Diferencias entre Data Scientist y Big Data
Data Scientist tiene el conocimiento del flujo completo de la arquitectura completa del lago de datos, desde la carga de datos hasta la presentación de un usuario final. Los científicos de datos ejecutan y desarrollan el flujo de datos desde el comienzo de la carga de datos hasta que el usuario final obtiene los datos apropiados en un formato de presentación. Mientras que el big data es una de las partes de toda la arquitectura. Big data se limita a la carga de datos, la obtención y la preparación de la tarea del diccionario de datos, respectivamente. Los grandes datos se aseguran de que los datos que se cargan y obtienen son parte de la preparación del diccionario de datos esperado.
El ciclo de vida de los datos será el siguiente: 
- Enormes datos provienen de fuentes de variedades como herramientas de Data Warehouse, Depósito de documentos gestionados, Recursos compartidos de archivos, Bases de datos y Nube o Externo.
- Los datos se han cargado en el sistema HDFS que se llama Enterprise Data Lake. Puede necesitar aprender a la hora de comprender los grandes datos. Cómo se carga y cómo se almacena.
- Después de que los datos se hayan cargado correctamente, existen varios métodos para elegir esos datos y crear uno que requiere un diccionario de datos grandes. Uno de los muy populares es Hive, que maneja la carga de datos como una tabla similar y admite HiveQL (que es un lenguaje similar a SQL). Utilizó internamente el programa de reducción de mapas que es esencial para aprender a comprender los grandes datos.
- Ahora hay otra perspectiva para crear reglas de negocio que utilizarán el diccionario de Big Data para análisis y serán informativos. Estas reglas de negocios fueron escritas por un desarrollador de reglas de negocios, que son principalmente expertos en estadística, matemáticas y una maravillosa comprensión del negocio actual de esa organización, incluido el cálculo predictivo.
- Ahora las reglas de negocios y el diccionario de big data están listos. Ahora la tarea para el desarrollador de informes. Diseñaron la estructura de informes en diferentes vistas basadas en reglas definidas por el desarrollador de reglas de negocio utilizando el diccionario de big data. El informe puede ser fácilmente accesible y proporcionar una perspectiva futura para esa organización.
Ahora, si consideramos el flujo completo, hay 4 tipos de personas involucradas para la configuración, implementación y presentación.
- Hadoop Admin (para configurar el sistema HDFS)
- Desarrollador de Big Data (responsable de cargar datos y preparar el diccionario recuperando esos enormes datos)
- Desarrollador de reglas de negocios (responsable de desarrollar reglas de negocios)
- Desarrollador de informes (diseño y presentación al usuario final)
Ahora, un científico de datos debe tener todo el conocimiento de las 4 partes anteriores, que normalmente se dividen como responsabilidad individual.
Comparación cara a cara entre Data Scientist y Big Data
A continuación se muestra la comparación de los 3 principales entre Data Scientist y Big Data 
Diferencias clave entre Data Scientist y Big Data
Algunas diferencias clave se explican a continuación entre Data Scientist y Big Data
- Para mejorar el rendimiento del sistema para el usuario final en la presentación, el científico de datos depende principalmente de las personas de big data, ya que el ajuste de rendimiento máximo puede ser posible en la parte de recuperación de datos. Mientras que las personas de big data son totalmente responsables de la optimización de datos o velocidad en el punto de carga de datos y la lógica de recuperación de datos. Normalmente, las personas participan en el ajuste de una tarea de reducción de mapas o mueven la configuración completa a colmena o chispa según el volumen de datos o los requisitos de la organización.
- Los científicos de datos deben tener un conocimiento claro de los requisitos comerciales de cualquier organización para ayudar a preparar las reglas comerciales o la lógica de presentación. Son la persona clave para proporcionar una probabilidad adecuada de crecimiento de la organización en función de su desempeño comercial o actividad actual. Mientras que Big Data Guy no requiere saber sobre negocios de organización o lógica de presentación en absoluto. Esos tipos se concentran principalmente en cómo los datos de varias fuentes se cargan sin problemas y la obtención puede ser más rápida para preparar un diccionario de datos.
- Los científicos de datos normalmente tienen conocimientos básicos sobre la configuración del sistema HDFS. Mientras que Big Data Guy conoce toda la configuración del sistema HDFS, ya sea que participen como administrador en esa tarea o no. Dado que trabajar con el ajuste del rendimiento en la carga o recuperación de datos está claramente relacionado con la configuración de ese sistema. Un número cada vez mayor del sistema afectará automáticamente el rendimiento de la carga o recuperación de datos. Pero todo depende de la cantidad de datos realmente necesarios para esa organización, que nuevamente decidió Data Scientist.
- El desarrollo de reglas es una de las tareas clave para un científico de datos, mientras que los muchachos de big data pueden evitarlo fácilmente.
Tabla de comparación de Data Scientist vs Big Data
A continuación se muestra la tabla de comparación entre Data Scientist y Big Data
| BASE PARA
COMPARACIÓN | Científico de datos | Big Data |
| Tarea principal | Asegúrese de extremo a extremo el flujo de la arquitectura del lago de datos, comenzando desde la carga de datos hasta la presentación al usuario final. | Asegúrese de que la gran cantidad de datos se cargue sin problemas y obtenga esos datos para preparar un diccionario de big data que pueda usarse fácilmente para presentar el uso final mediante la aplicación de reglas comerciales. |
| Conocimiento | Deberíamos tener conocimiento de todo el flujo, incluidas las reglas comerciales, el seguimiento comercial de la organización actual y la presentación fácil de usar para un usuario final. | Debe tener conocimiento de la gran carga de datos sin problemas de varias fuentes y obtener datos lo más rápido posible sin ningún error. |
| Tecnología | Data Scientist normalmente tiene una idea de todas las tecnologías o herramientas de procesamiento como Hive, Map Reduce, R, Spark o las tecnologías o herramientas relacionadas. | Esos tipos tienen ideas claras sobre la carga de datos y la obtención de datos de tecnologías o herramientas relacionadas. Normalmente hay expertos en Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra, etc. |
Conclusión: Científico de datos versus Big Data
Data Scientist y Big Data son el tipo similar de especialista que ayuda a transferir datos (provienen de varias fuentes) en un formato presentable que proporciona una identificación o guía adecuada a esa organización específica sobre su probabilidad de crecimiento futuro o puntos de mejora.
Como conclusión, la ciencia de datos puede tener conocimiento de las secciones enteras a continuación
- Hadoop Admin (para configurar el sistema HDFS)
- Desarrollador de Big Data (responsable de cargar datos y preparar el diccionario recuperando esos enormes datos)
- Desarrollador de reglas de negocios (responsable de desarrollar reglas de negocios)
- Desarrollador de informes (diseño y presentación al usuario final)
Y el desarrollador de big data tiene el conocimiento a continuación:
- El proceso de carga de datos de varios tipos de recursos.
- Aceptar datos estructurados y no estructurados y gestionar la carga de esos datos según los requisitos del sistema.
- Conocimiento completo de HDFS y programación Map-Reduce.
- Conocimiento del motor de datos actualizado como colmena o chispa.
- Muy involucrado en la optimización de datos basada en los requisitos del usuario final.
- Uno de los miembros clave para garantizar el flujo de datos de toda la arquitectura de flujo de datos.
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