Skillnader mellan Data Scientist vs Big Data
Data Scientist har kunskapen om hela flödet av fullständig datasjönsarkitektur från början av data till presentationen av en slutanvändare. Dataforskare kör och utvecklar flödet av data från början av datainläsning tills slutanvändaren får rätt data i ett presentationsformat. Medan big data är en av delarna i hela arkitekturen. Big data är begränsat till att ladda, hämta respektive förbereda data ordbok uppgift. Big data ser till att data som laddas och hämtas är en del av att förbereda den förväntade datorordlistan.
Data livscykel kommer att vara som nedan: 
- Enorma data kom från olika källor som Data Warehouse-verktyg, Managed Document Repository, File Shares, Databases och Cloud eller External.
- Data har laddats till HDFS-systemet som kallas Enterprise Data Lake. Det kan behöva lära sig vid tidpunkten för att förstå big data. Hur det laddas och hur det lagras.
- Efter att data har laddats framgångsrikt har det flera metoder för att välja dessa data och skapa en kräver big data-ordlista. En av de mycket populära är Hive som hanterar laddning av data som en lika tabell och stöder HiveQL (som är SQL-liknande språk). Det använde internt kartminskningsprogram som är viktigt att lära sig för att förstå big data.
- Nu har det en annan möjlighet att skapa affärsregler som använder big data-ordlista för analys och som rapporteringsändamål. Dessa affärsregler skriven av affärsregelutvecklare, som huvudsakligen är experter på statistik, matematik och underbar förståelse för den aktuella verksamheten i den organisationen inklusive prediktiv beräkning.
- Nu är affärsreglerna och big data-ordboken redo. Nu är uppgiften för rapportutvecklare. De utformade rapporteringsstrukturen i olika vyer baserade på regler definierade av affärsregelutvecklare med big data-ordlista. Rapporten kan vara lättillgänglig och ge framtidsutsikter för den organisationen.
Nu, om vi överväger hela flödet där fyra typer av personer som är involverade för att ställa in, distribuera och presentation.
- Hadoop Admin (för inställning av HDFS-system)
- Big Data Developer (ansvarig för att ladda data och förbereda ordlista genom att hämta de enorma data)
- Business Rule Developer (ansvarig för att utveckla affärsregel)
- Rapportera utvecklare (design och presentation till slutanvändare)
Nu bör en datavetare ha hela kunskapen om över fyra delar som normalt delas upp som individuellt ansvar.
Jämförelse mellan data och vetenskapsmän jämfört med Big Data
Nedan visas Top 3-jämförelsen mellan Data Scientist vs Big Data 
Viktiga skillnader mellan Data Scientist vs Big Data
Några viktiga skillnader förklaras nedan mellan Data Scientist vs Big Data
- För att förbättra systemprestanda för slutanvändare vid presentation, är datavetare huvudsakligen beroende av stordatapersoner, eftersom maximal prestandajustering kan vara möjlig för att hämta data. Medan stora datafolk är helt ansvariga för data eller hastighetsoptimering när det gäller datainlastning och logik för att hämta data. Människor är normalt involverade i att ställa in en kartminskningsuppgift eller flytta hela uppsättningen för att hive eller gnista baserat på datavolym eller organisationskrav.
- Datavetare måste ha en klar kunskap om företagets krav på organisationer för att hjälpa till med att utarbeta affärsregler eller presentationslogik. De är nyckelpersonen som ger en korrekt sannolikhet för organisationstillväxt baserat på deras affärsresultat eller nuvarande aktivitet. Medan big data-killen inte alls behöver veta om organisationsaffär eller presentationslogik. Dessa killar koncentrerar sig huvudsakligen på hur data från olika källor laddas smidigt och att hämta kan vara snabbare för att utarbeta en datorordbok.
- Datavetare har normalt grundläggande kunskaper om HDFS-system. Medan big data-killen känner till hela uppsättningen av HDFS-system, oavsett om de involverar som admin på den uppgiften eller inte. Som att arbeta med prestandajustering på datalastning eller hämtning av data är helt klart relaterat till det systemuppsättning. Ett ökande antal av systemet kommer automatiskt att påverka prestandan för inläsning eller hämtning av data. Men allt beror på hur mycket data som verkligen krävs för den organisationen som igen beslutade av Data Scientist.
- Regelutveckling är en av de viktigaste uppgifterna för en datavetare, medan big data-killar lätt kan undvika den.
Data Scientist vs Big Data Comparison Table
Nedan är jämförelsetabellen mellan Data Scientist och Big Data
| GRUND FÖR
JÄMFÖRELSE | Data Scientist | Big Data |
| Huvuduppgift | Se till att flödet av datasjönsarkitektur från slutet avslutas, börjar från datalastning till presentation till slutanvändare. | Se till att enorma data laddas smidigt och hämta dessa data för att utarbeta ordböcker för stor data som lätt kan användas för att presentera slutanvändning genom att tillämpa affärsregler. |
| Kunskap | Vi bör ha kunskap om hela flödet, inklusive affärsregler, nuvarande organisationsföretag och användarvänlig presentation för en slutanvändare. | Bör ha kunskap om enorma data som laddas smidigt från olika källor och hämta data så snabbt som möjligt utan några misstag. |
| Teknologi | Data Scientist har normalt en uppfattning om alla tekniker eller bearbetningsverktyg som Hive, Map Reduce, R, Spark eller relaterade tekniker eller verktyg. | Dessa killar har tydliga idéer om datainlastning och hämtning av relaterade tekniker eller verktyg. Det finns normalt experter på Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra, etc. |
Slutsats - Data Scientist vs Big Data
Data Scientist och Big Data är en liknande typ av specialist som hjälper till att överföra data (kom från olika källor) i ett presentabelt format som gav korrekt identifiering eller vägledning till den specifika organisationen om deras sannolikhet för framtida tillväxt- eller förbättringspunkter.
Så som en slutsats kan datavetenskap ha kunskap om under hela avsnitten
- Hadoop Admin (för inställning av HDFS-system)
- Big Data Developer (ansvarig för att ladda data och förbereda ordlista genom att hämta de enorma data)
- Business Rule Developer (ansvarig för att utveckla affärsregel)
- Rapportera utvecklare (design och presentation till slutanvändare)
Och utvecklare av stora data har kunskapen nedan:
- Processen för att ladda data från olika typer av resurser.
- Acceptera strukturerad och ostrukturerad data och hantera att ladda dessa data baserat på systemkrav.
- Full kunskap om HDFS och Map-Reduce-programmering.
- Kunskap om uppdaterad datamotor som bikupa eller gnista.
- Mycket engagerat i datainoptimering baserat på slutanvändarens krav.
- En av nyckelmedlemmarna för att säkerställa dataflöde för hela dataflödesarkitekturen.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnader mellan datavetare och big data, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 11 Fantastiska skillnader mellan Cloud Computing vs Big Data Analytics
- 5 Must-Know-lösningar av Big Data Analytics
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiska jämförelser
- Data Scientist vs Machine Learning
- Big Data Analytics-jobb: Fantastisk guide