Razlika između podataka o znanosti i inženjerstva podataka
Data Science interdisciplinarni je predmet koji koristi metode i alate iz statistike, domene aplikacija i informatike za obradu podataka, strukturiranih ili nestrukturiranih, kako bi se dobili značajni uvidi i znanje. Data Science proces je izvlačenja korisnih uvida u poslovanje iz podataka. Data Engineering dizajnira i stvara procesni skup za prikupljanje ili generiranje, pohranu, obogaćivanje i obradu podataka u stvarnom vremenu. Inženjering podataka odgovoran je za izgradnju cjevovoda ili tijeka rada za nesmetano kretanje podataka s jedne instance na drugu. Uključeni inženjeri vode računa o zahtjevima hardvera i softvera, zajedno s aspektima informatičke sigurnosti i zaštite podataka.
Usporedba između Data Science Vs inženjeringa podataka (Infographics)
Ispod je top 6 usporedbe podataka Data Science Vs inženjeringa podataka
Ključne razlike između Data Science VS inženjeringa podataka
Slijedi razlika između Data Science-a i Data Engineeringa
Znanost podataka i inženjering podataka dvije su različite discipline, no postoje pogledi na koje ih ljudi međusobno zamjenjuju. To također ovisi o organizaciji ili projektnom timu koji obavljaju takve zadatke kad ta razlika nije posebno označena. Da bismo utvrdili njihov jedinstveni identitet, ističemo glavne razlike između dvaju polja:
- Data Engineering je disciplina koja brine za razvoj okvira za obradu, pohranu i preuzimanje podataka iz različitih izvora podataka. S druge strane, Data Science je disciplina koja razvija model za crtanje smislenih i korisnih uvida iz temeljnih podataka.
- Inženjering podataka odgovoran je za otkrivanje najboljih metoda i identificiranje optimiziranih rješenja i skupa alata za prikupljanje podataka. Data Science odgovoran je za razvoj modela i postupaka za izvlačenje korisnih poslovnih uvida iz podataka.
- Data Engineer postavlja temelje ili priprema podatke na temelju kojih će Data Scientist razviti strojno učenje i statističke modele.
- Inženjering podataka obično koristi alate i programske jezike za izgradnju API-ja za veliku obradu podataka i optimizaciju upita. Suprotno tome, Data Science koristi znanje statistike, matematike, informatike i poslovnog znanja za razvoj specifičnih modela analize i inteligencije.
- Iako se Data Engineering također brine za ispravno korištenje hardvera za obradu, pohranu i distribuciju podataka, znanost o podacima možda se ne bavi previše konfiguracijom hardvera, ali potrebno je znanje o raspodijeljenom računalstvu.
- Znanstvenici podataka moraju pripremiti vizualni ili grafički prikaz iz osnovnih podataka, od inženjera podataka nije potrebno napraviti iste skupne studije.
Tablica uspoređivanja podataka o znanosti o inženjerstvu podataka
Iako su oba pojma povezana s podacima, ali su potpuno različite discipline, u ovom ćemo odjeljku detaljno usporediti oba Data Science Vs Data Engineering.
| Osnove za usporedbu | Znanost podataka | Inženjering podataka |
| definicija | Data Science crpi uvide iz neobrađenih podataka za dobivanje uvida i vrijednosti iz podataka koristeći statističke modele | Data Engineering stvara API-je i okvir za potrošnju podataka iz različitih izvora |
| Područje stručnosti | Ova disciplina zahtijeva stručno znanje iz matematike, statistike, informatike i domene. Poznavanje hardvera nije potrebno | Data Engineering zahtijeva znanje programiranja, srednjeg softvera i hardvera. Strojno učenje i statističko znanje nisu obavezni |
| Profil rada | Uspostavlja statistički i strojni model učenja za analizu i stalno ih poboljšava
Gradi vizualizacije i grafikone za analizu podataka | Pomaže timu Data Science primjenom transformacija značajki za modele strojnog učenja na skupove podataka
Ne zahtijeva rad na vizualizaciji podataka |
| odgovornosti | Odgovoran je za optimizirano rad ML / Statističkog modela | Odgovoran je za optimizaciju i performanse cijelog cjevovoda za podatke |
| Izlaz | Rezultat Data Science je proizvod podataka | Rezultat inženjeringa podataka je protok podataka, pohranjivanje i dohvaćanje podataka |
| Primjeri | Primjer podataka proizvoda može biti pokretač preporuka poput YouTube preporučenih popisa videozapisa, filtera e-pošte za prepoznavanje neželjene i neželjene pošte. | Jedan od primjera Data Engineeringa bio bi povlačenje svakodnevnih tweetova s Twittera u skladište podataka u košnici koje se šire na više klastera. |
Zaključak
Znanost podataka i inženjering podataka dvije su potpuno različite discipline. I Data Science i Data Engineering bave se različitim područjima i zahtijevaju specijalizirane skupove vještina i pristupe za rješavanje svakodnevnih problema. Iako inženjering podataka možda neće uključivati Strojno učenje i statistički model, oni moraju transformirati podatke tako da znanstvenici podataka mogu uz to razvijati modele strojnog učenja. Iako znanstvenici podataka mogu razviti osnovni algoritam za analizu i vizualizaciju podataka, oni su u potpunosti ovisni o inženjerima podataka o njihovim zahtjevima za obrađenim i obogaćenim podacima. Oba polja imaju obilje mogućnosti i obima posla, s povećanjem podataka i pojavom IoT i Big data tehnologija postojat će ogroman zahtjev za znanstvenicima i podatkovnim inženjerima u gotovo svakoj organizaciji temeljenoj na IT. Za one koji su zainteresirani za ta područja, nije kasno za početak.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Data Science Vs inženjering podataka, njihovo značenje, usporedba "Head-to-Head", ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Ovaj se članak sastoji od svih korisnih razlika između Data Science-a i Data Engineeringa. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- 5 Najkorisnija razlika između znanosti o podacima i strojnog učenja
- Data Science vs Softverski inženjering | Top 8 korisnih usporedbi
- 3 najbolje data karijere za Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
- Veliki podaci u odnosu na znanost podataka - u čemu se razlikuju?
- Intervju pitanja softverskog inženjerstva | Najbolje i najtraženije