Data Science: El estudio detallado del flujo de información a partir de los datos presentes en el repositorio de una organización se denomina Data Science. La ciencia de datos se trata de obtener información significativa a partir de datos sin procesar y no estructurados mediante la aplicación de habilidades analíticas, de programación y comerciales.
El ciclo de vida de la ciencia de datos incluye:
- Descubrimiento de datos: búsqueda de diferentes fuentes de datos y captura de datos estructurados y no estructurados.
- Preparación de datos: conversión de datos a un formato común.
- Modelo matemático: Uso de variables y ecuaciones para establecer una relación.
- Poner las cosas en acción: recopilar información y obtener resultados en función de los requisitos comerciales.
- Comunicación: Comunicar los hallazgos a los tomadores de decisiones.
Ingeniería de datos: la ingeniería de datos se centra en las aplicaciones y la recolección de big data. La ingeniería de datos se centra en las aplicaciones prácticas de recopilación y análisis de datos. En este los datos se transforman en un formato útil para el análisis. La ingeniería de datos es muy similar a la ingeniería de software en muchos aspectos. Comenzando con un objetivo concreto, los ingenieros de datos tienen la tarea de armar sistemas funcionales para lograr ese objetivo.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos:
| S. No. | Ingeniería de datos | Ciencia de los datos |
|---|---|---|
| 1. | Desarrollar, construir, probar y mantener arquitecturas (como bases de datos y sistemas de procesamiento a gran escala) | Limpia y organiza (grandes) datos. Realiza estadísticas descriptivas y análisis para desarrollar conocimientos, construir modelos y resolver necesidades comerciales. |
| 2. | SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive y Sqoop. Scala, Java y C#. | SPSS, R, Python, SAS, Stata y Julia para construir modelos. Scala, Java y C#. |
| 3. | Asegúrese de que la arquitectura sea compatible con los requisitos del negocio. | Aproveche grandes volúmenes de datos de fuentes internas y externas para responder a ese negocio |
| 4. | Descubra oportunidades para la adquisición de datos | Emplee programas de análisis sofisticados, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos. |
| 5. | Desarrollar procesos de conjuntos de datos para el modelado, la extracción y la producción de datos | Explore y examine los datos para encontrar patrones ocultos |
| 6. | Emplear una variedad de lenguajes y herramientas (por ejemplo, lenguajes de secuencias de comandos) para unir sistemas | Automatice el trabajo mediante el uso de análisis predictivos y prescriptivos |
| 7. | Recomendar formas de mejorar la confiabilidad, eficiencia y calidad de los datos | Comunicar los hallazgos a los tomadores de decisiones |
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Artículo escrito por gauravmoney26 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA