Разница между большими данными и наукой о данных
Большие данные: это огромные, большие или объемные данные, информация или соответствующая статистика, полученные крупными организациями и предприятиями. Создано и подготовлено много программного обеспечения и хранилищ данных, поскольку трудно вычислить большие данные вручную.
Он используется для выявления закономерностей и тенденций и принятия решений, связанных с человеческим поведением и технологиями взаимодействия.
Наука о данных: Наука о данных - это область или область, которая включает в себя работу с огромным количеством данных и использует их для построения прогнозных, предписывающих и предписывающих аналитических моделей. Речь идет о копании, захвате (построении модели), анализе (проверке модели) и использовании данных (развертывании лучшей модели).
Это пересечение данных и вычислений. Это смесь компьютерных наук, бизнеса и статистики.
Ниже приведена таблица различий между большими данными и наукой о данных:
Наука о данных Большое количество данных Наука о данных - это область. Большие данные - это метод сбора, хранения и обработки огромной информации. Это сбор, обработка, анализ и использование данных в различных операциях. Это более концептуально. Речь идет об извлечении важной и ценной информации из огромного количества данных. Это такая же область обучения, как информатика, прикладная статистика или прикладная математика. Это метод отслеживания и обнаружения тенденций сложных наборов данных. Цель состоит в том, чтобы создавать для предприятия продукты, в которых преобладают данные. Цель состоит в том, чтобы сделать данные более важными и пригодными для использования, то есть путем извлечения только важной информации из огромных данных в рамках существующих традиционных аспектов. Инструменты, которые в основном используются в больших данных, включают Hadoop, Spark, Flink и т. Д. Инструменты, в основном используемые в Data Science, включают SAS, R, Python и т. Д. Это супернабор больших данных, поскольку наука о данных состоит из извлечения данных, очистки, визуализации, статистики и многих других методов. Это подмножество Data Science в виде деятельности по интеллектуальному анализу, которая находится в конвейере Data Science. В основном используется в научных целях. Он в основном используется в деловых целях и для удовлетворения запросов потребителей. Он широко фокусируется на науке о данных. Он больше связан с процессами обработки объемных данных.