Erot datatieteilijän ja bigdatan välillä
Data Scientist -yrityksellä on tiedot koko datajärvi-arkkitehtuurin koko virtauksesta tietojen lataamisesta loppukäyttäjän esittelyyn asti. Tietotieteilijät toteuttavat ja kehittävät tietovirtoja tiedon lataamisen alusta asti, kunnes loppukäyttäjä saa asianmukaiset tiedot esitysmuodossa. Big data on yksi osa koko arkkitehtuuria. Suuret tiedot rajoittuvat tietojen lataamiseen, hakemiseen ja datasanakirjan tehtävien valmisteluun. Suuret tiedot varmista, että ladattava ja noudettava tieto on osa odotettavissa olevan datasanakirjan valmistelua.
Tietojen elinkaari on kuten alla: 
- Valtava tieto tuli erilaisista lähteistä, kuten Data Warehouse -työkaluista, Ylläpitoasiakirjojen arkistosta, Tiedostonjakoista, Tietokannoista ja Pilvestä tai ulkoisesta.
- Tiedot on ladattu HDFS-järjestelmään, joka nimeltään Enterprise Data Lake. Se voi olla tarpeen oppia, kun ymmärretään suuria tietoja. Kuinka se latautui ja kuinka varastoituu.
- Kun tiedot on ladattu onnistuneesti, on olemassa useita tapoja valita nämä tiedot ja luoda yksi, joka vaatii suuren datasanakirjan. Yksi erittäin suosituista on Hive, joka käsittelee tietojen lataamista samanlaisena taulukkona ja tukee HiveQL: tä (joka on SQL: n kaltainen kieli). Se käytti sisäisesti karttaa pienentävää ohjelmaa, joka on välttämätöntä oppia suurten tietojen ymmärtämiseksi.
- Nyt on vielä yksi mahdollisuus luoda liiketoimintasääntöjä, jotka käyttävät suurten tietojen sanakirjaa analytiikkaan ja ovat raportointitarkoituksiin. Nämä liiketoimintasäännöt on kirjoittanut liiketoimintasääntöjen kehittäjä, jotka ovat pääasiassa tilastojen, matematiikan asiantuntijoita ja upea ymmärtäminen organisaation nykyisestä liiketoiminnasta, mukaan lukien ennustavat laskelmat.
- Nyt liikesäännöt ja iso data-sanakirja ovat molemmat valmiit. Nyt tehtävä raporttikehittäjälle. He suunnittelivat raportointirakenteen eri näkymissä perustuen sääntöihin, jotka liiketoimintasääntöjen kehittäjä määritteli isodatan sanakirjan avulla. Raportti voi olla helposti saatavilla ja tarjoaa tulevaisuudennäkymät kyseiselle organisaatiolle.
Nyt, jos tarkastellaan koko virtausta, siellä on 4 tyyppisiä ihmisiä, jotka osallistuvat perustamiseen, käyttöönottoon ja esittelyyn.
- Hadoop-järjestelmänvalvoja (HDFS-järjestelmän perustamiseen)
- Big Data -kehittäjä (vastuussa tietojen lataamisesta ja sanakirjojen laatimisesta hakemalla nämä valtavat tiedot)
- Liiketoimintasääntöjen kehittäjä (vastaa liiketoimintasääntöjen kehittämisestä)
- Raportoi kehittäjää (suunnittelu ja esittely loppukäyttäjälle)
Nyt yhdellä tietotieteilijällä tulisi olla kaikki tiedot yli neljästä osasta, jotka yleensä jakaantuvat yksilölliseksi vastuuksi.
Head to Head -vertailu Data Scientistin ja Big Data: n välillä
Alla on 3 suosituinta vertailua Data Scientistin ja Big Datan välillä 
Tietotieteilijän ja bigdatan tärkeimmät erot
Joitakin keskeisiä eroja selitetään alla Data Scientist vs Big Data -ryhmien välillä
- Järjestelmän suorituskyvyn parantamiseksi loppukäyttäjälle esittelyssä tietoteknikko riippuu pääasiassa isoista data-ihmisistä, koska tiedon nouton osassa on mahdollista saavuttaa suurin mahdollinen suorituskyvyn viritys. Kun taas isojen tietojen käyttäjät ovat täysin vastuussa datan tai nopeuden optimoinnista tiedon lataamisen ja datan hakemisen logiikan kannalta. Ihmiset osallistuvat yleensä viritykseen karttaa pienentävässä tehtävässä tai siirtävät koko kokoonpanon pesää tai kipinää varten tietomäärän tai organisaation vaatimusten perusteella.
- Tietotieteilijöiden on oltava selkeät tiedot organisaation liiketoimintavaatimuksista auttaakseen yrityssääntöjen tai esityslogiikan laatimisessa. He ovat avainhenkilö tarjoamaan asianmukaisen todennäköisyyden organisaation kasvulle liiketoiminnan suorituskyvyn tai nykyisen toiminnan perusteella. Vaikka big data -puoli ei vaadi lainkaan tietoa organisaation liiketoiminnasta tai esityslogiikasta. Nämä kaverit keskittyvät pääasiassa siihen, kuinka eri lähteistä tulevat tiedot latautuvat sujuvasti ja noutaminen voi olla nopeampaa datasanakirjan laatimiseen.
- Tietotieteilijällä on yleensä perustiedot HDFS-järjestelmästä. Suuritiedon kaverit tietävät koko HDFS-järjestelmän kokoonpanosta riippumatta siitä, osallistuvatko he tehtävänä järjestelmänvalvojana vai eivät. Koska suorituskyvyn virittäminen tietojen lataamisessa tai tietojen noutamisessa liittyy selvästi järjestelmään, joka on asetettu. Kasvava määrä järjestelmiä vaikuttaa automaattisesti tietojen lataamisen tai noutamisen suorituskykyyn. Mutta kaikki riippuu siitä, kuinka paljon tietoa todella tarvitaan kyseiselle organisaatiolle, jonka Data Scientist taas päätti.
- Sääntöjen kehittäminen on yksi tietotekijöiden keskeisimmistä tehtävistä, kun taas suurten tietojen kaverit voivat helposti välttää sen.
Data Scientist vs. Big Data -vertailutaulukko
Alla on Data Scientistin ja Big Datan vertailutaulukko
| PERUSTA
VERTAILU | Data Scientist | Suuri data |
| Päätehtävä | Varmista, että datajärvi-arkkitehtuurin virta loppuu loppuun, tietojen lataamisesta esittelyyn loppukäyttäjälle. | Varmista, että valtava tiedon lataus sujuu ja noutaa ne tiedot suurten tietojen sanakirjojen laatimiseksi, joita voidaan helposti käyttää loppukäytön esittämiseen soveltamalla yrityssääntöjä. |
| tuntemus | Meillä pitäisi olla tieto koko prosessista, mukaan lukien liiketoimintasäännöt, organisaation nykyinen liiketoimintarata ja käyttäjäystävällinen esitys loppukäyttäjälle. | Pitäisi olla tietoa valtavasta tietojen lataamisesta sujuvasti eri lähteistä ja tiedon noutamisesta mahdollisimman nopeasti ilman virheitä. |
| tekniikka | Data Scientistilla on yleensä käsitys kaikista tekniikoista tai prosessointityökaluista, kuten Hive, Map Reduce, R, Spark tai niihin liittyvistä tekniikoista tai työkaluista. | Heillä on selkeät ideat tietojen lataamiseen ja tietojen hakemiseen liittyvien tekniikoiden tai työkalujen hakemiseen. Siellä on yleensä asiantuntijoita Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra jne. |
Johtopäätös -Tietotieteilijä vs. Big Data
Data Scientist ja Big Data ovat samankaltaisia asiantuntijoita, jotka auttavat siirtämään tietoja (tuli eri lähteistä) esittelevässä muodossa, joka antoi asianmukaiselle tunnisteelle tai ohjeille kyseiselle organisaatiolle heidän todennäköisyydestään tulevaisuuden kasvu- tai paranemispisteissä.
Joten johtopäätöksenä datatieteellä voi olla tietoa kokonaisten osien alapuolelta
- Hadoop-järjestelmänvalvoja (HDFS-järjestelmän perustamiseen)
- Big Data -kehittäjä (vastuussa tietojen lataamisesta ja sanakirjojen laatimisesta noutamalla nämä valtavat tiedot)
- Liiketoimintasääntöjen kehittäjä (vastaa liiketoimintasääntöjen kehittämisestä)
- Raportoi kehittäjää (suunnittelu ja esittely loppukäyttäjälle)
Ja big data -kehittäjillä on alla oleva tieto:
- Tietojen latausprosessi erityyppisistä lähteistä.
- Strukturoidun ja jäsentämättömän tiedon hyväksyminen ja näiden tietojen lataaminen järjestelmän vaatimusten perusteella.
- Täydet tiedot HDFS: stä ja Map-Reduce-ohjelmoinnista.
- Tiedot päivitetystä tietotekniikasta, kuten pesä tai Spark.
- Hyvin mukana tietojen optimoinnissa loppukäyttäjän vaatimusten perusteella.
- Yksi avainelimistä koko tiedonkulkuarkkitehtuurin tiedonkulun varmistamiseksi.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tietotieteilijöiden ja isojen tietojen välisiin eroihin, niiden merkitykseen, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- 11 upeita eroja pilvipalvelun ja Big Data Analyticsin välillä
- 5 Big Data Analytics -sovelluksen välttämätöntä ratkaisua
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmästyttävää vertailua
- Data Scientist vs Machine Learning
- Big Data Analytics -työt: Amazing Guide