Sunt date mari și știința datelor la fel?

Rezumatul articolului: Diferențe cheie – Big Data vs Date Science

1. Datele mari sunt utilizate de organizații pentru a îmbunătăți eficiența, pentru a atinge piețele neexploatate și pentru a spori competitivitatea.

Organizațiile utilizează date mari pentru a analiza volume mari de date și pentru a obține informații valoroase care pot fi utilizate pentru a optimiza procesele, a identifica noi oportunități și a rămâne în fața concurenței.

2. Știința datelor se concentrează pe furnizarea de tehnici și metode de modelare pentru a evalua potențialul Big Data.

Știința datelor implică utilizarea analizei statistice, a algoritmilor de învățare automată și a altor instrumente analitice pentru a extrage informații semnificative din date mari și a genera informații acționabile.

3. Știința datelor cuprinde alte discipline precum matematica, statisticile și învățarea automată și AI.

Știința datelor nu se limitează la niciun tip specific de date. Combină diverse metodologii și tehnologii pentru a analiza datele, indiferent de dimensiunea sau structura acestora.

4. Știința datelor a evoluat din date mari și este inseparabilă din aceasta.

Pe măsură ce volumul și complexitatea datelor continuă să crească, știința datelor a apărut ca un domeniu dedicat extragerii informațiilor valoroase din datele mari și luarea deciziilor bazate pe date.

5. Codificarea este esențială atât în ​​datele mari, cât și în știința datelor.

Competența în limbajele de programare precum R și Python este crucială pentru analizarea și manipularea eficientă a datelor. În plus, limbile de interogare precum SQL sunt esențiale pentru extragerea informațiilor din bazele de date.

6. O diplomă în statistici este benefică pentru cei interesați de date mari.

O diplomă de licență în statistici oferă o bază puternică pentru înțelegerea metodelor de analiză statistică utilizate în proiectele de date mari.

7. Învățarea datelor mari nu este dificilă.

Înțelegerea conceptelor și proceselor de bază ale modului în care datele sunt recoltate, procesate, stocate și analizate în proiectele de date mari nu este dificilă și poate fi relativ ușor de învățat.

8. Datele mari nu sunt o condiție prealabilă pentru știința datelor.

Știința datelor poate implica analiza datelor de orice dimensiune, inclusiv seturi de date mai mici. În timp ce datele mari oferă provocări și oportunități suplimentare, nu este obligatoriu să îndeplinești sarcini de știință a datelor.

15 întrebări unice:

1. Ceea ce este mai bun, date mari sau știința datelor?

Atât datele mari, cât și știința datelor servesc scopuri diferite. Datele mari sunt axate pe gestionarea și analizarea unor volume mari de date, în timp ce știința datelor implică utilizarea tehnicilor de modelare pentru a extrage informații din date.

2. Care câmp plătește mai mult, date mari sau știința datelor?

Salariul atât pentru profesioniștii de date mari, cât și pentru științele datelor poate varia în funcție de experiența și expertiza lor. Cu toate acestea, în general, analiștii de date pentru afaceri seniori tind să câștige mai mult în comparație cu analiștii la nivel de intrare în ambele domenii.

3. Este date mari un subset de știință a datelor?

În timp ce datele mari sunt o componentă semnificativă a științei datelor, știința datelor cuprinde alte discipline precum matematica, statisticile și învățarea automată. Datele mari pot fi considerate un subset în domeniul mai larg al științei datelor.

4. Care este mai dificil, știința datelor sau date mari?

Știința datelor poate fi mai dificilă datorită complexității combinării și aplicării diferitelor metode, algoritmi și tehnici de programare pentru a analiza în mod eficient volumele mari de date.

5. Lucrul cu date mari necesită abilități de codare?

Da, abilitățile de codare sunt esențiale atunci când lucrați cu date mari. Cunoașterea de bază a limbajelor de programare precum R și Python, precum și de interogare de limbaje precum SQL, este necesară pentru efectuarea de activități de analiză și manipulare a datelor.

6. Ce grad este cel mai bun pentru o carieră în Big Data?

O diplomă în statistici poate fi extrem de benefică pentru persoanele interesate să urmeze o carieră în Big Data. Abilitățile de analiză statistică sunt esențiale pentru a înțelege seturile de date mari și pentru a obține informații semnificative din partea lor.

7. Învățarea despre datele mari ușoare?

Învățarea despre datele mari nu este prea dificilă. Înțelegerea conceptelor, proceselor și tehnologiilor fundamentale implicate în gestionarea și analizarea datelor poate fi relativ simplă.

8. Sunt date mari o condiție prealabilă pentru știința datelor?

Nu, datele mari nu sunt o condiție prealabilă pentru știința datelor. În timp ce datele mari prezintă provocări suplimentare, știința datelor poate implica analiza datelor de orice dimensiune, inclusiv seturi de date mai mici.

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este mai bine date mari sau știința datelor

Diferențe cheie – Big Data vs Date Science

Datele mari sunt utilizate de organizații pentru a îmbunătăți eficiența, pentru a înțelege piața neexploatată și pentru a spori competitivitatea, în timp ce știința datelor este concentrată pentru furnizarea de tehnici și metode de modelare pentru a evalua potențialul datelor mari într -un mod apreciat.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care plătește mai multe date mari sau știința datelor

Un analist de date de afaceri senior se poate aștepta să câștige în medie 85.000 USD, iar un analist de date de afaceri la nivel de intrare poate câștiga în jur de 55.000 USD. Știința datelor vs. Salariul de analiză a datelor: salariul atât al profesioniștilor de știință a datelor, cât și al datelor de analiză a datelor este aproape același, cu o mică variație în tendințele la nivel de intrare.
În cache

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este date mari un subset de știință a datelor

Răspuns: Știința datelor nu se limitează la un anumit tip de date. Este un termen care cuprinde alte discipline precum matematica, statisticile și învățarea automată & AI. Orice date poate face parte din proiectele de știință a datelor. Prin urmare, datele mari sunt într -un mod un subset mai mic și în cadrul științei datelor.
În cache

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este o știință dificilă a datelor sau date mari

Știința datelor este destul de dificilă datorită complexității combinării și aplicării diferitelor metode, algoritmi și tehnici complexe de programare pentru a efectua o analiză inteligentă în volume mari de date. Prin urmare, știința datelor a evoluat din date mari, iar știința datelor este inseparabilă.
În cache

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Datele mari necesită codificare

Da, codificarea este esențială atunci când urmăriți o diplomă de analiză a datelor online. Cu toate acestea, nu solicită abilități de programare extrem de avansate. Dar este o necesitate pentru a stăpâni elementele de bază ale lui R și Python. De asemenea, o competență extinsă în limbile de interogare precum SQL este mai mult decât este necesar.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care grad este cel mai bun pentru date mari

B.S. În statistici: Acest grad este o alegere puternică pentru oamenii de știință de date potențiale, deoarece abilitățile de analiză statistică sunt fundamentul transformării seturilor de date mari în perspective semnificative.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este ușor să înveți date mari

Iată de ce: pentru a învăța date mari, trebuie doar să aflați cum sunt recoltate, procesate, stocate și analizate datele. Deși nu este cea mai simplă abilități de abilități din lume, cu siguranță nu este greu să înveți cum funcționează datele mari și ce face un om de știință de date.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari o condiție prealabilă pentru știința datelor

Deci, prima și cea mai importantă condiție prealabilă pentru a învăța știința datelor este dragostea cuiva pentru date, înțelegerea acestora și capacitatea lor de a face față datelor. Oamenii de știință de date pot fi văzuți ca niște Wranglers de date mari. Ei analizează seturi uriașe de date, atât structurate, cât și nestructurate.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce se califică drept date mari

Cel mai de bază mod de a spune dacă datele sunt date mari este prin câte intrări unice pe care le au datele. De obicei, un set de date mare va avea cel puțin un milion de rânduri. Un set de date ar putea avea mai puține rânduri decât acesta și este considerat în continuare mare, dar majoritatea au mult mai multe. Seturile de date cu un număr mare de înregistrări au propriile complicații.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari încă la cerere

Astăzi, profesioniștii mari de date au o cerere în creștere între organizațiile din întreaga lume. Organizațiile folosesc uriașă date mari pentru a rămâne în fața pieței competitive. Candidații cu mari abilități de date și expertiză sunt la cerere mare.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este Python folosit pentru date mari

Python are o caracteristică încorporată în susținerea procesării datelor. Puteți utiliza această caracteristică pentru a susține procesarea datelor pentru date nestructurate și neconvenționale. Acesta este motivul pentru care companiile mari de date preferă să aleagă Python, deoarece este considerat a fi una dintre cele mai importante cerințe în datele mari.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ai nevoie de Python pentru date mari

Python oferă un număr imens de biblioteci pentru a lucra la Big Data. De asemenea, puteți lucra – în ceea ce privește dezvoltarea codului – folosind Python pentru date mari mult mai repede decât orice alt limbaj de programare.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Poate un om de știință de date în date mari

Datele mari și știința datelor sunt aceleași. Whiledata Science este o colecție mai mare, datele mari în știința datelor este un subset. Aceste două câmpuri funcționează ambele cu date. Pentru a gestiona date uriașe, care sunt de obicei nestructurate în natură, este nevoie de un om de știință de date.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Sunt date mari la cerere

Astăzi, profesioniștii mari de date au o cerere în creștere între organizațiile din întreaga lume. Organizațiile folosesc uriașă date mari pentru a rămâne în fața pieței competitive. Candidații cu mari abilități de date și expertiză sunt la cerere mare.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este necesară codificarea pentru date mari

În mod tradițional, rolurile științei datelor necesită abilități de codare, iar cei mai mulți oameni de știință cu experiență care lucrează astăzi încă codează. Cu toate acestea, peisajul științei datelor continuă să se schimbe, iar tehnologiile există acum care permit oamenilor să finalizeze proiecte de date întregi fără a tasta cod.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Pot învăța date mari în 3 luni

Pentru a începe să învățați știința datelor, trebuie să aveți următoarele capacități pentru a obține un rezultat pozitiv în 3 luni: trebuie să aveți cunoștințe tehnice, cum ar fi o diplomă în stat. Matematică etc. De asemenea, trebuie să știți despre schemele de codificare și limbajele de programare.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce ar trebui să învăț primele date mari sau știința datelor

Începând cu analiza datelor, sunteți mai capabil să vă asumați responsabilitățile de a deveni un om de știință de date. Cu toate acestea, persoanele cu diplome în statistici, știința datelor sau informatică ar trebui să găsească succes în studierea științei datelor mai întâi.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt cele 3 tipuri de date mari

Clasificarea datelor mari este împărțită în trei părți, cum ar fi datele structurate, datele nestructurate și datele semi-structurate.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Cât durează să înveți date mari

Fiecare dintre acești factori poate afecta cât timp durează pentru a învăța date mari, dar este rezonabil să dureze patru până la șase luni pentru a înțelege elementele de bază ale Big Data.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este știința datelor mort în 10 ani

Deci, până și dacă nu găsim o modalitate de a nu folosi datele în sine, știința datelor ca domeniu nu va fi învechită în curând. Cu toate acestea, mulți cred că, din moment ce sarcinile zilnice ale unui om de știință de date sunt de natură cantitativă sau statistică, acestea pot fi automatizate și nu va fi nevoie de un om de știință de date în viitor.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Este o salariu mare de date mari

Salariile pentru carierele mari de date cresc la fel de repede ca cererea pentru profesioniști calificați. Multe dintre aceste locuri de muncă raportează compensații bine în intervalul de șase cifre și peste valoarea de piață pentru a concura în războiul talentului.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt mai bune date mari sau Python

Python oferă un număr imens de biblioteci pentru a lucra la Big Data. De asemenea, puteți lucra – în ceea ce privește dezvoltarea codului – folosind Python pentru date mari mult mai repede decât orice alt limbaj de programare. Aceste două aspecte permit dezvoltatorilor din întreaga lume să îmbrățișeze Python ca limbajul ales pentru proiectele de date mari.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Pot învăța date mari fără codificare

În mod tradițional, rolurile științei datelor necesită abilități de codare, iar cei mai mulți oameni de știință cu experiență care lucrează astăzi încă codează. Cu toate acestea, peisajul științei datelor continuă să se schimbe, iar tehnologiile există acum care permit oamenilor să finalizeze proiecte de date întregi fără a tasta cod.

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este cel mai mare salariu al Big Data din SUA

Salariu de inginer de date mari

[/wpremark]

[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este cel mai mare salariu al Big Data

Care este cel mai mare salariu pentru un mare inginer de date din India, cel mai mare salariu pe care îl poate câștiga un inginer de date mari este de 20 de lei.1 lakhs pe an (1 $.7L pe lună).

[/wpremark]