentasjon for en sluttbruker. | Bør ha kunnskap om enorme datainnlasting jevnt fra forskjellige kilder, og hente data så raskt som mulig uten noen feil. |
| Teknologi | Data Scientist har normalt en ide om alle teknologiene eller prosesseringsverktøyene som Hive, Map Reduce, R, Spark eller relaterte teknologier eller verktøy. | De karene har klare ideer om datainnlasting og henting av data relatert teknologi eller verktøy. Det er normalt eksperter på Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra, etc. |
Konklusjon -Data Scientist vs Big Data
Data Scientist og Big Data er den lignende typen spesialist som hjelper til med å overføre data (kom fra forskjellige kilder) i et presentabelt format som ga riktig identifikasjon eller veiledning til den spesifikke organisasjonen om deres sannsynlighet for fremtidige vekst- eller forbedringspunkter.
Så som en konklusjon kan data vitenskap ha kunnskap om under hele seksjoner
- Hadoop Admin (for å sette opp HDFS-system)
- Big Data Developer (ansvarlig for å laste inn data og utarbeide ordbok ved å hente de enorme dataene)
- Business Rule Developer (ansvarlig for å utvikle forretningsregel)
- Rapporter utvikler (design og presentasjon til sluttbruker)
Og utvikler av store data har kunnskapen nedenfor:
- Prosessen med innlasting av data fra forskjellige typer ressurser.
- Akseptere strukturerte og ustrukturerte data, og klare å laste inn disse dataene basert på systemkrav.
- Full kunnskap om HDFS og Map-Reduce programmering.
- Kunnskap om oppdatert datamotor som bikube eller gnist.
- Veldig mye involvert i dataoptimalisering basert på kravet fra sluttbrukeren.
- Et av nøkkelmedlemmene for å sikre dataflyt for hele dataflytarkitekturen.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjeller mellom Data Scientist vs Big Data, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 11 Fantastiske forskjeller mellom Cloud Computing vs Big Data Analytics
- 5 Must-Know-løsninger for Big Data Analytics
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Data Scientist vs Machine Learning
- Big Data Analytics-jobber: Fantastisk guide