Ciencia de datos vs Big data hadoop : Las 7 principales diferencias

En el entorno digital en el que vivimos, aquí los datos se han convertido en el elemento más valioso y más grande para muchas empresas. Los datos juegan un papel importante en la transformación de nuestras vidas y la forma en que vivimos y nos comunicamos entre nosotros. Pero cuando se trata de datos, siempre hay un conflicto, ¿qué es mejor entre big data Hadoop y ciencia de datos? Al trabajar con la terminología de datos, es mejor tener esto claro. 

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Diferencia entre ciencia de datos y big data

1. Concepto de trabajo

  • Ciencia de datos

La ciencia de datos es un término general que limita la mayoría de las cosas relevantes para los datos, desde la generación de datos hasta la visualización, limpieza, minería, acuerdos y análisis con datos estructurados y sin procesar. La ciencia abarca programación, estadística, resolución de problemas, matemáticas, etc.

  • Big Data Hadoop

El análisis de big data se trata de identificar datos sin procesar para retrasar la toma de decisiones en inteligencia empresarial. Al aplicar procedimientos algorítmicos, creará visiones operativas inherentes para soluciones comerciales con múltiples propósitos. En resumen, requiere ser transformado, inspeccionado, modelado y depurado en información.

2. Responsabilidades del trabajo

  • Ciencia de datos

El análisis exploratorio es la principal responsabilidad de la ciencia de datos. El término ciencia define el análisis y la exploración de datos con una mezcla de algoritmos de aprendizaje automático. Este análisis también puede pronosticar los resultados con la ayuda de tendencias y anomalías, tanto obvias como ocultas. 

  • Big Data

Las tecnologías de big data almacenan datos de más de un terabyte y tampoco están estructurados. Estos datos se almacenan a partir de varias fuentes y las soluciones futuras también se basan en los datos y su estructura. La estructura y el comportamiento de las soluciones futuras y cómo se pueden ofrecer aplicando diversas tecnologías, como Hadoop, Spark, etc., dependiendo de las necesidades. 

3. Habilidades necesarias 

  • Big Data

Habilidades de lenguajes de programación requeridas en matemáticas y estadística.

    1. Visualización de datos
    2. Habilidades de gestión de datos
    3. Habilidades de comunicación 
    4. Habilidades de aprendizaje automático

  • Ciencia de datos

Para esto, debería tener-

    1. Habilidades de gestión de datos
    2. Capacidad de análisis
    3. Habilidades técnicas
    4. Habilidades en programación
    5. Conocimiento sólido del sistema de base de datos

4. Formación de datos

  • Big Data

El gran volumen de tráfico de Internet se apodera de estos datos. Además, las preferencias y los patrones de comportamiento del usuario se capturan a través de canales AV, dispositivos electrónicos, foros en línea y herramientas de análisis de big data, junto con otros aspectos digitales. Los datos organizativos recopilados de hojas de cálculo y correos electrónicos y también de los registros del sistema se pueden retener como Big Data. 

  • Ciencia de datos

En el campo de la ciencia de datos, se utilizan aplicaciones científicas. Y estas aplicaciones pueden ser útiles para que un científico de datos retire tendencias o información oculta en big data y otros. Este campo es relevante para los datos filtrados que se guían formándolos para su seguimiento. Herramientas y aplicaciones que se utilizan para desarrollar modelos y soluciones de trabajo y para filtrar patrones.           

5. Escalas de pago (salario)

  • Big Data - Salario

Un profesional de análisis de Big Data puede ganar un salario promedio de 3 mil dolares. 

  • Ciencia de datos - Salario

Un científico de datos puede ganar hasta 4 mil dolares. 

6. Diferentes aplicaciones

  • Ciencia de datos

Busqueda de internet

El momento en el que busca una consulta o un término en su navegador, ya sea en modo normal o en modo incógnito. Le sorprenderá saber que los resultados de búsqueda en ambas ventanas del navegador son diferentes. El motivo es que vivimos en una especie de burbuja de filtro, en la que ya estamos conectados a nuestras cuentas, dependiendo del historial de navegación de la cuenta, también se filtran los resultados de búsqueda.

Publicidad digital

Siempre que abra un sitio web, notará que incluye varios anuncios que son relevantes para el historial de navegación. Los algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático también son utilizados por cada dominio del marketing digital como Media.Net o Google AdSense.

Como describimos, varios sitios web están desarrollando y utilizando muchos algoritmos para convertirlos en un sistema sólido. Este tipo de sitios web suelen satisfacer las preferencias de los usuarios.

  • Big Data  

Sectores sanitarios

Las tecnologías de análisis de big data se utilizan en hospitales y servicios de atención médica para almacenar big data para identificar y realizar tareas, como optimizar y rastrear la afluencia de pacientes, rastrear el uso de equipos y el uso de medicamentos, organizar los datos del paciente, etc. 

Sector de juegos

El cuadro único de un juego en línea puede necesitar 100 MB de datos solo para renderizar. Suponga qué tan grandes serán los datos generados por el servidor en una única sesión de juego en línea. 

Sector de viajes

El servicio de viajes genera big data de los consumidores para optimizar los itinerarios y servicios de viaje por múltiples canales. Se analizan las preferencias de los clientes para brindarles la experiencia u opciones vacacionales que mejor se adapten a los intereses que optimizan los cambios.  

7. Opciones de carrera

  • Ciencia de datos

Hay diferentes opciones para las personas relacionadas con la ciencia de datos que puede explorar:

  1. Arquitectos de datos / empresas / infraestructura 
  2. Manejo de datos
  3. Ingeniero / Analistas de datos
  4. Estadísticos de datos

  • Big Data

Aquí están las opciones de carrera para personas de big data:

  1. Ingenieros de Big Data
  2. Analistas de Big Data
  3. Científicos y estadísticos de big data

Veredicto final

En este blog, hemos presentado siete diferencias entre ciencia de datos y big data. Como sabemos, ambos son análisis de datos y puede hacerlo mejor si tiene el conocimiento adecuado sobre las principales tendencias de la industria.

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