Разница между наукой о данных и инженерией данных
Наука о данных: подробное изучение потока информации из данных, находящихся в репозитории организации, называется наукой о данных. Наука о данных - это получение значимой информации из необработанных и неструктурированных данных путем применения аналитических, программных и бизнес-навыков.
Жизненный цикл Data Science включает:
- Обнаружение данных: поиск различных источников данных и сбор структурированных и неструктурированных данных.
- Подготовка данных: преобразование данных в общий формат.
- Математическая модель: использование переменных и уравнений для установления взаимосвязи.
- Приступая к действию: сбор информации и получение результатов в соответствии с требованиями бизнеса.
- Коммуникация: доведение результатов до лиц, принимающих решения.
Инжиниринг данных: инжиниринг данных сосредоточен на приложениях и сборе больших данных. Инженерия данных фокусируется на практических приложениях сбора и анализа данных. При этом данные преобразуются в полезный формат для анализа. Инжиниринг данных во многом похож на разработку программного обеспечения. Начиная с конкретной цели, инженеры по обработке данных должны собрать функциональные системы для достижения этой цели.
Ниже представлена таблица различий между Data Science и Data Engineering:
S.No. Инженерия данных Наука о данных 1. Разрабатывать, конструировать, тестировать и поддерживать архитектуры (например, базы данных и крупномасштабные системы обработки) Очищает и упорядочивает (большие) данные. Выполняет описательную статистику и анализ для разработки идей, построения моделей и решения бизнес-задач. 2. SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive и Sqoop. Scala, Java и C #. SPSS, R, Python, SAS, Stata и Julia для построения моделей. Scala, Java и C #. 3. Убедитесь, что архитектура будет поддерживать требования бизнеса Используйте большие объемы данных из внутренних и внешних источников для решения этой задачи. 4. Откройте для себя возможности для сбора данных Используйте сложные аналитические программы, машинное обучение и статистические методы для подготовки данных для использования в прогнозном и предписывающем моделировании. 5. Разработка процессов набора данных для моделирования данных, добычи и производства Исследуйте и исследуйте данные, чтобы найти скрытые закономерности 6. Используйте различные языки и инструменты (например, языки сценариев) для объединения систем воедино. Автоматизируйте работу за счет использования прогнозной и предписывающей аналитики 7. Рекомендовать способы повышения надежности, эффективности и качества данных Сообщение результатов лицам, принимающим решения