Diferenças entre Data Scientist e Big Data
O Data Scientist tem o conhecimento de todo o fluxo da arquitetura completa do data lake, desde o carregamento dos dados até a apresentação do usuário final. Os cientistas de dados executam e desenvolvem o fluxo de dados desde o início do carregamento dos dados até que o usuário final obtenha os dados apropriados em um formato de apresentação. Considerando que o big data é uma das partes de toda a arquitetura. O big data é limitado ao carregamento, busca e preparação da tarefa de dicionário de dados, respectivamente. Big data verifique se os dados que estão sendo carregados e buscados fazem parte da preparação do dicionário de dados esperado.
O ciclo de vida dos dados será como abaixo: 
- Dados enormes vieram de diversas fontes, como ferramentas de Data Warehouse, repositório de documentos gerenciados, compartilhamentos de arquivos, bancos de dados e nuvem ou externo.
- Os dados foram carregados no sistema HDFS chamado Enterprise Data Lake. Pode ser necessário aprender no momento de entender big data. Como isso é carregado e como é armazenado.
- Depois que os dados são carregados com sucesso, existem vários métodos para escolher esses dados e criar um que exija um dicionário de big data. Um dos mais populares é o Hive, que lida com o carregamento de dados como uma tabela semelhante e suporta o HiveQL (que é uma linguagem semelhante ao SQL). Ele usou internamente o programa de redução de mapas, essencial para aprender a entender big data.
- Agora, há outra perspectiva de criação de regras de negócios que usarão o dicionário de big data para análise e terão como objetivo gerar relatórios. Essas regras de negócios foram escritas pelo desenvolvedor de regras de negócios, que são principalmente especialistas em estatística, matemática e maravilhosa compreensão dos negócios atuais dessa organização, incluindo cálculo preditivo.
- Agora, as regras de negócios e o dicionário de big data estão prontos. Agora a tarefa para o desenvolvedor de relatórios. Eles projetaram a estrutura de relatórios em diferentes visualizações, com base nas regras definidas pelo desenvolvedor de regras de negócios usando o dicionário de big data. O relatório pode ser facilmente acessível e fornecer uma perspectiva futura para essa organização.
Agora, se considerarmos todo o fluxo, existem quatro tipos de pessoas envolvidas na instalação, implantação e apresentação.
- Admin do Hadoop (para configurar o sistema HDFS)
- Desenvolvedor de Big Data (responsável por carregar dados e preparar dicionário, buscando esses dados enormes)
- Desenvolvedor de Regras de Negócios (responsável pelo desenvolvimento de regras de negócios)
- Desenvolvedor de relatórios (design e apresentação ao usuário final)
Agora, um cientista de dados deve ter todo o conhecimento acima de 4 partes, que normalmente são divididas como responsabilidade individual.
Comparação cara a cara entre Data Scientist e Big Data
Abaixo está a comparação top 3 entre Data Scientist vs Big Data 
Principais diferenças entre cientista de dados e big data
Algumas diferenças importantes são explicadas abaixo entre Data Scientist x Big Data
- Para melhorar o desempenho do sistema para o usuário final na apresentação, o cientista de dados depende principalmente de pessoas de big data, pois o ajuste máximo de desempenho pode ser possível na parte de busca de dados. Enquanto as pessoas de big data são totalmente responsáveis pela otimização de dados ou velocidade no ponto de carregamento e busca de dados. As pessoas normalmente estão envolvidas no ajuste de uma tarefa de redução de mapa ou movem toda a configuração para o ramo ou para o spark, com base no volume de dados ou nos requisitos da organização.
- Os cientistas de dados precisam ter um conhecimento claro dos requisitos de negócios de qualquer organização para ajudar na preparação de regras de negócios ou lógica de apresentação. Eles são a pessoa chave para fornecer uma probabilidade adequada de crescimento da organização com base no desempenho dos negócios ou na atividade atual. Considerando que o big data guy não exige nenhum conhecimento sobre a lógica de negócios ou apresentação da organização. Esses caras se concentram principalmente em como os dados de várias fontes são carregados sem problemas e a busca pode ser mais rápida na preparação de um dicionário de dados.
- O cientista de dados normalmente possui conhecimento básico sobre a configuração do sistema HDFS. Enquanto o big data conhece toda a configuração do sistema HDFS, se eles envolvem como administrador nessa tarefa ou não. Como o trabalho com o ajuste de desempenho no carregamento ou busca de dados está claramente relacionado a essa configuração do sistema. Um número crescente do sistema impactará automaticamente o desempenho do carregamento ou busca de dados. Mas tudo depende da quantidade de dados realmente necessária para a organização, que novamente foi decidida pelo Data Scientist.
- O desenvolvimento de regras é uma das principais tarefas para um cientista de dados, enquanto os especialistas em big data podem facilmente evitá-lo.
Tabela de comparação entre cientista de dados e big data
Abaixo está a tabela de comparação entre o Data Scientist e o Big Data
| BASE PARA
COMPARAÇÃO | Cientista de dados | Big Data |
| Tarefa principal | Assegure de ponta a ponta o fluxo da arquitetura do data lake, começando do carregamento dos dados até a apresentação ao usuário final. | Garanta um enorme carregamento de dados sem problemas e a busca desses dados para preparar o dicionário de big data, que pode ser facilmente usado para apresentar o uso final, aplicando regras de negócios. |
| Conhecimento | Deveríamos ter conhecimento de todo o fluxo, incluindo regras de negócios, faixa de negócios da organização atual e apresentação fácil para o usuário final. | Deveria ter conhecimento de grandes dados carregando suavemente de várias fontes e buscando dados o mais rápido possível, sem nenhum erro. |
| Tecnologia | O Data Scientist normalmente tem uma idéia de todas as tecnologias ou ferramentas de processamento, como Hive, Map Reduce, R, Spark ou as tecnologias ou ferramentas relacionadas. | Esses caras têm ideias claras sobre tecnologias ou ferramentas relacionadas ao carregamento e busca de dados. Normalmente, existem especialistas em Hive, Spark, MapReduce, Pig, Cassandra, etc. |
Conclusão -Data Scientist vs Big Data
O Data Scientist e o Big Data são o tipo semelhante de especialista que ajuda a transferir dados (provenientes de várias fontes) em um formato apresentável que forneceu identificação ou orientação adequada àquela organização específica sobre sua probabilidade de crescimento futuro ou pontos de melhoria.
Portanto, como conclusão, a ciência de dados pode ter conhecimento de seções inteiras abaixo
- Admin do Hadoop (para configurar o sistema HDFS)
- Desenvolvedor de Big Data (responsável por carregar dados e preparar dicionário, buscando esses dados enormes)
- Desenvolvedor de Regras de Negócios (responsável pelo desenvolvimento de regras de negócios)
- Desenvolvedor de relatórios (design e apresentação ao usuário final)
E o desenvolvedor de big data tem o conhecimento abaixo:
- O processo de carregamento de dados de vários tipos de recursos.
- Aceitando dados estruturados e não estruturados e gerenciando o carregamento desses dados com base nos requisitos do sistema.
- Conhecimento completo de HDFS e programação Map-Reduce.
- Conhecimento do mecanismo de dados atualizado como hive ou Spark.
- Muito envolvido na otimização de dados com base nos requisitos do usuário final.
- Um dos membros principais para garantir o fluxo de dados de toda a arquitetura de fluxo de dados.
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