Unterschiede zwischen Data Scientist und Big Data
Data Scientist verfügt über das Wissen über den gesamten Fluss der vollständigen Data Lake-Architektur, angefangen vom Laden der Daten bis hin zur Präsentation eines Endbenutzers. Datenwissenschaftler führen den Datenfluss vom Beginn des Datenladens an aus und entwickeln ihn weiter, bis der Endbenutzer die entsprechenden Daten in einem Präsentationsformat erhält. Während Big Data ein Teil der gesamten Architektur ist. Big Data beschränkt sich auf das Laden, Abrufen und Vorbereiten von Datenwörterbüchern. Big Data Stellen Sie sicher, dass die Daten, die geladen und abgerufen werden, Teil der Vorbereitung des erwarteten Datenwörterbuchs sind.
Der Datenlebenszyklus sieht wie folgt aus: 
- Riesige Daten stammten aus verschiedenen Quellen wie Data Warehouse-Tools, Managed Document Repository, Dateifreigaben, Datenbanken und Cloud oder Extern.
- Daten wurden in das HDFS-System namens Enterprise Data Lake geladen. Es kann erforderlich sein, zum Zeitpunkt des Verständnisses von Big Data zu lernen. Wie das geladen und wie es gespeichert wird.
- Nachdem die Daten erfolgreich geladen wurden, gibt es verschiedene Methoden, um diese Daten auszuwählen und ein Big-Data-Wörterbuch zu erstellen. Eines der beliebtesten ist Hive, das das Laden der Daten als eine ähnliche Tabelle handhabt und HiveQL (eine SQL-ähnliche Sprache) unterstützt. Intern verwendetes Programm zur Kartenreduzierung, das für das Verständnis von Big Data unerlässlich ist.
- Jetzt gibt es eine weitere Möglichkeit, Geschäftsregeln zu erstellen, die Big Data Dictionary für Analysen verwenden und zu Berichtszwecken verwendet werden. Diese Geschäftsregeln wurden von Entwicklern von Geschäftsregeln geschrieben, die hauptsächlich Experten für Statistik, Mathematik und ein hervorragendes Verständnis des aktuellen Geschäfts dieser Organisation einschließlich vorausschauender Berechnung sind.
- Jetzt sind sowohl die Geschäftsregeln als auch das Big-Data-Wörterbuch bereit. Nun die Aufgabe für den Reportentwickler. Sie entwarfen die Berichtsstruktur in verschiedenen Ansichten auf der Grundlage von Regeln, die vom Geschäftsregelentwickler mithilfe des Big-Data-Wörterbuchs definiert wurden. Der Bericht kann leicht zugänglich sein und eine Zukunftsperspektive für diese Organisation bieten.
Betrachtet man nun den gesamten Ablauf, so sind 4 Arten von Personen für die Einrichtung, Bereitstellung und Präsentation beteiligt.
- Hadoop Admin (zum Einrichten des HDFS-Systems)
- Big Data Developer (verantwortlich für das Laden von Daten und das Vorbereiten des Wörterbuchs durch Abrufen dieser riesigen Daten)
- Entwickler von Geschäftsregeln (verantwortlich für die Entwicklung von Geschäftsregeln)
- Berichtsentwickler (Design und Präsentation für Endbenutzer)
Jetzt sollte ein Datenwissenschaftler über das gesamte Wissen von über 4 Teilen verfügen, die normalerweise als Einzelverantwortung aufgeteilt sind.
Head to Head Vergleich zwischen Data Scientist und Big Data
Unten ist der Top 3 Vergleich zwischen Data Scientist und Big Data 
Hauptunterschiede zwischen Data Scientist und Big Data
Im Folgenden werden einige wichtige Unterschiede zwischen Data Scientist und Big Data erläutert
- Um die Systemleistung für den Endbenutzer bei der Präsentation zu verbessern, sind Datenwissenschaftler hauptsächlich auf Big-Data-Mitarbeiter angewiesen, da eine maximale Leistungsoptimierung beim Datenabruf möglich sein kann. Während Big-Data-Mitarbeiter für die Daten- oder Geschwindigkeitsoptimierung in Bezug auf das Laden von Daten und das Abrufen von Daten voll verantwortlich sind. Normalerweise sind die Mitarbeiter an der Optimierung einer Aufgabe zur Kartenreduzierung beteiligt oder verschieben die gesamte Konfiguration je nach Datenvolumen oder Organisationsanforderungen in einen Hive oder Spark.
- Datenwissenschaftler müssen die geschäftlichen Anforderungen einer Organisation genau kennen, um bei der Erstellung von Geschäftsregeln oder Präsentationslogik behilflich zu sein. Sie sind die Schlüsselperson, um eine angemessene Wahrscheinlichkeit des Organisationswachstums basierend auf ihrer Geschäftsleistung oder aktuellen Aktivität zu gewährleisten. Dabei muss der Big-Data-Typ überhaupt nichts über das Organisationsgeschäft oder die Präsentationslogik wissen. Diese Leute konzentrieren sich hauptsächlich darauf, wie Daten aus verschiedenen Quellen reibungslos geladen werden und wie das Abrufen für die Erstellung eines Datenwörterbuchs beschleunigt werden kann.
- Datenwissenschaftler haben in der Regel Grundkenntnisse über das HDFS-System aufgebaut. Während der Big-Data-Typ über die gesamte Einrichtung des HDFS-Systems Bescheid weiß, ob er als Administrator an dieser Aufgabe beteiligt ist oder nicht. Da das Arbeiten mit der Leistungsoptimierung beim Laden von Daten oder beim Abrufen von Daten eindeutig mit der Einrichtung des Systems zusammenhängt. Eine zunehmende Anzahl von Systemen wirkt sich automatisch auf die Leistung beim Laden oder Abrufen von Daten aus. Aber alles hängt davon ab, wie viele Daten wirklich für diese Organisation benötigt werden, was wiederum von Data Scientist entschieden wird.
- Die Regelentwicklung ist eine der Schlüsselaufgaben für einen Datenwissenschaftler, während Big-Data-Experten diese Aufgabe leicht umgehen können.
Data Scientist vs Big Data Vergleichstabelle
Unten finden Sie die Vergleichstabelle zwischen Data Scientist und Big Data
| BASIS FÜR
VERGLEICH | Datenwissenschaftler | Große Daten |
| Hauptaufgabe | Stellen Sie sicher, dass der Fluss der Data Lake-Architektur von Anfang bis Ende stattfindet, angefangen beim Laden der Daten bis zur Präsentation für den Endbenutzer. | Stellen Sie sicher, dass große Datenmengen reibungslos geladen werden, und rufen Sie diese Daten für die Erstellung eines Big-Data-Wörterbuchs ab, das durch Anwenden von Geschäftsregeln problemlos für die Darstellung der Endnutzung verwendet werden kann. |
| Wissen | Wir sollten den gesamten Ablauf kennen, einschließlich der Geschäftsregeln, des aktuellen Geschäftsverlaufs der Organisation und der benutzerfreundlichen Präsentation für einen Endbenutzer. | Es sollte bekannt sein, dass große Datenmengen problemlos aus verschiedenen Quellen geladen werden und dass Daten ohne Fehler so schnell wie möglich abgerufen werden. |
| Technologie | Data Scientist hat normalerweise eine Vorstellung von allen Technologien oder Verarbeitungswerkzeugen wie Hive, Map Reduce, R, Spark oder den zugehörigen Technologien oder Werkzeugen. | Diese Leute haben klare Vorstellungen über das Laden und Abrufen von Daten im Zusammenhang mit Technologien oder Tools. Es gibt normalerweise Experten für Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra usw. |
Fazit - Data Scientist vs. Big Data
Data Scientist und Big Data sind ähnliche Spezialisten, die bei der Übertragung von Daten (aus verschiedenen Quellen) in einem vorzeigbaren Format behilflich sind, mit deren Hilfe die jeweilige Organisation über ihre Wahrscheinlichkeit künftigen Wachstums oder Verbesserungspotenzials ordnungsgemäß identifiziert oder angeleitet werden kann.
Als Fazit kann Data Science also Kenntnisse über ganze Abschnitte haben
- Hadoop Admin (zum Einrichten des HDFS-Systems)
- Big Data Developer (verantwortlich für das Laden von Daten und das Vorbereiten des Wörterbuchs durch Abrufen dieser riesigen Daten)
- Entwickler von Geschäftsregeln (verantwortlich für die Entwicklung von Geschäftsregeln)
- Berichtsentwickler (Design und Präsentation für Endbenutzer)
Und Big-Data-Entwickler haben das folgende Wissen:
- Der Prozess des Ladens von Daten aus verschiedenen Arten von Ressourcen.
- Akzeptieren strukturierter und unstrukturierter Daten und Verwalten des Ladens dieser Daten basierend auf den Systemanforderungen.
- Umfassende Kenntnisse in HDFS und Map-Reduce-Programmierung.
- Kenntnisse über aktualisierte Datenmodule wie Hive oder Spark.
- Sehr engagiert in der Datenoptimierung basierend auf den Anforderungen des Endbenutzers.
- Eines der Schlüsselelemente für die Sicherstellung des Datenflusses der gesamten Datenflussarchitektur.
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