Nhìn thấy những gì bạn cần biết khi bắt đầu vào khoa học dữ liệu - những cái đầu

Một phần của dữ liệu Khoa học Đối với người mới bắt đầu Cheat Sheet

Theo truyền thống, dữ liệu lớn là thuật ngữ cho dữ liệu có khối lượng, vận tốc và đa dạng đáng kinh ngạc. Các công nghệ cơ sở dữ liệu truyền thống không có khả năng xử lý dữ liệu lớn - đòi hỏi các giải pháp sáng tạo về thiết bị dữ liệu hơn. Để đánh giá dự án của bạn cho dù nó đủ điều kiện như một dự án dữ liệu lớn, hãy xem xét các tiêu chí sau:

• Khối lượng: Từ 1 terabyte / năm đến 10 petabytes / năm

• Giữa 30 kilobytes / giây và 30 gigabyte / giây Đa dạng:

• Các nguồn kết hợp dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và cấu trúc Dữ liệu khoa học và kỹ thuật dữ liệu không giống

Các nhà quản lý tuyển dụng thường làm nhầm lẫn vai trò của nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. Mặc dù có thể tìm được một ai đó làm một ít trong cả hai, mỗi lĩnh vực là vô cùng phức tạp. Không chắc bạn sẽ tìm thấy một người có kỹ năng và kinh nghiệm mạnh mẽ ở cả hai khu vực. Vì lý do này, điều quan trọng là có thể xác định loại chuyên gia nào phù hợp nhất để giúp bạn đạt được mục tiêu cụ thể của mình. Các mô tả dưới đây sẽ giúp bạn làm điều đó.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng mã hóa, phương pháp định lượng (toán học,

• Kỹ sư dữ liệu: Kỹ sư dữ liệu sử dụng các kỹ năng về khoa học máy tính và kỹ thuật phần mềm để thiết kế các hệ thống, giải quyết các vấn đề, xử lý và thao túng các bộ dữ liệu lớn.

• . BI (BI):

  Các giải pháp BI thường được xây dựng bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được tạo ra bên trong - từ bên trong tổ chức hơn là từ không, nói cách khác. Các công cụ và công nghệ thông thường bao gồm xử lý phân tích trực tuyến, trích xuất biến đổi và tải, và kho dữ liệu. Mặc dù BI đôi khi liên quan đến các phương pháp dự đoán tương lai như dự báo, các phương pháp này dựa trên các kết luận toán học đơn giản từ dữ liệu lịch sử hoặc hiện tại.

Khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh:

Các giải pháp khoa học dữ liệu dựa trên doanh nghiệp được xây dựng bằng các bộ dữ liệu có nội bộ và bên ngoài với một tổ chức. Các công cụ, công nghệ và kỹ năng phổ biến bao gồm các nền phân tích dựa trên đám mây, lập trình thống kê và toán học, học máy, phân tích dữ liệu sử dụng Python và R, và hình dung dữ liệu tiên tiến. Các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kinh doanh sử dụng các phương pháp toán học hay thống kê tiên tiến để phân tích và tạo ra dự đoán từ một lượng lớn dữ liệu kinh doanh.