Понимание различий между наукой о данных и инженерией данных
11 марта 2023 г.<цитата>
"Данные — это новая нефть. Она ценна, но если она не очищена, ее нельзя использовать по-настоящему". -Клайв Хамби
Недавно я очень заинтересовался Data Science и Data Engineering; как они сравниваются и дополняются. Сначала я предполагал, что инженерия данных является частью науки о данных, но после обширных исследований я выяснил, насколько сильно различаются эти две области.
В этой статье я надеюсь обсудить различия и сходства между наукой о данных и инженерией данных.
Данные
Чтобы полностью понять взаимосвязь между наукой о данных и проектированием данных, вы должны понять одну вещь, которая связывает их обоих; Данные.
Данные — это слово, которое стало обычным явлением в современном обществе, с таким количеством сообщений об утечках данных< /a>, ненадлежащий сбор данных крупными технологическими компаниями и т. д.< /p>
Данные — это информация, которая собирается и хранится в формате, который может быть обработан компьютером. Они могут быть представлены в различных формах, таких как числа, текст, изображения и видео, и их можно собирать, хранить и анализировать для извлечения информации и принятия обоснованных решений.
Теперь, почему так много компаний нуждаются в данных, и что в них такого особенного?
Данные важны для компаний, потому что они позволяют им принимать обоснованные решения о своей деятельности и стратегиях. Анализируя данные, компании могут получить представление о поведении своих пользователей, а информацию, полученную от пользователей, можно использовать для повышения эффективности и полезности своих продуктов для пользователей.
Специалисты по данным и инженеры — это люди, ответственные за сбор данных, превращение их в полезные, их анализ, получение информации и получение информации. тенденций из него и передачи полученной информации руководству, чтобы обеспечить принятие обоснованных решений. Теперь посмотрим, чем они отличаются.
Наука о данных
Наука о данных была названа самой сексуальной профессией 21 века по версии конвейер ETL, где данные будут собираться, очищаться и храниться для специалиста по данным.
Затем специалист по данным выполнял что-то под названием Прогнозный анализ с использованием машинного обучения; это означает, что специалист по обработке и анализу данных просто передает данные, подготовленные специалистом по данным, в алгоритм, который затем создает математическую абстракцию, называемую моделью машинного обучения. Затем модель машинного обучения предсказывает команду, которая, как ожидается, выиграет пари. , и таким образом ваша догадка перестанет быть догадкой и станет больше решением, основанным на данных.
Обзор
Как вы можете, надеюсь, экстраполировать из приведенного выше описания между учеными и инженерами данных, ученый данных похож на звездного футболиста, а инженер данных похож на своего очень талантливого тренера, который поддерживает его в форме и дает ему тактику, чтобы выиграть игру.
Также опубликовано здесь
Оригинал