Quelle est la différence exacte entre Big Data, Data Science et Data Analytics?


Réponse 1:

Les mégadonnées sont un terme pour les ensembles de données qui sont si volumineux ou complexes que les logiciels d'application de traitement de données traditionnels sont inadéquats pour les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture de données, le stockage de données, l'analyse de données, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

La science des données, également connue sous le nom de science axée sur les données, est un domaine interdisciplinaire sur les méthodes, processus et systèmes scientifiques pour extraire des connaissances ou des idées à partir de données sous diverses formes, structurées ou non structurées, similaires à l'exploration de données. La science des données est un "concept d'unification des statistiques, de l'analyse des données et de leurs méthodes associées" afin de "comprendre et analyser les phénomènes réels" avec les données. Il utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans les vastes domaines des mathématiques, des statistiques, des sciences de l'information et de l'informatique, en particulier des sous-domaines de l'apprentissage automatique, de la classification, de l'analyse de grappes, de l'exploration de données, des bases de données et de la visualisation.

L'analyse de données est le processus d'examen des ensembles de données afin de tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent, de plus en plus à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés. Les technologies et techniques d'analyse des données sont largement utilisées dans les industries commerciales pour permettre aux organisations de prendre des décisions commerciales plus éclairées et par les scientifiques et les chercheurs pour vérifier ou réfuter les modèles, théories et hypothèses scientifiques.


Réponse 2:

Le Big Data définit la nature des données en fonction de la vitesse à laquelle elles sont générées, des volumes de données créées et des types de données créées (qu'elles soient structurées ou non structurées). Ainsi, les technologies développées pour gérer les solutions de Big Data, comme Hadoop, Spark, No SQL, sont distinctes des solutions de petites données comme les bases de données SQL ou Oracle.

La science des données est une fusion de connaissances de plusieurs domaines, ses vastes en termes de mise en œuvre de diverses méthodes scientifiques et mathématiques, en utilisant une variété d'outils, tous pour dériver des informations, prédire des informations, communiquer des informations à partir de données. Les données ici peuvent être à la fois structurées et non structurées et le processus de pilotage des informations peut également être manuel et automatisé.

L'analyse des données, d'autre part, implique l'utilisation de méthodes de statistiques et d'une grande variété d'outils d'aide à l'analyse comme Excel, Tableau, R, principalement sur les petites données et les données structurées pour obtenir des informations pertinentes pour l'entreprise.

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Réponse 3:

Vous cherchez à investir dans une carrière dans les données, mais vous ne savez pas où et comment recommencer? Indéniablement, les données dominent déjà le monde et elles sont présentes partout. À l'heure actuelle, nous sommes tous confrontés à une croissance sans précédent avec des tonnes de données générées toutes les millisecondes résultant du concept de big data.

{Source vidéo: YouTube: edureka}

Nous vivons tous à une époque remplie de données, elle est partout. Aujourd'hui, les données sont l'un des plus grands atouts d'une organisation. Bien que la prévision ait été faite plus tôt (2015) par Forbes, déclarant que «le marché total des données devrait presque doubler, passant de 69,6 milliards de dollars de revenus en 2015 à 132,3 milliards de dollars en 2020». Et avec l'essor de l'économie numérique, les différents paysages se sont ouverts au monde du big data.

La science des données, le big data et l'analyse de données fonctionnent tous sous la même plate-forme, mais tous fonctionnent différemment. La plupart des candidats se confondent souvent avec les termes entourés de données. La science des données couvre largement des sujets tels que les mathématiques, les statistiques, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse de données qui explique comment l'analyse des mégadonnées a lieu.

Voyons ce que ces termes signifient:

Science des données

La science des données implique le traitement, le nettoyage et l'analyse de grands volumes de données, ces données peuvent être structurées ou non structurées. On dit que près de 90% des data scientist passent leur temps à nettoyer les données. Les compétences impliquées en mathématiques, statistiques, apprentissage automatique, programmation en R et Python, compétences en résolution de problèmes, capture intuitive de données et prédiction des activités de l'entreprise peuvent être prévues en fonction des données. En bref, la science des données est un terme plus large utilisé pour désigner les techniques impliquées dans la collecte d'informations et d'informations positives à partir des données collectées.

Avec une augmentation exponentielle de la demande technologique, les certifications en science des données sont la prochaine grande chose à maîtriser pour un professionnel de l'informatique. Les compétences en science des données devraient être votre priorité absolue pour la mise à niveau. Alors que la demande pour un professionnel de la science des données augmente, les certifications en science des données peuvent préparer les emplois de demain.

Big Data

«Les mégadonnées sont des actifs d’information à volume élevé et à grande vitesse et / ou très variés qui exigent des formes de traitement de l’information rentables et innovantes qui permettent une meilleure compréhension, prise de décision et automatisation des processus», explique Gartner.

Analyse des données

Les techniques utilisées pour dériver des informations significatives, y compris des conclusions à partir des données déjà existantes, sont appelées analyse des données. Une combinaison du processus mécanique et de l'algorithme est suivie pour extraire les informations des données brutes.

Plusieurs organisations ont inclus les mégadonnées dans le développement de produits pour s'assurer qu'elles sont en mesure de prendre une décision efficace. En termes simples, l'analyse de données est un processus qui permet l'utilisation de modèles et de technologies efficaces pour les données enregistrées à l'aide de techniques d'apprentissage automatique, de modélisation prédictive, de mathématiques et de statistiques.

Étant donné que les mégadonnées sont utilisées dans presque toute l'industrie aujourd'hui, les organisations choisissent des candidats qualifiés dans les nouvelles technologies. Les professionnels certifiés du Big Data seront choisis parmi les professionnels sans informations d'identification ni certifications.

Avec la compétition à un rythme rapide, il n'est jamais trop tard pour perfectionner et améliorer ses compétences. De plus, les employeurs, ces jours-ci sont sceptiques quant à l'expertise, donc, la démontrer par une certification crédible peut être utile.

Lien de ressource: Data Science vs Big Data vs Data Analytics