Big Data: son datos, información o estadísticas relevantes enormes, grandes o voluminosos adquiridos por grandes organizaciones y empresas. Se crean y preparan muchos almacenamientos de software y datos, ya que es difícil calcular manualmente los grandes datos. Se utiliza para descubrir patrones y tendencias y tomar decisiones relacionadas con el comportamiento humano y la tecnología de interacción.
Ciencia de datos: la ciencia de datos es un campo o dominio que incluye e implica trabajar con una gran cantidad de datos y usarlos para construir modelos analíticos predictivos, prescriptivos y prescriptivos. Se trata de excavar, capturar (construir el modelo), analizar (validar el modelo) y utilizar los datos (implementar el mejor modelo). Es una intersección de datos y computación. Es una combinación del campo de la informática, los negocios y la estadística juntos.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Big Data y Data Science:
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Ciencia de los datos |
Grandes datos |
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| La ciencia de datos es un área. | Big Data es una técnica para recopilar, mantener y procesar gran cantidad de información. |
| Se trata de la recopilación, el procesamiento, el análisis y la utilización de datos en diversas operaciones. Es más conceptual. | Se trata de extraer información vital y valiosa de una enorme cantidad de datos. |
| Es un campo de estudio como Ciencias de la Computación, Estadística Aplicada o Matemáticas Aplicadas. | Es una técnica para rastrear y descubrir tendencias en conjuntos de datos complejos. |
| El objetivo es crear productos de datos dominantes para una empresa. | El objetivo es hacer que los datos sean más vitales y utilizables, es decir, extrayendo solo información importante de la gran cantidad de datos dentro de los aspectos tradicionales existentes. |
| Las herramientas utilizadas principalmente en Data Science incluyen SAS, R, Python, etc. | Las herramientas más utilizadas en Big Data incluyen Hadoop, Spark, Flink, etc. |
| Es un superconjunto de Big Data, ya que la ciencia de datos consiste en eliminación, limpieza, visualización, estadísticas y muchas más técnicas de datos. | Es un subconjunto de Data Science como actividades de minería que se encuentra en una tubería de Data Science. |
| Se utiliza principalmente con fines científicos. | Se utiliza principalmente para fines comerciales y satisfacción del cliente. |
| Se centra ampliamente en la ciencia de los datos. | Está más involucrado con los procesos de manejo de datos voluminosos. |
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Artículo escrito por shivamraj74 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA