Ero datatieteen ja tietotekniikan välillä
Tietotiede on monitieteinen aihe, joka hyödyntää tilastoinnin, sovellusalueen ja tietotekniikan menetelmiä ja työkaluja rakenteellisen tai jäsentämättömän tiedon käsittelemiseen tarkoituksenmukaisten käsitysten ja tiedon saamiseksi. Data Science on prosessi, jossa uutta tietoa hyödynnetään liiketoiminnasta. Data Engineering suunnittelee ja luo prosessipinon kerätä tai tuottaa, tallentaa, rikastaa ja käsitellä tietoja reaaliajassa. Tietojenkäsittely on vastuussa putkilinjan tai työnkulun rakentamisesta tietojen saumattomalle siirtämiselle instanssista toiseen. Mukana olevat insinöörit huolehtivat laitteisto- ja ohjelmistovaatimuksista sekä IT- ja tietoturva- ja suojausnäkökohdista.
Head to Head -vertailu Data Science vs. Data Engineering (Infographics)
Alla on kuuden parhaan vertailun data Science vs. Data Engineering
Tietotekniikan ja tietotekniikan keskeiset erot
Seuraava on ero Data Science: n ja Data Engineeringin välillä
Tietotekniikka ja tietotekniikka ovat kaksi erillistä tieteenalaa, mutta on joitain näkemyksiä, joissa ihmiset käyttävät niitä keskenään. Tämä riippuu myös organisaatiosta tai projektiryhmästä, joka suorittaa tällaisia tehtäviä, kun tätä erotusta ei ole erikseen merkitty. Niiden ainutlaatuisen identiteetin luomiseksi korostamme näiden kahden kentän suuria eroja:
- Datatekniikka on tieteenala, joka huolehtii kehityksestä, jolla kehitetään tietojen käsittelyä, tallentamista ja hakemista eri tietolähteistä. Toisaalta datatiede on tiede, joka kehittää mallin hyödyntää hyödyllisiä ja hyödyllisiä oivalluksia perustiedoista.
- Tietojenkäsittely on vastuussa parhaiden menetelmien löytämisestä ja optimoitujen ratkaisujen ja välineiden tunnistamisesta tiedonkeruuta varten. Data Science on vastuussa mallien ja menettelyjen kehittämisestä hyödyllisten liikeideoiden poimimiseksi tiedoista.
- Datainsinööri luo perustan tai valmistelee tiedot, joiden perusteella tietotekniikka kehittää koneoppimis- ja tilastolliset mallit.
- Datatekniikka käyttää yleensä työkaluja ja ohjelmointikieliä API: n luomiseen suurten tietojen käsittelyyn ja kyselyiden optimointiin. Päinvastoin, tietojenkäsittelytiede käyttää tilastotietoa, matematiikkaa, tietotekniikkaa ja liike-elämän tietämystä toimialakohtaisen analyysin ja älymallien kehittämiseen.
- Vaikka Data Engineering huolehtii myös laitteiden oikeasta käytöstä tietojenkäsittelyssä, tallentamisessa ja jakelussa, Data Science ei välttämättä ole paljon huolissaan laitteistoasetuksista, mutta hajautettu laskentatieto tarvitaan.
- Tietoteknikkojen on valmisteltava visuaalinen tai graafinen esitys perustiedoista. Datainsinöörin ei vaadita suorittavan samoja joukkotutkimuksia.
Data Science Vs Data Engineering -vertailutaulukko
Vaikka molemmat termit liittyvät tietoihin, mutta ne ovat täysin erillisiä tieteenaloja, tässä osiossa teemme vertailua molempien Data Science Vs Data Engineering -yritysten kanssa.
| Vertailun perusteet | Data Science | Tietojen suunnittelu |
| Määritelmä | Data Science hyödyntää raakadatasta oivalluksia ja datan arvoa tilastollisten mallien avulla | Data Engineering luo sovellusliittymät ja puitteet eri lähteistä peräisin olevan tiedon kuluttamiselle |
| Osaamisalue | Tämä tiede vaatii asiantuntijatason tietämystä matematiikasta, tilastoista, tietotekniikasta ja alueista. Laitteistotietoa ei vaadita | Datatekniikka vaatii ohjelmointia, väliohjelmia ja laitteistoihin liittyvää tietoa. Koneoppiminen ja tilastotiedot eivät ole pakollisia |
| Työprofiili | Perustaa tilastollisen ja koneoppimallin analysointia varten ja kehittää niitä edelleen
Rakentaa visualisointeja ja kaavioita tietojen analysointiin | Auttaa Data Science -tiimiä soveltamalla ominaisuuksien muuntamisia koneoppimismalleihin tietojoukkoihin
Ei tarvitse työskennellä datan visualisoinnissa |
| vastuut | Vastaa ML / Tilastollinen malli optimoidusta suorituksesta | Vastaa koko dataputken optimoinnista ja suorituskyvystä |
| ulostulo | Data Sciencen tuotos on datatuote | Tietotekniikan tuotos on tiedonkulku-, tallennus- ja hakujärjestelmä |
| esimerkit | Ann-esimerkki tietotuotteista voi olla suositusmoottori, kuten YouTuben suosittelema videoluettelo, sähköpostisuodattimet roskapostin ja muiden kuin roskapostien tunnistamiseksi. | Yksi esimerkki Data Engineeringistä olisi vetää päivittäisiä tweettejä Twitteristä pesädatan varastossa, joka on jaettu useille klustereille. |
johtopäätös
Tietotekniikka ja tietotekniikka ovat kaksi täysin erilaista tieteenalaa. Sekä Data Science että Data Engineering käsittelevät erillisiä ongelma-alueita ja vaativat erityisiä taitoja ja lähestymistapoja päivittäisten ongelmien ratkaisemiseksi. Vaikka tietotekniikka ei välttämättä sisällä koneoppimista ja tilastollista mallia, heidän on muutettava tiedot siten, että tietoteknikot voivat kehittää koneoppimismalleja sen päälle. Vaikka tietotieteilijät voivat kehittää ydinalgoritmin datan analysoimiseksi ja visualisoimiseksi, ovat silti täysin riippuvaisia tietojen suunnittelijoista vaatimuksilleen käsitellä ja rikastuttaa tietoja. Molemmilla aloilla on runsaasti mahdollisuuksia ja työn laajuutta, datan lisääntyessä ja Internetin ja Big-tietotekniikan tullessa käyttöön tietotekijöiden ja tietotekniikan suunnittelijoiden vaatimukset ovat melkein jokaisessa IT-pohjaisessa organisaatiossa. Näistä alueista kiinnostuneille ei ole liian myöhäistä aloittaa.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Data Science vs. Data Engineeringiin, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. tämä artikkeli koostuu kaikista hyödyllisistä eroista Data Science: n ja Data Engineeringin välillä. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- 5 hyödyllisin ero tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen välillä
- Data Science vs. Ohjelmistosuunnittelu | 8 parasta hyödyllistä vertailua
- 3 parasta tietotekniikkaa vs. tietotekniikka vs. tilastotieteilijä
- Big Data vs. Data Science - Kuinka ne eroavat?
- Ohjelmistotekniikan haastattelukysymykset | Ylhäältä ja eniten kysyttyjä