Veri Biliminde Başlarken Nelere Bilmeniz Gerektiğini Görme - mankenler

Aptallar için Veri Bilgisi Bölümü

Geleneksel olarak, büyük veri inanılmaz hacim, hız ve çeşitli verilere sahip terimdir. Geleneksel veri tabanı teknolojileri büyük veriyi işleme yeteneğine sahip değildir - daha yenilikçi veri mühendisliği çözümleri gereklidir. Projenizi büyük bir veri projesi olarak nitelendirip uygunluğunu değerlendirmek için aşağıdaki ölçütleri göz önünde bulundurun:

• Cilt: 1 terabayt / yıl ve10 petabayt / yıl

  arasında

• 30 kilobayt / saniye ile 30 gigabayt / saniye arasında Çeşitlilik:

• Yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış veri kombine kaynakları Veri bilimi ve veri mühendisliği aynı değildir

İşe alım müdürleri, veri bilimcisi ve veri mühendisi rollerini karıştırmaya meyillidir. Her ikisini de birazcık yapan birini bulmak mümkün olsa da, her alan inanılmaz derecede karmaşıktır. Her iki alanda da sağlam becerilere ve deneyime sahip birini bulmanız olası değildir. Bu nedenle, spesifik hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olması için hangi uzman türünün en uygun olduğunu belirleyebilmeniz önemlidir. Aşağıdaki açıklamalar size yardımcı olacaktır.

Veri bilimcileri:

• Veri bilimcileri karmaşık iş dünyası ve bilimsel problemlere çözüm üretmek için kodlama ve niceliksel yöntemler (matematiksel, istatistiksel ve makine öğrenmesi) ve çalışma alanlarında uzmanlaşmış uzmanlık kullanırlar. Veri mühendisleri:

• Veri mühendisleri, büyük veri setlerini işlemek ve değiştirmek için kullanılan sistemleri tasarlamak ve çözmek için bilgisayar bilimleri ve yazılım mühendisliği becerilerini kullanırlar.

  Veri bilimi ve istihbarat da aynı değildir

İş zekası yapan iş dünyası merkezli veri bilimcileri ve iş analistleri kuzenler gibidirler. Her iki uzman da aynı iş hedeflerini gerçekleştirmek için verileri kullanır, ancak yaklaşımları, teknolojileri ve işlevleri farklıdır. Aşağıdaki açıklamalar iki rol arasındaki farklılıkları açıklamaktadır.

İş Zekası (BI):

• BI çözümleri genellikle dahili olarak üretilen veri kümelerini kullanarak inşa edilmiştir - başka bir deyişle bir organizasyon içerisinden değil, bir başka deyişle. Ortak araçlar ve teknolojiler arasında çevrimiçi analitik işlemler, dönüşüm ve yük ayıklama ve veri ambarı bulunmaktadır. BI, bazen tahmin gibi ileriye dönük yöntemler içeriyor olsa da, bu yöntemler geçmiş veya güncel verilerden gelen basit matematiksel çıkarsamalara dayanmaktadır. İş merkezli veri bilimi:

• İş merkezli veri bilimi çözümleri, kuruluşun iç ve dışındaki veri kümelerini kullanarak oluşturulmuştur. Ortak araçlar, teknolojiler ve beceri setleri, bulut tabanlı analitik platformları, istatistiksel ve matematiksel programlama, makine öğrenimi, Python ve R'yi kullanarak veri analizi ve gelişmiş veri görselleştirme içerir. İş merkezli veri bilimcileri, muazzam miktarlarda iş verilerini analiz etmek ve tahminler üretmek için gelişmiş matematiksel veya istatistiksel yöntemler kullanmaktadır.