Data Science vs BigData: A principal diferença está nas áreas de foco, tamanho dos dados, ferramentas, tecnologias usadas e aplicativos
Data Science e Big data são dois conceitos inter-relacionados que ganharam importância significativa nos últimos anos. Ciência de dados vs Big data é um tópico de tendência. No campo da análise de dados, ambos desempenham um papel vital no aproveitamento dos dados para a tomada de decisões, inovação e obtenção de vantagem competitiva no mundo atual orientado por dados.
A tendência de crescimento no segmento de dados da indústria sugere que a ciência de dados e a análise de Big Data são o futuro. Ciência de Dados e Big Data são dois conceitos relacionados, mas distintos, no campo da análise de dados. Data Science concentra-se na aplicação de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para extrair insights de dados e resolver problemas complexos. Abrange aquisição, limpeza, exploração e interpretação de dados. Considerando que Big data se refere a conjuntos de dados grandes e complexos que excedem a capacidade dos métodos tradicionais de processamento de dados. Os aplicativos estão em áreas de processamento e análise em tempo real, como detecção de fraude, análise de sentimentos, análise de tráfego da Internet, etc.
Vamos nos aprofundar nas principais diferenças entre Data Science e Big Data:
Conceito e características principais
Data Science é um campo multidisciplinar que combina métodos científicos, algoritmos e sistemas para extrair insights valiosos de dados estruturados e não estruturados. Enfatiza o uso de dados como recurso principal para análise, tomada de decisão, etc. Para isso, empregam técnicas estatísticas e algoritmos de ML. Essas técnicas de análise de dados visam resolver problemas do mundo real.
Big data abrange dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de diversas fontes que excedem a capacidade dos sistemas tradicionais de processamento de dados. Eles processam e analisam o enorme volume de dados gerados em alta velocidade e são processados e analisados em tempo real. Os diversos formatos de dados incluem estruturados como bancos de dados, semiestruturados como XML e não estruturados como texto ou imagens. Esses dados são ruidosos, inconsistentes ou incompletos e exigem limpeza e pré-processamento avançados para maior precisão.
Escopo e Metodologia
A ciência de dados inclui análise estatística, ML, visualização de dados e análise exploratória de dados. Eles são empregados para compreender os padrões dos dados, fazer previsões e resolver problemas.
No big data, grandes conjuntos de dados são tratados por meio de tecnologias e infraestrutura. Envolve estruturas distribuídas de armazenamento e processamento como Hadoop e Spark. Para gerenciar grandes volumes e altas velocidades de dados, permite processamento paralelo, escalabilidade, etc.
Objetivos
O objetivo principal da ciência de dados é obter insights, extrair conhecimento valioso e resolver problemas complexos usando dados.
O principal objetivo do big data é armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados de forma eficiente.
Formulários
A Data Science é amplamente utilizada em business intelligence para analisar o comportamento do cliente, tendências de mercado e dados de vendas. Na área da saúde, desempenha um papel crucial na análise de dados de pacientes para diagnóstico de doenças e previsão de resultados de tratamentos. Também auxilia no apoio à decisão clínica, na medicina personalizada e na identificação de padrões de surtos de doenças. A ciência de dados é utilizada em instituições financeiras para detecção de fraudes, modelagem de risco, negociação de algoritmos e tomada de decisões de investimento informadas. Eles são aplicados para analisar a linguagem humana que permite aplicações como chatbots, assistentes de voz e tradução automática.
Big data analisa as preferências, o comportamento e os padrões de compra do cliente para melhorar a recomendação de produtos, o gerenciamento de estoque, as estratégias de preços e as campanhas de marketing personalizadas. Ele lida com grandes quantidades de dados gerados por dispositivos IoT, como wearables e sensores. Essas tecnologias são empregadas para analisar dados de mídia social, incluindo interações de usuários, análise de sentimento e tópicos de tendência.
Vantagens
A ciência de dados ajuda as organizações a tomar decisões informadas, extraindo insights significativos dos dados. Isso é feito por meio de análise estatística, técnicas de ML e técnicas de visualização de dados. A ampla gama de aplicações, incluindo finanças, saúde, negócios, etc. O gerenciamento e análise eficiente de dados em ciência de dados oferece economias de custos significativas.
O big data lida com dados complexos, permitindo que as organizações obtenham insights e tomem decisões baseadas em dados. Ele fornece uma plataforma para análises avançadas e aplicativos de ML.
Desvantagens
A ciência de dados requer profissionais qualificados na área. Devido à necessidade de pré-processamento e limpeza de dados, esta técnica é demorada e necessita de mais recursos. Uma vez que se trata de dados sensíveis, as preocupações éticas podem ser um problema.
Big data precisa de habilidade e experiência na área. Segurança e privacidade são uma preocupação ao lidar com dados confidenciais. Às vezes pode ser caro devido à necessidade de infraestrutura e software especializados.
Ferramentas
A ciência de dados usa ferramentas como Apche Hadoop, DataRovit, Tableau, QlikView, Microsoft HD Insights, TensorFlow, Jupyter Notebooks para lidar e analisar dados enormes de maneira eficaz.
Big data usa Pache Storm, Spark, Apache Flink, Splunk, Clouders, Apache Cassandra para realizar análises complexas.
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source – www.analyticsinsight.net
