Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Analytics, Data Science, Big Data und Hadoop?


Antwort 1:

Hadoop ist ein Tool (oder eine Reihe von Tools) zur Verarbeitung von Big Data.

Big Data ist eine Domäne, in der große Datenmengen mithilfe eines Clusters verarbeitet werden. Die Daten sollten einem der Vs von Big Data entsprechen - Volumen, Vielfalt oder Geschwindigkeit.

Data Science ist die Wissenschaft, Informationen aus Daten zu erhalten, normalerweise große Datenmengen.

Es gibt vier Arten von Analysen: Prädiktive (hier sind Datenwissenschaftler Experten), beschreibende, diagnostische und präskriptive.


Antwort 2:

Beginnen wir mit Big Data

  • Große Daten

Big Data ist eine riesige Sammlung von Datensätzen, die in einem herkömmlichen System nicht gespeichert werden können.

Big Data ist ein komplexer Datensatz. Die Größe kann bis zu Petabytes variieren.

  • Laut Gartner handelt es sich bei Big Data um ein umfangreiches, schnelles und vielfältiges Informationsinventar, das eine innovative Plattform für verbesserte Einblicke und Entscheidungsfindung erfordert. Eine Revolution, erklären die Autoren als: Big Data ist ein Weg, um alle ungelösten Probleme zu lösen In Bezug auf Datenverwaltung und -verarbeitung wurde eine frühere Branche verwendet, um mit solchen Problemen zu leben. Mit Big Data Analytics können Sie auch versteckte Muster freischalten, die 360-Grad-Ansicht der Kunden kennen und deren Bedürfnisse besser verstehen. Große Daten werden in Mengen von mehreren Terabyte generiert. Es ändert sich schnell und kommt in verschiedenen Formen vor, die mit RDBMS oder anderen traditionellen Technologien schwer zu verwalten und zu verarbeiten sind. Big Data-Lösungen bieten die Tools, Methoden und Technologien, mit denen die Daten in Sekundenschnelle erfasst, gespeichert, gesucht und analysiert werden, um Beziehungen und Erkenntnisse für Innovationen und Wettbewerbsvorteile zu finden, die zuvor nicht verfügbar waren.

80% der heute generierten Daten sind unstrukturiert und können von unseren traditionellen Technologien nicht verarbeitet werden. Zuvor war eine generierte Datenmenge nicht so hoch. Wir haben die Daten weiter archiviert, da nur eine historische Analyse der Daten erforderlich war. Die heutige Datengenerierung erfolgt jedoch in Petabyte, sodass es nicht möglich ist, die Daten immer wieder zu archivieren und bei Bedarf erneut abzurufen, da Datenwissenschaftler ab und zu mit Daten spielen müssen, um prädiktive Analysen durchzuführen, im Gegensatz zu historischen Daten, wie sie früher mit herkömmlichen Daten durchgeführt wurden.

Weitere Informationen finden Sie unter folgendem Link:

Big Data Tutorial für Anfänger

Sie können sich auch das folgende Video ansehen, um eine Einführung in Big Data zu erhalten:

Jetzt lernen wir Hadoop

  • Hadoop

Hadoop ist ein Open Source-, skalierbares und fehlertolerantes Framework, das in Java geschrieben wurde. Es verarbeitet effizient große Datenmengen auf einem Cluster von Standardhardware. Hadoop ist nicht nur ein Speichersystem, sondern auch eine Plattform für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen.

Es bietet ein effizientes Framework für die Ausführung von Jobs auf mehreren Knoten von Clustern. Cluster bedeutet eine Gruppe von Systemen, die über LAN verbunden sind. Apache Hadoop bietet die parallele Verarbeitung von Daten, da es auf mehreren Computern gleichzeitig funktioniert.

Weitere Informationen finden Sie unter folgendem Link:

Hadoop für Anfänger

Sehen Sie sich das folgende Video an, um eine Einführung in Hadoop zu erhalten:

Gehen wir nun zu Data Science über:

  • Was ist Data Science?

Data Science ist ein Bereich, der sich auf die Bereinigung, Aufbereitung und Analyse von Daten bezieht. Data Science ist ein Überbegriff, in dem viele wissenschaftliche Methoden angewendet werden. Zum Beispiel Mathematik, Statistik und viele andere Werkzeuge, die Wissenschaftler auf Datensätze anwenden. Wissenschaftler wenden die Werkzeuge an, um Wissen aus Daten zu extrahieren.

Es ist ein Tool zur Bekämpfung von Big Data. Und dann Informationen daraus extrahieren. First Data Scientist sammelt Datensätze aus verschiedenen Disziplinen und stellt sie zusammen. Wenden Sie danach maschinelles Lernen, prädiktive und sentimentale Analysen an. Dann schärfen Sie es bis zu einem Punkt, an dem er etwas ableiten kann. Schließlich extrahiert er die nützlichen Informationen daraus.

Datenwissenschaftler verstehen Daten aus geschäftlicher Sicht. Seine Arbeit besteht darin, die genaueste Vorhersage zu treffen. Er übernimmt die Abgabe seiner Vorhersagen. Die Vorhersage des Datenwissenschaftlers ist sehr genau. Es verhindert, dass ein Geschäftsmann in Zukunft Verluste erleidet.

Weitere Informationen finden Sie unter folgendem Link:

Vollständiger Leitfaden für Data Science

Jetzt lernen wir endlich Data Analytics:

Die meisten Leute denken, dass Data Science und Datenanalyse ähnlich sind. Aber es gibt einen winzigen Unterschied zwischen ihnen. Sie werden den Unterschied bekommen, wenn Sie konzentriert sehen. Datenanalyse ist die Grundstufe der Datenwissenschaft. Bei Datenanalyseberechnungen mit SAS / R. Sie haben meist einen Abschluss in Wirtschaft und Informatik

Seine Methoden werden hauptsächlich in der gewerblichen Industrie eingesetzt. Um fundiertere Geschäftsentscheidungen von Forschern und Wissenschaftlern zu erhalten. Überprüfung oder Ablehnung der wissenschaftlichen Modelle, Hypothesen und Theorien.

Es ist die Wissenschaft, Erkenntnisse aus Rohstoffquellen zu gewinnen. Es enthüllt die Trends und Metriken. Andernfalls können Daten an Informationsmasse verlieren. Sie nutzen die Informationen, um die Effizienz eines Geschäftssystems zu steigern.

Um vorhandene Theorien oder Modelle zu überprüfen und zu widerlegen, wird Data Analytics verwendet. Es wird auch in vielen Branchen eingesetzt, um Unternehmen bessere Entscheidungen zu ermöglichen.

Als nächstes sehen wir uns die Fähigkeiten an, die erforderlich sind, um Data Analyst zu werden

  • Fähigkeiten, die benötigt werden, um Data Analyst zu werden

Im Folgenden sind die erforderlichen Datenanalystenfähigkeiten aufgeführt.

  • Fundierte Kenntnisse in R und PythonKommunikations- und Datenvisualisierungsfähigkeiten. Vertiefte Kenntnisse in Daten-Wrangling-Fähigkeiten. Vertiefte Kenntnisse in den Bereichen PIG, HIVEMathematik und Statistik

Weitere Informationen finden Sie unter folgendem Link:

Data Analytics Ein vollständiger Leitfaden