Skillnaden mellan datavetenskap och datateknik
Data Science är ett tvärvetenskapligt ämne som utnyttjar metoder och verktyg från statistik, applikationsdomän och datavetenskap för att bearbeta data, strukturerade eller ostrukturerade, för att få meningsfull insikt och kunskap. Data Science är processen för att extrahera användbar affärsinblick från uppgifterna. Datateknik utformar och skapar processstacken för insamling eller generering, lagring, berikning och bearbetning av data i realtid. Datateknik ansvarar för att bygga pipeline eller arbetsflöde för sömlös förflyttning av data från en instans till en annan. De involverade ingenjörerna tar hand om hårdvara och mjukvarukrav tillsammans med IT- och datasäkerhets- och skyddsaspekter.
Jämförelse mellan head-to-head-data mellan Data Science och Data Engineering (Infographics)
Nedan visas de 6 bästa jämförelserna mellan datavetenskap och datateknik
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och datateknik
följande är skillnaden mellan datavetenskap och datateknik
Datavetenskap och datateknik är två distinkta discipliner men ändå finns det vissa åsikter där människor använder dem omväxlande. Detta beror också på att organisationen eller projektgruppen utför sådana uppgifter där denna åtskillnad inte markeras specifikt. För att fastställa deras unika identiteter framhäver vi de stora skillnaderna mellan de två fälten:
- Datateknik är den disciplin som tar hand om att utveckla ramverket för behandling, lagring och hämtning av data från olika datakällor. Å andra sidan är Data Science den disciplin som utvecklar en modell för att få meningsfull och användbar insikt från underliggande data.
- Datateknik ansvarar för att upptäcka de bästa metoderna och identifiera optimerade lösningar och verktygset för datainsamling. Data Science ansvarar för att utveckla modeller och procedurer för att extrahera användbar affärsinsikter från uppgifterna.
- Data Engineer lägger grunden eller förbereder de data som en datavetare ska utveckla maskininlärning och statistiska modeller.
- Datateknik använder vanligtvis verktyg och programmeringsspråk för att bygga API för storskalig databehandling och optimering av frågan. Tvärtom, Data Science använder kunskapen om statistik, matematik, datavetenskap och företagskunskap för att utveckla branschspecifika analys- och intelligensmodeller.
- Medan datateknik även tar hand om korrekt hårdvaruanvändning för databehandling, lagring och distribution, kan datavetenskap inte vara mycket upptagen med hårdvarukonfigurationen men distribuerad datakunskap krävs.
- Datavetare måste förbereda visuell eller grafisk representation från de underliggande uppgifterna. Dataingenjör är inte skyldig att göra samma uppsättning studier.
Data Science Vs Data Engineering Jämförelsetabell
Även om båda termerna är relaterade till data, men de är helt distinkta discipliner, kommer vi i detta avsnitt att göra en jämförelse mot båda av Data Science Vs Data Engineering.
| Grund för jämförelse | Data Science | Datateknik |
| Definition | Data Science hämtar insikter från rådata för att få insikter och värde från data med hjälp av statistiska modeller | Data Engineering skapar API: er och ramverk för att konsumera data från olika källor |
| Kompetensområde | Denna disciplin kräver kunskaper om expertnivå i matematik, statistik, datavetenskap och domän. Hårdvarukunskap krävs inte | Datateknik kräver programmering, mellanprogram och hårdvarurelaterad kunskap. Maskininlärning och statistisk kunskap är inte obligatoriskt |
| Arbetsprofil | Upprättar den statistiska och maskininlärningsmodellen för analys och fortsätter att förbättra dem
Skapar visualiseringar och diagram för analys av data | Hjälper datavetenskapsteamet genom att tillämpa funktionstransformationer för maskininlärningsmodeller på datasätten
Kräver inte att arbeta med datavisualisering |
| ansvar | Är ansvarig för den optimerade prestanda för ML / Statistical-modellen | Ansvarar för optimering och prestanda för hela datapipeline |
| Produktion | Utgången från Data Science är en dataprodukt | Utgången från datateknik är ett dataflödes-, lagrings- och återvinningssystem |
| exempel | Ett exempel på dataprodukt kan vara en rekommendationsmotor som YouTube-rekommenderade videolista, e-postfilter för att identifiera skräppost och icke-skräppostmeddelanden. | Ett exempel på datateknik är att dra dagliga tweets från Twitter in i hive-datalageret spridda över flera kluster. |
Slutsats
Datavetenskap och datateknik är två helt olika discipliner. Både datavetenskap och datateknik tar upp olika problemområden och kräver specialiserade kompetensuppsättningar och metoder för att hantera dagliga problem. Även om datateknik kanske inte involverar maskininlärning och statistisk modell, måste de omvandla uppgifterna så att datavetare kan utveckla maskininlärningsmodeller ovanpå den. Även om datavetare kan utveckla en kärnalgoritm för att analysera och visualisera data, är de ändå helt beroende av dataingenjörer för deras krav på bearbetade och berikade data. Båda fälten har gott om möjligheter och omfattning av arbetet, med ökande data och tillkomsten av IoT- och Big-datateknologier kommer det att finnas ett enormt krav av datavetare och dataingenjörer i nästan varje IT-baserad organisation. För de som är intresserade av dessa områden är det inte för sent att börja.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Data Science Vs Data Engineering, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. den här artikeln består av alla användbara skillnader mellan datavetenskap och datateknik. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 5 Den mest användbara skillnaden mellan datavetenskap och maskininlärning
- Data Science vs Software Engineering | Topp 8 användbara jämförelser
- 3 bästa datakarriärer för datavetare vs dataingenjör vs statistiker
- Big Data vs Data Science - Hur skiljer de sig?
- Frågor om programvaruteknik intervju | Topp och mest frågade