Erinevused andmeteadlase ja suurandmete vahel
Andmeteadlasel on teadmised kogu andmejärvede arhitektuuri kogu voost, alates andmete laadimisest kuni lõppkasutaja esitlemiseni. Andmeteadlased teostavad ja arendavad andmevoogu alates andmete laadimise algusest kuni lõppkasutaja saab sobivad andmed esitlusvormingus. Arvestades, et suurandmed on kogu arhitektuuri üks osa. Suured andmed piirduvad vastavalt andmete laadimisega, andmete hankimisega ja andmete sõnastiku ettevalmistamisega. Suurandmed veenduge, et laaditavad ja alla laaditavad andmed on osa eeldatava andmesõnastiku koostamisest.
Andmete elutsükkel on järgmine: 
- Hiiglaslikke andmeid saadi mitmesugustest allikatest, näiteks andmelao tööriistadest, hallatud dokumentide hoidlast, failijagamistest, andmebaasidest ning pilvest või välisest.
- Andmed on laaditud HDFS-i süsteemi, mis kannab nime Enterprise Data Lake. Suurte andmete mõistmise ajal võib seda vaja õppida. Kuidas see laaditi ja kuidas seda hoitakse.
- Pärast andmete edukat laadimist on nende andmete valimiseks ja loomiseks mitu meetodit, mis nõuavad suurandmete sõnastikku. Üks väga populaarseid on taru, mis tegeleb andmete laadimisega samasuguse tabelina ja toetab HiveQL-i (mis on SQL-i sarnane keel). See sisemiselt kasutas programmi vähendamise programmi, mida on vaja suurandmete mõistmiseks õppida.
- Nüüd on veel üks võimalus luua ärireeglid, mis kasutavad analüüside jaoks suurandmete sõnastikku ja on aruandluse eesmärk. Need ärireeglid on kirjutanud ärireeglite väljatöötaja, kes on peamiselt statistika, matemaatika ja suurepärased teadmised selle organisatsiooni praegusest ärist, sealhulgas ennustav arvutus.
- Nüüd on nii ärireeglid kui ka suurandmete sõnastik valmis. Nüüd ülesanne aruandluse arendajale. Nad konstrueerisid aruandlusstruktuuri erinevates vaadetes, tuginedes reeglitele, mille ärireeglite arendaja määratles, kasutades suurandmete sõnastikku. Aruanne võib olla hõlpsasti juurdepääsetav ja pakkuda sellele organisatsioonile tulevikuväljavaateid.
Kui arvestada kogu voolavust, on selle seadistamiseks, juurutamiseks ja esitlemiseks kaasatud 4 tüüpi inimesi.
- Hadoopi administraator (HDFS-süsteemi seadistamiseks)
- Big Data Developer (vastutav andmete laadimise ja sõnastiku koostamise eest, hankides need tohutud andmed)
- Ärireeglite väljatöötaja (vastutab ärireeglite väljatöötamise eest)
- Teatage arendajast (kujundus ja tutvustamine lõppkasutajale)
Nüüd peaksid ühel andmeteadlasel olema kõik teadmised neljast osast, mis jagunevad tavaliselt individuaalse vastutusena.
Võrdlus andmeteadlase ja suurandmete vahel
Allpool on esitatud 3 parimat andmeteadlase ja suurandmete võrdlust 
Peamised erinevused andmeteadlase ja suurandmete vahel
Allpool selgitatakse mõningaid peamisi erinevusi andmeteadlase ja suurandmete vahel
- Süsteemi jõudluse parandamiseks lõppkasutajale esitlusel sõltus andmeteadlane peamiselt suurandmetest, kuna andmete hankimise osas on võimalik maksimaalne jõudluse häälestamine. Arvestades, et suurandmetega inimesed vastutavad andmete laadimise ja andmete hankimise loogika eest andmete või kiiruse optimeerimise eest täielikult. Inimesed on tavaliselt kaasatud kaardi vähendamise ülesande häälestamisse või viivad kogu andmehulga või organisatsiooni nõude põhjal kogu seadme taru või sädeme tekkeni.
- Andmeteadlastel peavad olema selged teadmised mis tahes organisatsiooni ärinõuetest, mis on abiks ärieeskirjade või esitusloogika ettevalmistamisel. Nad on võtmeisikud, kes pakuvad organisatsiooni kasvule õiget tõenäosust, mis põhineb nende ettevõtte tulemustel või praegusel tegevusel. Seevastu suurandmete tüüp ei pea üldse teadma organisatsiooniäri ega esitlusloogikat. Need poisid keskenduvad peamiselt sellele, kuidas erinevatest allikatest pärinevad andmed sujuvalt laaditakse ja andmete sõnastiku koostamine võib kiiremini kätte saada.
- Andmeteadlasel on tavaliselt põhiteadmised HDFS-i süsteemi seadistamise kohta. Kui suured andmestikud teavad kogu HDFS-i süsteemi ülesehitust, siis kas nad osalevad selle ülesande administraatorina või mitte. Kuna jõudluse häälestamisega töötamine andmete laadimisel või andmete hankimisel on selle süsteemi seadistusega selgelt seotud. Järjest suurem arv süsteemi mõjutab automaatselt andmete laadimist või toomist. Kuid kõik sõltub sellest, kui palju andmeid selle organisatsiooni jaoks tegelikult vaja on, mille taaskord otsustas Data Scientist.
- Reeglite väljatöötamine on andmeteadlase üks peamisi ülesandeid, samas kui suurandmete tüübid saavad seda hõlpsalt vältida.
Andmeteadlane vs suurte andmete võrdlustabel
Allpool on võrdlustabel Data Scientisti ja Big Data vahel
| ALUS
VÕRDLUS | Andmeteadlane | Suured andmed |
| Põhiülesanne | Veenduge, et andmejärvede arhitektuuri voog oleks lõppenud alates andmete laadimisest kuni esitlemiseni lõpptarbijale. | Tagage sujuv andmete laadimine ja nende hankimine suurte andmete sõnastiku koostamiseks, mida saab ärieeskirjade kohaldamise abil hõlpsalt kasutada lõppkasutuse esitamiseks. |
| Teadmised | Meil peaks olema teadmisi kogu voo kohta, sealhulgas ärieeskirjad, praeguse organisatsiooni äriteed ja kasutajasõbralik esitlus lõppkasutajale. | Peaks olema teadmine tohututest erinevatest allikatest sujuva laadimise ja andmete võimalikult kiire ilma tõrgeteta laadimise kohta. |
| Tehnoloogia | Andmeteadlasel on tavaliselt ettekujutus kõigist tehnoloogiatest või töötlusriistadest, nagu Hive, Map Reduce, R, Spark või nendega seotud tehnoloogiatest või tööriistadest. | Neil kuttidel on selged ideed andmete laadimise ja andmete hankimisega seotud tehnoloogiate või tööriistade jaoks. Seal on tavaliselt tarude, Sparki, MapReduce'i, Pigi, Cassandra jt eksperdid. |
Järeldus - andmeteadlane vs suurandmed
Andmeteadlane ja suurandmed on sarnased spetsialistid, kes aitavad andmeid (pärit erinevatest allikatest) edastada esinduslikus vormingus, mis andis sellele konkreetsele organisatsioonile nõuetekohase identifitseerimise või juhised nende tulevase kasvu või paranemise tõenäosuse kohta.
Kokkuvõtteks võib andmeteadusel olla teadmisi tervete lõikude kohta
- Hadoopi administraator (HDFS-süsteemi seadistamiseks)
- Big Data Developer (vastutav andmete laadimise ja sõnastiku koostamise eest, hankides need tohutud andmed)
- Ärireeglite väljatöötaja (vastutab ärireeglite väljatöötamise eest)
- Teatage arendajast (kujundus ja tutvustamine lõppkasutajale)
Ja suurandmete arendajal on järgmised teadmised:
- Erinevat tüüpi ressurssidest andmete laadimise protsess.
- Struktureeritud ja struktureerimata andmete vastuvõtmine ja nende andmete haldamine süsteeminõuete alusel.
- HDFS-i ja Map-Reduce programmeerimise täielikud teadmised.
- Teadmised uuendatud andmemootorist, nagu taru või Spark.
- Tegeleb väga palju andmete optimeerimisega vastavalt lõppkasutaja nõudele.
- Üks võtmeliige kogu andmevoo arhitektuuri andmevoo tagamisel.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend andmete teadlase ja suurandmete erinevuste, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 11 hämmastavat erinevust pilvandmetöötluse ja suurandmete analüüsi vahel
- 5 suurandmete analüüsi kohustuslikke lahendusi
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmastavat võrdlust
- Andmeteadlane vs masinõpe
- Suured andmeanalüüsi töökohad: hämmastav juhend