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Cosas Tecnológicas

Ciencia de datos vs Big Data vs análisis de datos

Data Science vs Big Data vs Data Analytics

¿Qué son los datos?

Con la invención de la computadora, el término datos utilizados por los seres humanos se denomina información informática, y esta información se ha distribuido o almacenado. Sin embargo, no es la única definición única de datos; existen otros tipos de datos. Los datos pueden tener la forma de un documento o papel escrito a mano, pueden ser bytes y bits en el almacenamiento de un dispositivo móvil, o pueden ser datos almacenados en el cerebro humano. Por tanto, si hablamos de datos, se utiliza principalmente en los campos de la ciencia y la tecnología. La mayor parte del software se divide generalmente en dos categorías, a saber, programas y datos o información. Un programa es un conjunto de comandos o instrucciones que se utilizan para crear y modificar datos. Entonces, ahora tenemos una comprensión clara de qué son la ciencia de datos, el big data y el análisis de datos.

tipo de datos

Los datos son un conjunto de hechos y cifras de información. En el mundo moderno, los datos están estructurados o no. En este artículo “Ciencia de datos vs. Análisis de datos vs. Big Data”, ahora discutimos estos dos tipos de datos.

  • Datos estructurados Es un tipo de datos que tiene una secuencia y está muy claramente organizado y estructurado. Por lo tanto, si nuestros datos estructurados son confiables y bien definidos, entonces este es un proceso simple que hace que sea muy fácil almacenar y acceder a los datos. La búsqueda de datos también es fácil, porque podemos usar tablas para almacenar datos estructurados.
  • Datos no estructurados Es el segundo tipo de datos. Esta es una forma poco confiable porque no tiene organización ni estructura, diseño o serie. Los tipos de datos no estructurados son propensos a errores al buscarlos. Aprender y ejecutar archivos de datos no estructurados también es una tarea compleja.

En este mundo real, siempre hemos preferido los datos estructurados a los no estructurados. Estos datos serán tipos de formato de audio, formato de video, formato de texto y más formatos.

¿Qué es Big Data?

La ciencia de datos, los macrodatos y el análisis de datos no son solo algunos términos técnicos, son conceptos importantes que hacen una contribución significativa al campo de la tecnología. Aunque estos términos (ciencia de datos, big data y análisis de datos) están relacionados entre sí, existen muchas diferencias importantes entre ellos. En este artículo “ciencia de datos vs big data vs análisis de datos”, estudiaremos big data.

Big data consiste en una gran cantidad de información de datos. Los macrodatos generalmente tratan con conjuntos de datos grandes y complejos que no pueden ser administrados por los sistemas de bases de datos tradicionales. Big data es una colección de herramientas y métodos que recopilan, archivan sistemáticamente e información costosa de bases de datos.

Tipos de big data

Hay algunos tipos diferentes de big data:

  • Tipos de datos estructurados: Este tipo de datos estructurados contiene datos estructurados u organizados. Esto proporciona un plan estructurado. También es fácil de aprender, comprender y administrar datos estructurados.
  • Tipos de datos semiestructurados: Este tipo de datos almacenados en diferentes formatos de archivo como XML, formato JSON y CSV se clasifican como este tipo de datos semiestructurados. Se trata principalmente de datos organizados o estructurados, que son difíciles de aprender en comparación con los datos estructurados.
  • Tipos de datos no estructurados: Es posible que dichos datos no tengan una estructura o esquema claramente definido. En este mundo real, la mayoría de los datos no están estructurados, por lo que es difícil de aprender. Este tipo de datos se crea a través de múltiples plataformas digitales, como dispositivos móviles, sitios web, sitios de redes sociales y sitios de comercio electrónico.

Características de big data

El Big Data tiene muchas características que pueden caracterizar su estructura y valor. Esta suele ser la definición de 6 características o características de 6 V de big data:

  • volumen: La cantidad de datos que se generan todos los días a partir de diversas fuentes es muy alta. En el pasado, almacenar o administrar big data tenía que ser una tarea repetitiva. Sin embargo, principalmente con la ayuda de servicios de desarrollo de big data y soporte de big data como Hadoop, debemos almacenar una gran cantidad de datos con mucha facilidad.
  • escribe: Se ha recopilado una amplia gama de datos de diversas fuentes. Esto se puede almacenar en forma de formato de archivo de audio, formato de video, formato de imagen, formato de documento o formato de texto no estructurado. Herramientas de big data que ayudan a almacenar una serie de datos estructurados u organizados y no estructurados.
  • velocidad: En esta nueva era, el número de usuarios de Internet está aumentando significativamente. Como resultado, aumenta la velocidad del procesamiento de datos. El término velocidad se refiere a la velocidad a la que ocurren los grandes datos y la recuperación.
  • Autenticidad: La autenticidad se refiere a la precisión de los datos recopilados. Empresas que deben prestar atención a la precisión de los datos al acceder a los datos, para que los datos sean útiles para todos.
  • valor: Big data se basa en el procesamiento de datos y proporciona cualquier valor de mercado a la empresa. Esto les permite sobrevivir en un mercado que ayuda a incrementar sus ganancias.
  • Variabilidad: La variabilidad es el cambio en sus condiciones de mercado. Cuantas posibilidades de desarrollo ocurrirá este cambio. Big data ayuda a maximizar este tipo de espiral de datos, lo que ayuda a las empresas a desarrollar los últimos productos.

Herramientas de big data

Hay muchas herramientas disponibles para procesar macrodatos, como

  • Apache Hadoop
  • Rico
  • Apache Spark
  • Knim
  • Contenedor de datos
  • MongoDB
  • Fotoquímico
  • Casandra
  • Mineros rápidos, etc.

Incluso desde el nacimiento del big data, sus usos son muy amplios. Esto también se puede explicar porque la empresa ya comprende sus precios desde diferentes perspectivas comerciales. Entonces, ahora nuestra organización ha comenzado a comprender estos datos, que han sido testigos del rápido crecimiento de nuestra empresa a lo largo de los años.

Habilidades necesarias para convertirse en un profesional de big data

  1. Experto en tecnología de big data de Hadoop
  2. Tener un conocimiento profundo de la tecnología Apache Spark.
  3. Obtenga información sobre las bases de datos NoSQL, como MongoDB, Redis, Couchbase, CouchDB, etc.
  4. Conocimiento de métodos de investigación cualitativos y matemáticos.
  5. Tener un buen conocimiento y dominio de bases de datos SQL como MySQL y Oracle, MariaDB y DB2.
  6. Excelente rendimiento en determinados lenguajes de programación como Python, C, Java, C ++ y Scala.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos intenta proporcionar información analítica sobre las condiciones comerciales cambiantes. La tarea principal de un analista de datos es buscar evidencia existente en un entorno moderno y luego considerar las tendencias del mercado modernas y exigentes. Después de eso, usa métodos para considerar el mejor método. Sin embargo, más que eso, los analistas de datos siempre predicen las oportunidades futuras que las organizaciones aprovecharán al máximo.

Las principales responsabilidades de los analistas de datos y los científicos de datos están estrechamente relacionadas. Sin embargo, existen diferencias en la parte de análisis. Los analistas de datos analizan datos de diversas fuentes o campos para varias organizaciones. Para analizar los resultados de la encuesta, realizaron una encuesta exploratoria. n En cambio, procesan y preparan datos revisando los resultados proporcionados con la ayuda de herramientas de análisis empresarial y pueden utilizar herramientas de análisis de datos para procesar los datos. Los analistas de datos también han desarrollado métodos efectivos para mejorar el análisis predictivo de todos los datos. Esto permite a la empresa identificar el crecimiento o las tendencias del mercado.

Tipos de analistas de datos

Los datos están disponibles y activos en las operaciones diarias de la empresa. Los datos provienen del análisis.Para mantener una toma de decisiones más efectiva, las empresas deben explorar diferentes métodos analíticos y descubrir qué pueden ayudarles a ellas mismas para obtener y obtener más conocimientos.

Esto es importante para formular estrategias para una amplia gama de cosas como el análisis de datos, que abarca diferentes componentes. Estos métodos se pueden dividir en tres tipos principales, a saber, análisis descriptivo, análisis predictivo y análisis normativo.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es un método comúnmente utilizado por las empresas comerciales cuando analizan datos anteriores y tratan de extraer líneas de tendencia de alto nivel, incidencia y oportunidades de desarrollo. Esto permite a las empresas descubrir no solo lo que está sucediendo, y el impacto que puede haber afectado la ocurrencia de esta situación, y cómo esto puede afectar algunas otras mediciones en la calle.

Análisis predictivo

Este análisis predictivo de la siguiente etapa se llevó a cabo efectivamente de acuerdo con el nombre de su predicción. Al utilizar los conocimientos proporcionados por el análisis descriptivo, las organizaciones recurrirán a un tipo eficaz de análisis predictivo para comprender mejor y tener una visión clara de las perspectivas profesionales futuras. La analítica predictiva controla los patrones históricos y los flujos de datos y los usa para predecir posibles eventos para que puedan monitorear las expectativas, reorganizar planes, etc.

Análisis normativo

El análisis prescriptivo debe ir más allá de los datos históricos estadísticos de alto nivel y el posible impacto futuro del análisis predictivo, e incluir recomendaciones para los siguientes pasos a seguir. La empresa evaluará y acordará diversas alternativas en base a sus resultados o análisis de resultados de diferentes escenarios futuros.

Herramientas utilizadas en el análisis de datos

  • Programación R
  • Pitón
  • Mesa pública
  • SAS
  • Minero rápido
  • Knim
  • QlikView
  • Splunk y más.

El análisis de datos ha logrado un progreso increíble en todo el mundo. Se ha convertido en una función clave de muchas organizaciones. Se espera que los ingresos anuales del análisis de datos crezcan rápidamente en un 50%. Esta especialización en análisis de datos tendrá una variedad de ocupaciones y puestos vacantes.

Habilidades necesarias para convertirse en un experto en análisis de datos

  • Competente en dos lenguajes de programación, a saber, Python y R.
  • Buen conocimiento y comprensión de la estadística y la probabilidad.
  • Habilidades de análisis y visualización de datos.
  • Habilidades analíticas y técnicas.
  • Conocimiento de Microsoft Excel.
  • Tener un buen conocimiento de cómo desarrollar cuadros de mando interactivos.

Salario de analista de datos

El salario promedio de un analista de datos es aproximadamente. Más fresco es $ 105,253 por año.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es una combinación de varios métodos, algoritmos y principios de conceptos de aprendizaje automático, y su objetivo es descubrir conocimientos ocultos a través de datos sin procesar. La ciencia de datos ayuda a dividir una parte grande o grande de datos en partes más pequeñas o más pequeñas. La ciencia de datos utiliza recursos para obtener datos útiles a partir de estructuras y patrones de datos. Los científicos de datos también juegan un papel vital en el desarrollo de información objetiva o datos ocultos en redes complejas de datos estructurados o no estructurados. Los científicos de datos ayudan a tomar decisiones comerciales importantes similares a las del mercado. Los científicos de datos también permiten que se implementen algoritmos de aprendizaje automático además de la visualización de datos.

Herramientas de ciencia de datos

Muchos científicos de datos utilizan muchas herramientas de ciencia de datos. Estas son algunas de las mejores herramientas que utilizan principalmente todos los científicos de datos:

  • Apache Spark
  • D3.js
  • MATLAB
  • Hojas de cálculo
  • ggplot2
  • cuadro
  • Júpiter
  • Matplotlib
  • NLTK
  • Scikit-aprender
  • TensorFlow
  • poner

Las herramientas de ciencia de datos se utilizan para analizar datos, crear visualizaciones hermosas y receptivas y desarrollar modelos estadísticos potentes mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático utilizados en diferentes idiomas. Muchas otras herramientas de ciencia de datos proporcionan actividades complejas de operaciones de ciencia de datos a través de una única posición. Data Scientist dificulta que los clientes incorporen funciones de ciencia de datos sin escribir una sola línea de código o varias líneas de código. Hay muchas otras herramientas diferentes en el mercado que los científicos de datos pueden utilizar.

Habilidades necesarias para convertirse en científico de datos

  • Una comprensión clara y buena o un buen dominio de los lenguajes de programación Python y R.
  • Buen conocimiento de las matemáticas y conocimiento integral de los conceptos matemáticos en probabilidad y estadística.
  • El conocimiento de los comandos y consultas de bases de datos SQL tiene una clara comprensión de los conceptos de minería de datos.
  • Aprenda a utilizar las herramientas de visualización de datos.

Si aprende estas habilidades, podrá comenzar su carrera técnica en el campo del científico de datos.