Andmeteaduse ja andmetöötluse erinevus
Andmeteadus on interdistsiplinaarne õppeaine, mis kasutab struktureeritud või struktureerimata andmete töötlemiseks statistika, rakenduse domeeni ja arvutiteaduse meetodeid ja tööriistu, et saada sisulisi teadmisi ja teadmisi. Andmeteadus on andmete kasuliku äriteabe ammutamise protsess. Data Engineering kavandab ja loob protsessirea andmete kogumiseks või genereerimiseks, säilitamiseks, rikastamiseks ja töötlemiseks reaalajas. Andmetehnoloogia vastutab gaasijuhtme või töövoo ehitamise eest, mis võimaldab andmete sujuvat liikumist ühest eksemplarist teise. Kaasatud insenerid hoolitsevad riist- ja tarkvara nõuete eest lisaks IT- ja andmeturbe ning -kaitse aspektidele.
Andmeteaduse ja andmetehnoloogia (infograafika) võrdlus
Allpool on esitatud kuue parima võrdlus andmeteaduse ja andmetehnoloogia vahel
Andmeteaduse ja andmetehnoloogia peamised erinevused
järgmine on erinevus andmeteaduse ja andmetehnoloogia vahel
Andmeteadus ja andmeehitus on kaks eraldiseisvat teadusharu, kuid on ka seisukohti, kus inimesed kasutavad neid vaheldumisi. See sõltub ka sellest, kas organisatsioon või projektimeeskond võtab selliseid ülesandeid, kui seda vahet pole konkreetselt märgitud. Nende unikaalse identiteedi kindlakstegemiseks toome välja peamised erinevused kahe välja vahel:
- Andmetehnoloogia on distsipliin, mis hoolitseb erinevatest andmeallikatest andmete töötlemise, säilitamise ja hankimise raamistiku väljatöötamise eest. Teisest küljest on andmeteadus distsipliin, mis töötab välja mudeli, mille põhjal saab alusandmetest tähendusrikkaid ja kasulikke teadmisi.
- Andmetöötlus vastutab parimate meetodite leidmise ning andmete hankimiseks optimeeritud lahenduste ja tööriistakomplekti leidmise eest. Data Science vastutab mudelite ja protseduuride väljatöötamise eest, et saada andmetest kasulikku äriteavet.
- Data Engineer paneb aluse või koostab andmed, mille alusel andmeteadlane töötab välja masinõppe ja statistilised mudelid.
- Andmetehnoloogias kasutatakse suuremahulise andmetöötluse ja päringute optimeerimise jaoks API loomiseks tööriistu ja programmeerimiskeeli. Vastupidi, andmeteadus kasutab statistika, matemaatika, infotehnoloogia ja äriteadmisi teadmistepõhiste analüüsi- ja luuremudelite väljatöötamiseks.
- Ehkki Data Engineering hoolitseb ka riistvara korrektse kasutamise eest andmetöötluse, -talletuse ja -jaotuse valdkonnas, ei pruugi andmeteadus riistvara konfiguratsiooniga kuigi palju tegeleda, kuid vaja on hajutatud arvutusteadmisi.
- Andmeteadlased peavad koostama alusandmetest visuaalse või graafilise kujutise. Andmeinsenerilt ei nõuta samade uuringute tegemist.
Data Science Vs Data Engineering võrdlustabel
Ehkki mõlemad mõisted on seotud andmetega, kuid nad on täiesti erinevad teadusharud, teeme selles jaotises mõlema Data Science Vs Data Engineering võrdlust päises.
| Võrdluse alus | Andmeteadus | Andmetehnika |
| Definitsioon | Data Science kasutab statistilisi mudeleid kasutades teadmiste ja andmete väärtuse lisamiseks lähteandmetest | Data Engineering loob API-d ja raamistiku erinevatest allikatest pärinevate andmete tarbimiseks |
| Ekspertiisi valdkond | See distsipliin eeldab ekspertide teadmisi matemaatikast, statistikast, informaatikast ja valdkonnast. Riistvaraalaseid teadmisi pole vaja | Andmetöötlus nõuab programmeerimist, vahetarkvara ja riistvaraga seotud teadmisi. Masinõpe ja statistilised teadmised pole kohustuslikud |
| Tööprofiil | Luuakse statistiline ja masinõppe mudel analüüsimiseks ning täiendatakse neid pidevalt
Koostab andmete analüüsimiseks visuaale ja diagramme | Aitab Data Science meeskonda, rakendades andmestikes masinõppe mudelite funktsioonide teisendusi
Ei pea andmete visualiseerimisega tegelema |
| Kohustused | Vastutab ML / statistilise mudeli optimeeritud toimimise eest | Vastutab kogu andmekogu optimeerimise ja toimimise eest |
| Väljund | Data Science'i väljund on andmetoode | Andmetehnoloogia väljund on andmevoo-, salvestus- ja otsingusüsteem |
| Näited | Andmetoodangu näide võib olla soovitusmootor, näiteks YouTube'i soovitatud videote loend, e-posti filtrid rämpsposti ja muude rämpsposti tuvastamiseks. | Andmetehnoloogia üks näide oleks tõmmata Twitterist iga päev säutsu taruandmete lattu, mis on jaotatud mitmesse klastrisse. |
Järeldus
Andmeteadus ja andmetehnika on kaks täiesti erinevat eriala. Nii andmeteadus kui ka andmetöötlus käsitlevad erinevaid probleemseid valdkondi ning vajavad igapäevaste probleemidega tegelemiseks spetsiaalseid oskuste komplekte ja lähenemisviise. Ehkki andmetöötlus ei pruugi hõlmata masinõpet ja statistilist mudelit, peavad nad andmeid muutma, et andmeteadlased saaksid selle peal välja töötada masinõppe mudelid. Ehkki andmeteadlased võivad välja töötada põhilise algoritmi andmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks, sõltuvad nad töödeldud ja rikastatud andmete osas siiski täielikult andmeinseneridest. Mõlemal alal on palju võimalusi ja töö ulatust, andmete suurenedes ning Interneti ja suure andmetehnoloogia kasutuselevõtuga kaasnevad peaaegu igas IT-põhises organisatsioonis tohutud andmeteadlaste ja andmeinseneride nõudmised. Nendest aladest huvitatute jaoks pole veel hilja alustada.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Data Science Vs Data Engineering, nende tähendus, Head to Head võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. see artikkel sisaldab kõiki kasulikke erinevusi Data Science ja Data Engineering vahel. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 5 kõige kasulikumat erinevust andmeteaduse ja masinõppe vahel
- Andmeteadus vs tarkvaratehnika | 8 parimat kasuliku võrdlust
- 3 parimat andmekarjääri - andmeteadlane vs andmeinsener vs statistik
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- Tarkvaraehituse intervjuu küsimused | Üles ja enim küsitud