Différences entre Data Scientist et Big Data
Data Scientist a la connaissance de l'ensemble du flux de l'architecture complète d'un lac de données, depuis le chargement des données jusqu'à la présentation d'un utilisateur final. Les scientifiques des données exécutent et développent le flux de données depuis le début du chargement des données jusqu'à ce que l'utilisateur final obtienne les données appropriées dans un format de présentation. Alors que le Big Data est l'une des parties de l'architecture entière. Les mégadonnées sont limitées au chargement, à la récupération et à la préparation des tâches du dictionnaire de données, respectivement. Les mégadonnées s'assurent que les données en cours de chargement et d'extraction font partie de la préparation du dictionnaire de données attendu.
Le cycle de vie des données sera comme ci-dessous: 
- D'énormes données provenaient de diverses sources telles que les outils Data Warehouse, le référentiel de documents gérés, les partages de fichiers, les bases de données et le cloud ou externe.
- Les données ont été chargées dans le système HDFS appelé Enterprise Data Lake. Il peut avoir besoin d'apprendre au moment de comprendre les mégadonnées. Comment cela a été chargé et comment il est stocké.
- Une fois les données chargées avec succès, il existe plusieurs méthodes pour sélectionner ces données et en créer une nécessitent un dictionnaire de Big Data. L'un des plus populaires est Hive qui gère le chargement des données comme une table similaire et prend en charge HiveQL (qui est un langage de type SQL). Il a utilisé en interne un programme de réduction de carte qui est essentiel à apprendre pour comprendre les mégadonnées.
- Maintenant, il y a une autre perspective pour créer des règles commerciales qui utiliseront le dictionnaire des mégadonnées pour l'analyse et serviront de rapport. Ces règles métier ont été rédigées par le développeur de règles métier, qui sont principalement des experts en statistiques, en mathématiques et une merveilleuse compréhension des activités actuelles de cette organisation, y compris le calcul prédictif.
- Désormais, les règles métier et le dictionnaire Big Data sont prêts. Maintenant, la tâche du développeur de rapports. Ils ont conçu une structure de reporting dans différentes vues en fonction de règles définies par le développeur de règles métier à l'aide d'un dictionnaire de Big Data. Le rapport peut être facilement accessible et fournir une perspective future pour cette organisation.
Maintenant, si nous considérons l'ensemble du flux, il existe 4 types de personnes impliquées pour la configuration, le déploiement et la présentation.
- Admin Hadoop (pour configurer le système HDFS)
- Développeur Big Data (chargé de charger les données et de préparer le dictionnaire en récupérant ces énormes données)
- Développeur de règles métier (responsable du développement de règles métier)
- Développeur de rapports (conception et présentation à l'utilisateur final)
Maintenant, un scientifique des données devrait avoir la connaissance complète des quatre parties ci-dessus qui normalement se divisent en responsabilité individuelle.
Comparaison directe entre Data Scientist et Big Data
Vous trouverez ci-dessous le Top 3 de la comparaison entre Data Scientist et Big Data 
Différences clés entre Data Scientist et Big Data
Certaines différences clés sont expliquées ci-dessous entre Data Scientist et Big Data
- Pour améliorer les performances du système pour l'utilisateur final lors de la présentation, le data scientist dépend principalement des personnes du Big Data, car un réglage des performances maximum peut être possible sur la partie de récupération des données. Alors que les gens du Big Data sont entièrement responsables de l'optimisation des données ou de la vitesse au point de la logique de chargement et de récupération des données. Les personnes sont normalement impliquées dans le réglage d'une tâche de réduction de carte ou déplacent l'ensemble de la configuration vers la ruche ou l'étincelle en fonction du volume de données ou des exigences de l'organisation.
- Les scientifiques des données doivent avoir une connaissance claire des exigences commerciales de toute organisation pour aider à préparer les règles métier ou la logique de présentation. Ils sont la personne clé pour fournir une probabilité appropriée de croissance de l'organisation en fonction de leurs performances commerciales ou de leur activité actuelle. Alors que le big data n'a pas du tout besoin de connaître les affaires de l'organisation ou la logique de présentation. Ces gars se concentrent principalement sur la façon dont les données provenant de diverses sources se chargent en douceur et la récupération peut être plus rapide pour préparer un dictionnaire de données.
- Le scientifique des données possède normalement des connaissances de base sur la configuration du système HDFS. Alors que le big data connaît l'ensemble de la configuration du système HDFS, qu'ils impliquent en tant qu'administrateur ou non cette tâche. Comme travailler avec l'optimisation des performances lors du chargement ou de la récupération des données est clairement lié à la configuration du système. Un nombre croissant du système aura automatiquement un impact sur les performances de chargement ou d'extraction des données. Mais tout dépend de la quantité de données réellement nécessaire pour cette organisation, qui a de nouveau été décidée par Data Scientist.
- Le développement de règles est l'une des tâches clés d'un data scientist, alors que les mecs du big data peuvent facilement l'éviter.
Tableau de comparaison Data Scientist vs Big Data
Ci-dessous le tableau de comparaison entre Data Scientist et Big Data
| BASE POUR
COMPARAISON | Scientifique des données | Big Data |
| Tâche principale | Assurer de bout en bout le flux de l'architecture du lac de données, depuis le chargement des données jusqu'à la présentation à l'utilisateur final. | Assurer le chargement de données volumineuses en douceur et récupérer ces données pour préparer un dictionnaire de données volumineuses qui peut être facilement utilisé pour présenter l'utilisation finale en appliquant des règles métier. |
| Connaissance | Nous devons avoir une connaissance de l'ensemble du flux, y compris les règles métier, le suivi des activités de l'organisation actuelle et une présentation conviviale pour un utilisateur final. | Doit avoir une connaissance de l'énorme chargement de données en douceur à partir de diverses sources et récupérer les données le plus rapidement possible sans aucune erreur. |
| La technologie | Le Data Scientist a normalement une idée de toutes les technologies ou outils de traitement comme Hive, Map Reduce, R, Spark ou des technologies ou outils associés. | Ces gars ont des idées claires sur le chargement et la récupération de données des technologies ou des outils associés. Il y a normalement des experts sur Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra, etc. |
Conclusion - Data Scientist vs Big Data
Data Scientist et Big Data sont le même type de spécialiste qui aide à transférer des données (provenant de diverses sources) dans un format présentable qui a donné une identification appropriée ou des conseils à cette organisation spécifique sur sa probabilité de croissance future ou d'amélioration.
Donc, en conclusion, la science des données peut avoir une connaissance des sections ci-dessous entières
- Admin Hadoop (pour configurer le système HDFS)
- Développeur Big Data (chargé de charger les données et de préparer le dictionnaire en récupérant ces énormes données)
- Développeur de règles métier (responsable du développement de règles métier)
- Développeur de rapports (conception et présentation à l'utilisateur final)
Et les développeurs de Big Data ont les connaissances ci-dessous:
- Processus de chargement des données à partir de différents types de ressources.
- Accepter des données structurées et non structurées et réussir à charger ces données en fonction des exigences du système.
- Connaissance complète de la programmation HDFS et Map-Reduce.
- Connaissance des moteurs de données mis à jour comme hive ou Spark.
- Très impliqué dans l'optimisation des données en fonction des besoins de l'utilisateur final.
- L'un des membres clés pour assurer le flux de données de toute l'architecture de flux de données.
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