Diferencia entre ciencia de datos y Big Data

01-Apr-2022

No hay una gran diferencia, pero el big data frente a la ciencia de datos siempre ha iniciado la mente de muchos y los ha puesto en un gran dilema. Hoy, aquí, obtendrá la diferencia real entre estos dos términos de una manera relevante que lo ayudará a comprender los conceptos básicos que se encuentran detrás de ellos y en qué se diferencian entre sí. En primer lugar, debe saber que la ciencia de datos es una extensión evolutiva de las estadísticas que se ocupa de conjuntos de datos con la ayuda de tecnologías informáticas. Y varios confunden la ciencia de datos con el aprendizaje automático absolutamente incorrecto. Además, el aprendizaje automático es un gran subconjunto de la ciencia de datos, no son lo mismo.

Aparte de esto, por otro lado, Big Data siempre se ocupa de la recopilación de datos heterogéneos de fuentes y no está presente en los formatos de base de datos estándar que la gente conoce. Este trabajo sobre los datos no se evaluará en una tabla, tabla o gráfico.

Big data clasifica los datos en datos no estructurados, semi estructurados y estructurados.

• Datos no estructurados: redes sociales, correos electrónicos, blogs, imágenes digitales y contenidos.
• Datos semiestructurados: archivos XML, archivos de texto, etc.
• Datos estructurados: RDBMS, OLTP y otros formatos estructurados.

Donde los datos estructurados son fáciles de entender, los datos no estructurados necesitan técnicas de modelado personalizadas para obtener información de los datos, lo que se hace con la ayuda de herramientas informáticas, estadísticas y otros enfoques de ciencia de datos.

Diferencias clave: ciencia de datos y Big Data

Hay muchas diferencias importantes que debe conocer cuando el tema es Big Data vs Data Science.

• Las organizaciones generalmente utilizan big data para mejorar la eficiencia, comprender el mercado sin explotar y trabajar sobre la competitividad, mientras que la ciencia de datos se concentra en servir técnicas de modelado y una forma de evaluar el potencial de big data de manera precisa.
• La cantidad de datos que pueden recopilar las empresas es enorme y se adaptan a los grandes datos, pero se necesita la utilización de los datos para extraer información valiosa, la ciencia de datos.
• El análisis de big data atiende a un gran conjunto de datos que también se conoce como minería de datos, pero la ciencia de datos utiliza algoritmos de aprendizaje automático para diseñar y desarrollar estadística para generar conocimiento.
• Las 3V del conjunto de datos de guía de big data se describen por velocidad, variedad y volumen, pero la ciencia de datos sirve técnicas para analizar los datos.
• La ciencia de datos supuestamente utiliza conocimientos teóricos y prácticos para obtener información de los grandes datos, lo que desempeña un papel importante en el uso del potencial de los grandes datos. De todos modos, los grandes datos se pueden conocer como el conjunto de datos que no tienen credibilidad a menos que se analicen con un razonamiento deductivo e inductivo.

Conclusión

El crecimiento actual en el segmento de datos de la industria está en crecimiento y actúa como un rayo de sol brillante sobre los grandes datos, lo que indica que los grandes datos llegaron para quedarse en los próximos años. 

ciencia de datos y Big Data