Разлика између науке и података
Наука података је интердисциплинарни предмет који користи методе и алате из статистике, домене апликација и рачунарске науке за обраду података, структуираних или неструктурираних, како би се стекли значајни увиди и знања. Наука података је процес вађења корисних увида из података. Дата Енгинееринг дизајнира и ствара процесни скуп за прикупљање или генерисање, складиштење, обогаћивање и обраду података у реалном времену. Инжењеринг података одговоран је за изградњу цјевовода или тијека рада за несметано кретање података из једне инстанце у другу. Укључени инжењери воде рачуна о хардверским и софтверским захтевима упоредо са аспектима информатичке сигурности и заштите података.
Упоређивање података Дата Сциенце Вс инжењеринг података (Инфограпхицс)
Испод је топ 6 поређења података из Дата Сциенце Вс инжењеринга података
Кључне разлике између Дата Сциенце Вс инжењеринга података
Следи разлика између Дата Сциенце-а и Дата Енгинееринг-а
Наука података и инжењеринг података две су различите дисциплине, али постоје погледи на које их људи користе наизменично. То такође зависи од организације или пројектног тима који предузимају такве задатке када та разлика није посебно обележена. Да бисмо утврдили њихов јединствени идентитет, истичемо главне разлике између два поља:
- Инжењеринг података је дисциплина која се брине за развој оквира за обраду, складиштење и преузимање података из различитих извора података. Са друге стране, Дата Сциенце је дисциплина која развија модел за цртање смислених и корисних увида из основних података.
- Инжењеринг података одговоран је за откривање најбољих метода и идентификацију оптимизованих решења и скупа алата за прикупљање података. Дата Сциенце је одговоран за развој модела и процедура за вађење корисних увида из података из података.
- Дата Енгинеер поставља темеље или припрема податке на основу којих ће Дата Сциентист развити машинско учење и статистичке моделе.
- Инжењеринг података обично користи алате и програмске језике за изградњу АПИ-ја за велику обраду података и оптимизацију упита. Супротно томе, Дата Сциенце користи знање статистике, математике, рачунарске науке и пословног знања за развој анализа специфичних модела и интелигенције.
- Иако се Дата Енгинееринг такође брине за правилно коришћење хардвера за обраду, складиштење и дистрибуцију података, наука о подацима можда се не бави много о хардверској конфигурацији, али је потребно знање дистрибуираног рачунања.
- Научници података морају да припреме визуелни или графички приказ из основних података, од инжењера података није потребно да ради исте студије.
Табела упоређивања података о науци против података о инжењерингу података
Иако су оба термина повезана са подацима, али су потпуно различите дисциплине, у овом одељку ћемо направити упоредну употребу обају података Дата Сциенце Вс Дата Енгинееринг.
| Основе за упоређивање | Дата Сциенце | Дата Енгинееринг |
| Дефиниција | Дата Сциенце црпи увиде из сирових података за доношење увида и вредности из података користећи статистичке моделе | Дата Енгинееринг ствара АПИ-је и оквир за потрошњу података из различитих извора |
| Стручну област | Ова дисциплина захтева стручно знање из математике, статистике, рачунарске науке и домена. Познавање хардвера није потребно | Дата Енгинееринг захтева знање о програмирању, средњем софтверу и хардверу. Машинско учење и знање статистике нису обавезни |
| Профил рада | Успоставља статистички и машински модел учења за анализу и стално их унапређује
Гради визуализације и графиконе за анализу података | Помаже тиму Дата Сциенце применом трансформација функција за моделе машинског учења на скупове података
Не захтева рад на визуелизацији података |
| Одговорности | Одговоран је за оптимизоване перформансе МЛ / Статистичког модела | Одговоран је за оптимизацију и перформансе целог цјевовода за податке |
| Излаз | Резултат Дата Сциенце-а је производ података | Резултат инжењеринга података је проток података, складиштење и систем за преузимање података |
| Примери | Примјер производа с подацима може бити покретач препорука попут ИоуТубе-ове препоручене листе видео записа, филтера е-поште за препознавање нежељене и нежељене е-поште. | Један пример Дата Инжењеринга био би извлачење свакодневних твитова с Твиттера у складиште података о кошницама које се шире на више кластера. |
Закључак
Наука података и инжењеринг података су две потпуно различите дисциплине. И наука података и инжењеринг података баве се различитим проблематичним областима и захтевају специјализоване скупове вештина и приступе за решавање свакодневних проблема. Иако инжењеринг података можда не укључује машинско учење и статистички модел, они морају да трансформишу податке тако да научници података могу да развију моделе машинског учења. Иако научници за податке могу развити основни алгоритам за анализу и визуализацију података, они ипак у потпуности зависе од инжењера података о захтевима за обрађеним и обогаћеним подацима. Обе области имају обиље могућности и обима посла, с повећањем података и појавом ИоТ и Биг дата технологија постаће огроман захтев научника података и инжењера података у готово свим ИТ организацијама. За оне који су заинтересовани за ове области, није касно да започну.
Препоручени чланак
Ово је водич за Дата Сциенце Вс инжењеринг података, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табела упоређивања и закључак. овај чланак се састоји од свих корисних разлика између Дата Сциенце-а и Дата Енгинееринг-а. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- 5 Најкориснија разлика између науке о подацима и машинског учења
- Дата Сциенце вс Софтваре Енгинееринг | Топ 8 корисних поређења
- 3 најбоље каријере података за Дата Сциентист вс Дата Енгинеер вс Статистициан
- Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?
- Питања за интервју са софтверским инжењерингом | Врх и најчешћа питања