Разлике између Дата Сциентист-а и Биг Дата-а
Дата Сциентист има знање о целокупном току архитектуре језера са пуним подацима, почевши од учитавања података до презентације крајњег корисника. Научници података извршавају и развијају проток података од почетка учитавања података до тренутка када крајњи корисник добије одговарајуће податке у презентацијском формату. Док су велики подаци један од делова целокупне архитектуре. Велики подаци су ограничени на учитавање података, дохваћање и припремање задатка из речника података. Велики подаци осигуравају да су подаци који се учитавају и преузимају дио припреме очекиваног рјечника података.
Животни циклус података биће следећи: 
- Огромни подаци дошли су из извора сорти као што су Алати складишта података, Управљено складиште докумената, Датотеке датотека, Базе података и Цлоуд или Ектернал.
- Подаци су учитани у ХДФС систем који се зове Ентерприсе Дата Лаке. Може да се научи у тренутку разумевања великих података. Како се то оптерећује и како се складишти.
- Након успешно учитавања података, постоји неколико метода за одабир тих података и креирање једног захтева речника великих података. Једна од врло популарних је Хиве која рукује учитавањем података као слична таблица и подржава ХивеКЛ (који је језик сличан СКЛ-у). Користи се интерно програм за смањење мапа који је неопходан за учење за разумевање великих података.
- Сада постоји још једна перспектива за стварање пословних правила која ће користити речник великих података за аналитику и у сврху извештавања. Ова пословна правила написао је програмер пословних правила, који су углавном стручњаци за статистику, математику и предивно разумевање тренутног пословања те организације, укључујући предиктивно израчунавање.
- Сада су пословна правила и речник великих података спремни. Сада је задатак за програмера извештаја. Они су дизајнирали структуру извештавања у различитим погледима на основу правила која је дефинисао програмер пословних правила користећи речник великих података. Извештај може бити лако доступан и пружа будућу перспективу тој организацији.
Ако узмемо у обзир цео проток, ту су укључене 4 врсте људи за постављање, употребу и презентацију.
- Хадооп Админ (за подешавање ХДФС система)
- Биг Дата Девелопер (одговоран за учитавање података и припрему речника дохваћањем тих огромних података)
- Програмер пословног правила (одговоран за развијање пословних правила)
- Пријави развојног програмера (дизајн и презентација крајњем кориснику)
Сада би један научник за податке требало да има целокупно знање о изнад 4 дела која су обично подељена као индивидуална одговорност.
Упоредна упоредба података Дата Сциентист и Биг Дата
Испод је топ 3 поређења података Дата Сциентист и Биг Дата 
Кључне разлике између Дата Сциентист и Биг Дата-а
Неке кључне разлике су објашњене у даљем тексту између података Сциентист и Биг Дата
- Да би побољшао перформансе система крајњем кориснику на презентацији, истраживач података углавном зависи од људи са великим подацима, јер је могуће максимално подешавање перформанси на делу за дохваћање података. Док су људи са великим подацима потпуно одговорни за оптимизацију података или брзине у тачки учитавања података и логике дохваћања података. Људи су обично укључени у подешавање задатка за смањење карте или премештају читав сет у кошницу или искру на основу обима података или потребе организације.
- Научници који се баве подацима морају да имају јасно знање о пословним захтевима било које организације за помоћ у припреми пословних правила или логике презентације. Они су кључна особа која пружа одговарајућу вероватноћу раста организације на основу својих пословних перформанси или тренутне активности. Док момци са великим подацима уопште не морају знати о организацији организације или логици презентације. Они се углавном фокусирају на то како се подаци из различитих извора неометано учитавају и дохваћање може бити брже за припрему речника података.
- Научници са подацима обично имају основно знање о подешавању ХДФС система. Док тип са великим подацима зна за читаво постављање ХДФС система, било да су укључени као администратор у тај задатак или не. Пошто је рад са подешавањем перформанси на учитавању података или дохваћању података јасно повезан са тим системским подешавањем. Све већи број система ће аутоматски утицати на перформансе учитавања или дохваћања података. Али све зависи од тога колико је података заиста потребно тој организацији за коју је поново одлучио Дата Сциентист.
- Развој правила један је од кључних задатака научника података, док људи са великим подацима могу лако да га избегну.
Дата Сциентист вс Табела упоређивања великих података
Испод је табела поређења података Дата Сциентист и Биг Дата
| ОСНОВА ЗА
Упоређивање | Дата Сциентист | Велики података |
| Главни задатак | Осигурајте крај до краја проток архитектуре језера података, почевши од учитавања података до презентације до крајњег корисника. | Осигурајте несметано учитавање огромних података и прикупљање података за припрему речника великих података који се лако могу користити за представљање крајње употребе применом пословних правила. |
| Знање | Требали бисмо имати сазнања о целокупном току, укључујући пословна правила, тренутни пословни пут организације и корисничку презентацију за крајњег корисника. | Требало би да има знање о огромном учитавању података из различитих извора и преузимања података што је брже могуће, без икакве грешке. |
| Технологија | Дата Сциентист обично има представу о свим технологијама или алатима за обраду као што су кошница, редукција мапа, Р, варници или сродним технологијама или алатима. | Ти момци имају јасне идеје о учитавању и преузимању података повезаних технологија или алата. Обично постоје стручњаци за кошницу, варницу, мапРедуце, свињу, касандру итд. |
Закључак -Дата Сциентист вс Биг Дата
Дата Сциентист и Биг Дата су слична врста стручњака који помаже у преношењу података (који долазе из различитих извора) у представљив формат који даје одговарајућу идентификацију или смернице тој одређеној организацији о њиховој вероватноћи будућег раста или тачака побољшања.
Дакле, као закључак наука о подацима може имати знање испод целих одељка
- Хадооп Админ (за подешавање ХДФС система)
- Биг Дата Девелопер (одговоран за учитавање података и припрему речника дохваћањем тих огромних података)
- Програмер пословног правила (одговоран за развијање пословних правила)
- Пријави развојног програмера (дизајн и презентација крајњем кориснику)
А велики програмери података имају следеће знање:
- Процес учитавања података из различитих врста ресурса.
- Прихватање структурираних и неструктурираних података и управљање учитавањем тих података на основу системских захтјева.
- Потпуно знање о ХДФС и Мап-Редуце програмирању.
- Познавање ажурираних података као што су кошница или Спарк.
- Веома је укључен у оптимизацију података на основу захтева крајњег корисника.
- Један од кључних чланова за обезбеђивање протока података целокупне архитектуре протока података.
Препоручени чланак
Ово је водич за разлике између Дата Сциентист-а и Биг Дата-а, њиховог значења, поређења, кључна разлика, табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- 11 Авесоме разлике између Цлоуд Цомпутинг-а и Биг Дата Аналитицс-а
- 5 Морају знати решења велике аналитике података
- Дата Сциентист вс Дата Енгинеер - 7 невероватних поређења
- Дата Сциентист вс Машинско учење
- Велики послови са аналитиком података: Невероватни водич