Ποια είναι η βασική διαφορά μεταξύ της ανάλυσης, της επιστήμης των δεδομένων, των μεγάλων δεδομένων και του Hadoop;


Απάντηση 1:

Το Hadoop είναι ένα εργαλείο (ή ένα σύνολο εργαλείων) για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων.

Το Big Data είναι ένας τομέας στον οποίο επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων χρησιμοποιώντας ένα σύμπλεγμα - τα δεδομένα πρέπει να ικανοποιούν ένα από τα V's των μεγάλων δεδομένων - Όγκος, ποικιλία ή ταχύτητα.

Η Επιστήμη Δεδομένων είναι η επιστήμη για τη λήψη πληροφοριών από δεδομένα, συνήθως μεγάλες ποσότητες δεδομένων.

Το Analytics είναι 4 τύπων - Πρόβλεψη (αυτό είναι όπου οι επιστήμονες δεδομένων είναι ειδικοί σε), περιγραφικό, διαγνωστικό, συντακτικό.


Απάντηση 2:

Ας ξεκινήσουμε με τα Big Data

  • Μεγάλα δεδομένα

Το Big Data είναι μια τεράστια συλλογή δεδομένων που δεν μπορούν να αποθηκευτούν σε ένα παραδοσιακό σύστημα.

Τα μεγάλα δεδομένα είναι ένα πολύπλοκο σύνολο δεδομένων. Το μέγεθος του μπορεί να ποικίλει μέχρι τα peta-bytes.

  • Σύμφωνα με την Gartner - Τα μεγάλα δεδομένα είναι τεράστιες ποσότητες, ταχύτητα και διαφορετικές περιουσιακές πληροφορίες που απαιτούν καινοτόμες πλατφόρμες για βελτιωμένες γνώσεις και λήψη αποφάσεων. Μια επανάσταση, οι συγγραφείς την εξηγούν ως - Big Data είναι ένας τρόπος για να λύσουμε όλα τα άλυτα προβλήματα που σχετίζονται με τη διαχείριση δεδομένων και τον χειρισμό δεδομένων, μια προηγούμενη βιομηχανία χρησιμοποιήθηκε για να ζήσει με τέτοια προβλήματα. Με την ανάλυση μεγάλων δεδομένων, μπορείτε επίσης να ξεκλειδώσετε κρυμμένα μοτίβα και να γνωρίσετε την προβολή 360 μοιρών των πελατών και να καταλάβετε καλύτερα τις ανάγκες τους. Τα δεδομένα μεγάλης χωρητικότητας παράγονται σε ποσότητες πολλών terabyte. Αλλάζει γρήγορα και έρχεται σε ποικιλίες μορφών που είναι δύσκολο να διαχειριστούν και να επεξεργαστούν χρησιμοποιώντας RDBMS ή άλλες παραδοσιακές τεχνολογίες. Οι λύσεις Big Data παρέχουν τα εργαλεία, τις μεθοδολογίες και τις τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται για τη συλλογή, την αποθήκευση, την αναζήτηση και την ανάλυση των δεδομένων σε δευτερόλεπτα για να βρουν σχέσεις και ιδέες για καινοτομία και ανταγωνιστικό κέρδος που δεν ήταν διαθέσιμα στο παρελθόν.

Το 80% των δεδομένων που παράγονται σήμερα δεν είναι δομημένα και δεν μπορούν να αντιμετωπιστούν από τις παραδοσιακές μας τεχνολογίες. Νωρίτερα, μια ποσότητα δεδομένων που δημιουργήθηκε δεν ήταν τόσο υψηλή. Συνεχίσαμε την αρχειοθέτηση των δεδομένων καθώς υπήρχε απλώς ανάγκη ιστορικής ανάλυσης δεδομένων. Αλλά σήμερα η παραγωγή δεδομένων είναι σε petabytes ότι δεν είναι δυνατόν να αρχειοθετήσετε τα δεδομένα ξανά και ξανά και να τα ανακτήσετε πάλι όταν χρειαστεί, δεδομένου ότι οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να παίξουν με τα δεδομένα τώρα και στη συνέχεια για την ανάλυση πρόβλεψης σε αντίθεση με την ιστορική όπως χρησιμοποιείται για να γίνει με τις παραδοσιακές.

Για να μάθετε περισσότερα, ανατρέξτε στον παρακάτω σύνδεσμο:

Μεγάλο μάθημα δεδομένων για αρχάριους

Μπορείτε επίσης να παρακολουθήσετε βίντεο παρακάτω για εισαγωγή σε Big Data:

Τώρα, ας μάθουμε τον Hadoop

  • Hadoop

Το Hadoop είναι ένα πλαίσιο ανοιχτής πηγής, κλιμακούμενου και ελαττωματικού σφάλματος γραμμένο σε Java. Επεξεργάζεται αποτελεσματικά μεγάλους όγκους δεδομένων σε ένα σύμπλεγμα υλικού υλικού. Hadoop δεν είναι μόνο ένα σύστημα αποθήκευσης, αλλά είναι μια πλατφόρμα για μεγάλη αποθήκευση δεδομένων καθώς και επεξεργασία.

Παρέχει ένα αποτελεσματικό πλαίσιο για την εκτέλεση εργασιών σε πολλαπλούς κόμβους συμπλεγμάτων. Το clustermeans μια ομάδα συστημάτων που συνδέονται μέσω LAN. Το Apache Hadoop παρέχει παράλληλη επεξεργασία δεδομένων καθώς λειτουργεί ταυτόχρονα σε πολλαπλά μηχανήματα.

Για να μάθετε περισσότερα, ανατρέξτε στον παρακάτω σύνδεσμο:

Hadoop Για Αρχάριους

Παρακολουθήστε παρακάτω βίντεο για εισαγωγή στο Hadoop:

Τώρα, ας κινηθούμε προς την Data Science:

  • Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;

Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένα πεδίο που καλύπτει την καθαριότητα, την προετοιμασία και την ανάλυση δεδομένων. Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένας όρος ομπρέλα στον οποίο εφαρμόζονται πολλές επιστημονικές μέθοδοι. Για παράδειγμα, τα μαθηματικά, οι στατιστικές και πολλά άλλα εργαλεία επιστήμονες εφαρμόζονται σε σύνολα δεδομένων. Ο επιστήμονας εφαρμόζει τα εργαλεία για την εξαγωγή γνώσεων από δεδομένα.

Είναι ένα εργαλείο για την αντιμετώπιση μεγάλων δεδομένων. Και στη συνέχεια εξαγάγετε πληροφορίες από αυτό. Ο πρώτος επιστήμονας δεδομένων συλλέγει σύνολα δεδομένων από πολυεπιστήμες και τα καταρτίζει. Μετά από αυτό, εφαρμόστε μηχανική μάθηση, προγνωστική και συναισθηματική ανάλυση. Στη συνέχεια, ακονίστε το σε ένα σημείο όπου μπορεί να αντλήσει κάτι. Τελικά, εξάγει τις χρήσιμες πληροφορίες από αυτό.

Ο επιστήμονας δεδομένων κατανοεί δεδομένα από επιχειρηματική άποψη. Η δουλειά του είναι να δώσει την πιο ακριβή πρόβλεψη. Αναλαμβάνει τις δικές του προβλέψεις. Η πρόβλεψη του επιστήμονα δεδομένων είναι πολύ ακριβής. Αποτρέπει έναν επιχειρηματία από μελλοντική απώλεια.

Για να μάθετε περισσότερα, ανατρέξτε στον παρακάτω σύνδεσμο:

Ο πλήρης οδηγός για την επιστήμη των δεδομένων

NOw, επιτέλους να μάθουμε δεδομένα Analytics:

Οι περισσότεροι πιστεύουν ότι η επιστήμη των δεδομένων και οι αναλύσεις δεδομένων είναι παρόμοιες. Αλλά υπάρχει μια μικρή διαφορά μεταξύ τους. Θα έχετε τη διαφορά εάν θα δείτε με συγκεντρωτικό τρόπο. Η ανάλυση δεδομένων είναι το βασικό επίπεδο της επιστήμης των δεδομένων. Στους υπολογισμούς της ανάλυσης δεδομένων που έγιναν χρησιμοποιώντας το SAS / R. Έχουν ως επί το πλείστον πτυχίο επιχειρήσεων και πληροφορικής

Οι μεθοδολογίες του χρησιμοποιούνται κυρίως στις εμπορικές βιομηχανίες. Για να λάβετε πιο ενημερωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις από ερευνητές και επιστήμονες. Για να ελέγξετε ή να απορρίψετε τα επιστημονικά μοντέλα, τις υποθέσεις και τις θεωρίες.

Είναι η επιστήμη της κατάρτισης στοιχείων από πηγές πρώτων πληροφοριών. Παρουσιάζει τις τάσεις και τις μετρήσεις. Διαφορετικά, τα δεδομένα ενδέχεται να χάσουν στη μάζα των πληροφοριών. Χρησιμοποιούν τις πληροφορίες για να αυξήσουν την αποδοτικότητα ενός επιχειρηματικού συστήματος.

Για να επαληθεύσετε και να απορρίψετε υπάρχουσες θεωρίες ή μοντέλα, χρησιμοποιείται το Data Analytics. Χρησιμοποιείται επίσης σε πολλές βιομηχανίες για να επιτρέψει στις οργανώσεις να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις.

Στη συνέχεια, ας δούμε τις δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνει Data Analyst

  • Δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνουν αναλυτές δεδομένων

Οι ακόλουθες είναι οι απαιτούμενες δεξιότητες αναλυτών δεδομένων -

  • Η σωστή γνώση της R και PythonCommunication και των δεξιοτήτων οπτικοποίησης δεδομένων.Σε βάθος γνώση σε δεξιότητες καταπάτησης δεδομένωνΣε βάθος γνώση των PIG, HIVEMathematics και στατιστικές δεξιότητες

Για να μάθετε περισσότερα, ανατρέξτε στον παρακάτω σύνδεσμο:

Data Analytics Ένας πλήρης οδηγός