۴ تفاوت اساسی علوم داده (Data Science) و داده‌های بزرگ (Big Data)

۱۶ آبان ۱۳۹۸
Word Cloud "Big Data"

تفاوت‌های علوم داده (Data Science) و داده‌های بزرگ (Big Data)

می‌توان گفت در دنیای دیجیتالی امروز، داده‌ها به یکی از بزرگترین و مهمترین دارایی‌های هر سازمانی تبدیل شده اند. داده‌ها را می‌توان به طرق مختلف به دست آورد و دسته بندی کرد؛ و البته که می‌توانند روشی زندگی ما را تغییر دهند. اگر علاقه مند به کار با داده‌ها هستید، شناخت راه‌های مختلف ارتباط با آن ها، بسیار مهم است. در این مقاله، تفاوت‌های بین علوم داده (Data Science) و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) را مورد بحث قرار خواهیم داد. اگرچه این اصطلاحات به هم پیوسته اند، اما تقریباً در تمام جنبه ها، تفاوت‌های بسیار زیادی بین آن‌ها وجود دارد.

Word Cloud "Big Data"

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ شامل بازرسی، تبدیل، پاکسازی و مدل سازی داده‌ها است.

 


 

۱ / تفاوت در مفهوم کلی

 

این زمینه‌ای است که تقریباً تمام موارد مربوط به داده‌ها را شامل می‌شود. از آماده سازی و پاکسازی داده‌ها گرفته تا تجزیه و تحلیل داده ها، همگی با این مقوله سروکار دارند. در علوم داده این موضوع در مورد ترکیب آمار، ریاضیات، حل مسئله و مواردی از این دست است. حال آنکه در مورد داده‌های بزرگ، این زمینه شامل استفاده از فرآیندهای مکانیکی یا الگوریتمی، به منظور به دست آوردن راه حل‌های پیچیده تجاری است. همه چیز در مورد بررسی داده‌های خام برای پشتیبانی بهتر از تصمیم‌های اساسی است. تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ شامل بازرسی، تبدیل، پاکسازی و مدل سازی داده‌ها است.

 


 

۲ / تفاوت در برنامه‌های کاربردی (Applications)

الگوریتم‌های علوم داده توسط کل حوزه بازاریابی دیجیتال، از بیلبوردهای دیجیتالی گرفته تا نمایش بنرها، استفاده می‌شوند. همچنین این الگوریتم‌ها توسط موتورهای جستجو، مورد استفاده قرار میگیرند تا در کسری از ثانیه بهترین نتایج را برای جستجوها ارائه دهند. در اینجا، شرکت‌ها از فناوری‌های علوم داده برای تبلیغ محصولات خود و همچنین توصیه‌هایی با توجه به ارتباط اطلاعات و خواسته‌های کاربر استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها نه تنها تجربه کاربر را بهبود می‌بخشند، بلکه پیدا کردن محصولات یا خدمات مربوطه را راحت‌تر می‌کنند.

اما از داده‌های بزرگ در زمینه‌های متنوعی استفاده می‌شود. مثلا، شرکت‌ها از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند تا بینش‌هایی از قبیل لایک، دوست نداشتن، روابط کاربران و غیره را بدست آورند. همچنین ارائه دهندگان خدمات بهداشتی و درمانی، از این نوع داده‌ها برای انجام کارهایی مانند ردیابی و بهینه سازی جریان بهبودی بیمار، پیگیری استفاده از تجهیزات و داروها، سازماندهی اطلاعات بیمار و مواردی مشابه استفاده می‌کنند. شرکت‌های مسافرتی نیز برای بهینه سازی تجربه‌های خرید از طریق کانال‌های مختلف، از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند.

الگوریتم‌های علوم داده، توسط کل حوزه بازاریابی دیجیتال استفاده می‌شوند.

الگوریتم‌های علوم داده، توسط کل حوزه بازاریابی دیجیتال استفاده می‌شوند.

 


 

۳ / تفاوت در مهارت‌های مورد نیاز

 

برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده، باید در کنار مهارت‌های تحلیلی بسیار خوب، مهارت‌هایی عالی در مدیریت داده‌ها داشته باشید. درصد زیادی از متخصصان علوم داده دارای مدرک کارشناسی ارشد یا دکتری در زمینه‌های آمار، برنامه نویسی و ریاضیات هستند. مهارت‌های برنامه نویسی مورد نیاز شامل C / C ++ ، پایتون، R ، SAS، زبان‌های جاوا و غیره است. همچنین مهارت‌های فنی مورد نیاز شامل یادگیری ابزارهای ماشینی، داده کاوی، مهارت‌های مدیریت داده‌ها و تکنیک‌های داده ساختاری هستند. در کنار تمام این موارد، داشتن دانش کافی از سیستم‌های پایگاه داده به همراه مهارت‌های اساسی تجارت مانند ارتباطات، دانش صنعت و مواردی از این دست به شما کمک بسیاری خواهد کرد.

اما به عنوان یک حرفه‌ای در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، کافی است درک درستی از زبان‌های برنامه نویسی مانند R و پایتون داشته باشید. البته بسیار ضروری است که در رشته آمار و ریاضیات مهارت‌های بسیار خوبی داشته باشید. مهارت نقشه برداری داده‌ها و تبدیل داده‌ها به قالب‌های دیگر بسیار مهم هستند. سایر مهارت‌های مورد نیاز در این بخش عبارت از تجسم داده ها، یادگیری مهارت‌های ماشین و مهارت‌های ارتباطی هستند.

 


 

۴ / تفاوت در مسیر شغلی

 

با توجه به حجم عظیمی از داده‌ها که هر روزه توسط دستگاه‌های مختلف در سراسر جهان تولید می‌شوند، سازمان‌ها به داشتن اطلاعاتی ارزشمند که از طریق جمع آوری داده‌ها به دست می‌آیند، علاقه مند شده اند. این مسیری ایده آل است که می‌توانید برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده از آن استفاده کنید. اگرچه هر دو شغل تقریبا در یک دامنه کار می‌کنند، اما حقوق دریافت شده توسط آن‌ها تا حدود زیادی متفاوت است. در ایالات متحده، متوسط حقوق یک متخصص داده‌های بزرگ تقریبا یک و نیم برابر یک متخصص علوم داده برآورد می‌شود.

0
برچسب ها :
نویسنده مطلب علی فلاحتی

بدون دیدگاه

لینک های مفید