Razlike između podataka znanstvenika i velikih podataka
Data Scientist ima znanje o cjelokupnom protoku arhitekture jezera s punim podacima, počevši od učitavanja podataka do prezentacije krajnjeg korisnika. Znanstvenici podataka izvršavaju i razvijaju tijek podataka od početka učitavanja podataka do trenutka kada krajnji korisnik dobije odgovarajuće podatke u prezentacijskom obliku. Dok su veliki podaci jedan od dijelova čitave arhitekture. Veliki podaci ograničeni su na učitavanje podataka, dohvaćanje i pripremanje zadatka iz rječnika podataka. Veliki podaci osiguravaju da su podaci koji se učitavaju i dohvaćaju dio pripreme očekivanog rječnika podataka.
Životni ciklus podataka bit će dolje naveden: 
- Ogromni podaci došli su iz različitih izvora poput alata za skladištenje podataka, upravljanog spremišta dokumenata, dijeljenja datoteka, baza podataka i oblaka ili vanjskog.
- Podaci su učitani u HDFS sustav koji se zove Enterprise Data Lake. Može se naučiti u trenutku razumijevanja velikih podataka. Kako se to opterećuje i kako sprema.
- Nakon uspješnog učitavanja podataka, postoji nekoliko metoda za odabir tih podataka i stvaranje jednog koji zahtijeva velik rječnik podataka. Jedan od vrlo popularnih je Hive koji rukuje s podacima poput sličnih tablica i podržava HiveQL (koji je jezik sličan SQL-u). Interno se koristi program za smanjenje karata koji je neophodan za učenje za razumijevanje velikih podataka.
- Sada postoji još jedna prilika za stvaranje poslovnih pravila koja će koristiti rječnik velikih podataka za analitiku i svrhu izvješćivanja. Ova poslovna pravila napisao je programer poslovnih pravila, koji su uglavnom stručnjaci za statistiku, matematiku i prekrasno razumijevanje trenutnog poslovanja te organizacije, uključujući prediktivni proračun.
- Sada su spremna poslovna pravila i rječnik velikih podataka. Sada je zadatak za razvojnog programera. Osmislili su strukturu izvješćivanja u različitim pogledima na temelju pravila koja je definirao programer poslovnih pravila koristeći rječnik velikih podataka. Izvješće može biti lako dostupno i osigurati budući potencijal za tu organizaciju.
Ako uzmemo u obzir cijeli protok, postoje 4 vrste ljudi koji su uključeni u postavljanje, implementaciju i prezentaciju.
- Hadoop Admin (za postavljanje HDFS sustava)
- Big Data Developer (odgovoran za učitavanje podataka i pripremu rječnika dohvaćanjem tih ogromnih podataka)
- Razvoj poslovnih pravila (odgovoran za razvijanje poslovnih pravila)
- Prijavi razvojnog programera (dizajn i prezentacija krajnjem korisniku)
Sada bi jedan znanstvenik s podacima trebao imati čitavo znanje o iznad 4 dijela koja su obično podijeljena kao individualna odgovornost.
Usporedba između podataka znanstvenika i velikih podataka
Ispod je najbolja 3 usporedba podataka Data Scientist u odnosu na velike podatke 
Ključne razlike između znanstvenika podataka i velikih podataka
Neke ključne razlike objašnjene su u nastavku između Data Scientist i Big Data
- Da bi poboljšao performanse sustava krajnjem korisniku na prezentaciji, istraživač podataka uglavnom ovisi o velikim podacima, jer je na dijelu dohvaćanja podataka moguće najveće podešavanje performansi. Dok su ljudi s velikim podacima potpuno odgovorni za optimizaciju podataka ili brzine u smislu učitavanja podataka i logike dohvaćanja podataka. Ljudi su obično uključeni u podešavanje zadatka za smanjenje karte ili premještaju čitav set u košnicu ili iskru na temelju opsega podataka ili zahtjeva organizacije.
- Znanstvenici za podatke moraju imati jasno znanje o poslovnim zahtjevima svake organizacije za pomoć u pripremi poslovnih pravila ili logici prezentacije. Oni su ključna osoba koja pruža odgovarajuću vjerojatnost rasta organizacije na temelju njihovih poslovnih rezultata ili trenutnih aktivnosti. Dok tip s velikim podacima uopće ne treba znati o organizaciji organizacije ili logici prezentacije. Oni se uglavnom usredotočuju na to kako se podaci iz različitih izvora neometano učitavaju i dohvaćanje može biti brže za pripremu rječnika podataka.
- Znanstvenici s podacima imaju normalno znanje o postavljanju HDFS sustava. Dok tip s velikim podacima zna za čitavo postavljanje HDFS sustava, bilo da se radi o administratoru u tom zadatku ili ne. Budući da je rad s podešavanjem performansi pri učitavanju podataka ili dohvaćanju podataka jasno povezan s tim postavljanjem sustava. Sve veći broj sustava automatski utječe na performanse učitavanja ili dohvaćanja podataka. Ali sve ovisi o tome koliko je podataka stvarno potrebno toj organizaciji za koju je opet odlučio Data Scientist.
- Razvoj pravila jedan je od glavnih zadataka znanstvenika s podacima, dok ljudi s velikim podacima lako mogu izbjeći taj.
Data Scientist vs Tablica usporedbe velikih podataka
Ispod je tablica za usporedbu podataka Data Scientist i velikih podataka
| OSNOVA ZA
USPOREDBA | Data Scientist | Veliki podaci |
| Glavni zadatak | Osigurajte kraj do kraja protok arhitekture jezera podataka, počevši od učitavanja podataka do prezentacije do krajnjeg korisnika. | Osigurajte nesmetano učitavanje ogromnih podataka i dobivanje podataka za pripremu rječnika s velikim podacima koji se lako mogu koristiti za predstavljanje krajnje uporabe primjenom poslovnih pravila. |
| Znanje | Morali bismo imati znanje o cjelokupnom protoku, uključujući poslovna pravila, trenutnu poslovnu organizaciju i korisničku prezentaciju za krajnjeg korisnika. | Treba imati znanje o ogromnom učitavanju podataka iz raznih izvora i dohvaćanje podataka što je brže moguće bez ikakve pogreške. |
| Tehnologija | Data Scientist obično ima predodžbu o svim tehnologijama ili alatima za obradu poput košnice, redukciji karte, R, iskri ili povezanim tehnologijama ili alatima. | Ti momci imaju jasne ideje o učitavanju podataka i preuzimanju podataka povezanih tehnologija ili alata. Obično postoje stručnjaci za košnice, iskre, mapReduce, svinje, kasandru itd. |
Zaključak - Podaci znanstvenika u odnosu na velike podatke
Data Scientist i Big Data su slična vrsta stručnjaka koji pomaže u prenošenju podataka (koji dolaze iz različitih izvora) u predstavljiv format koji daje odgovarajuću identifikaciju ili smjernice toj određenoj organizaciji o njihovoj vjerojatnosti budućeg rasta ili poboljšanja.
Dakle, kao zaključak znanost o podacima može imati znanje ispod cijelih odjeljaka
- Hadoop Admin (za postavljanje HDFS sustava)
- Big Data Developer (odgovoran za učitavanje podataka i pripremu rječnika dohvaćanjem tih ogromnih podataka)
- Razvoj poslovnih pravila (odgovoran za razvijanje poslovnih pravila)
- Prijavi razvojnog programera (dizajn i prezentacija krajnjem korisniku)
A veliki programeri podataka imaju znanje ispod:
- Postupak učitavanja podataka iz različitih vrsta resursa.
- Prihvaćanje strukturiranih i nestrukturiranih podataka i upravljanje učitavanjem tih podataka na temelju zahtjeva sustava.
- Potpuno znanje o HDFS i Map-Reduce programiranju.
- Poznavanje ažuriranih podataka poput košnice ili iskre.
- Veoma su uključeni u optimizaciju podataka na temelju zahtjeva krajnjeg korisnika.
- Jedan je od ključnih članova za osiguranje protoka podataka cjelokupne arhitekture protoka podataka.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između podataka znanstvenika i velikih podataka, njihovo značenje, usporedba između glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- 11 Awesome razlike između Cloud Computing i Big Data Analytics
- 5 Moraju znati rješenja velike analize podataka
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 nevjerojatnih usporedbi
- Data Scientist vs Strojno učenje
- Poslovi s velikim analitičkim podacima: Iznenađujući vodič