डेटा विज्ञान बनाम डेटा इंजीनियरिंग – कौन सा अधिक उपयोगी है

डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग के बीच अंतर

वर्तमान शताब्दी डेटा की सदी है। इंटरनेट आधारित प्रौद्योगिकियों की शुरुआत के बाद से, डेटा की भारी खपत और पीढ़ी रही है। डेटा के संग्रहण, हस्तांतरण और पुनर्प्राप्ति के इस अवसर ने कई उपकरणों, प्रौद्योगिकियों के साथ-साथ अपने अध्ययन के लिए नए विषयों के निर्माण में मदद की है। दो ऐसे विषयों जिन्हें हम आज चर्चा करने जा रहे हैं, डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग के बीच अंतर है।

डेटा विज्ञान – शब्द विज्ञान का प्रयोग 1960 से कंप्यूटर विज्ञान के विकल्प के रूप में किया गया था। हालांकि, 2001 में शब्द डेटा विज्ञान को एक स्वतंत्र अनुशासन के रूप में प्रस्तुत किया गया था। तब से, शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों ने अपनी समझ और काम के आधार पर अर्थ की व्याख्या करने की कोशिश की है। इसलिए इस अवधि के लिए कई परिभाषाएं मौजूद हैं, हम विकिपीडिया में उपयोग किए जाने वाले व्यक्ति से चिपकने का प्रयास करेंगे, जो बताता है कि “डेटा विज्ञान एक अंतःविषय विषय है जो आंकड़ों, अनुप्रयोग डोमेन और कंप्यूटर विज्ञान से डेटा और संसाधित करने के तरीकों और उपकरणों का शोषण करता है, संरचित या अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि और ज्ञान प्राप्त करने के लिए, संरचित “।

डेटा इंजीनियरिंग – एक शब्द के रूप में डेटा इंजीनियरिंग नया लग सकता है लेकिन यह काफी समय से उद्योग में रहा है। डेटा इंजीनियरिंग का डोमेन और श्रेणी डेटा आर्किटेक्चरिंग या डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ मेल खाता है। मौजूदा परिभाषा प्रक्रिया के कार्यान्वयन के अनुसार अलग-अलग होती है, इसलिए हम बहुत ही सामान्य समझ के साथ चिपकने का प्रयास करेंगे, जिसके बाद अधिकांश “डेटा इंजीनियरिंग डिज़ाइन और वास्तविक समय में डेटा एकत्र करने, संग्रहित करने, समृद्ध करने और संसाधित करने के लिए प्रक्रिया ढेर का निर्माण किया जा रहा है या बैचों में और अन्य विषयों द्वारा आगे विश्लेषण के लिए एक मिडलवेयर के माध्यम से डेटा की सेवा करता है “डेटा इंजीनियरिंग एक उदाहरण से दूसरे डेटा के निर्बाध आंदोलन के लिए पाइपलाइन या वर्कफ़्लो बनाने के लिए ज़िम्मेदार है। शामिल इंजीनियरों हार्डवेयर की देखभाल करते हैं और आईटी और डेटा सुरक्षा और सुरक्षा पहलू के साथ सॉफ्टवेयर आवश्यकता । वे सिस्टम में गलती सहनशीलता सुनिश्चित करते हैं और डेटा पाइपलाइन के लॉग और प्रशासन पर नज़र रखता है। बिग डेटा के आगमन के बाद से , इस डोमेन के इंजीनियरों को बिग डेटा इंजीनियर या बिग डेटा आर्किटेक्ट्स भी कहा जाता है ।

डेटा विज्ञान बनाम डेटा इंजीनियरिंग (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना

डेटा विज्ञान बनाम डेटा इंजीनियरिंग के बीच शीर्ष 6 तुलना नीचे दी गई है

डेटा विज्ञान बनाम डेटा इंजीनियरिंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर

डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग के बीच अंतर है

डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग दो अलग-अलग विषयों हैं, फिर भी कुछ विचार हैं जहां लोग उन्हें एक दूसरे के साथ उपयोग करते हैं। यह संगठन या परियोजना टीम पर ऐसे कार्यों का उपक्रम करता है जहां इस भेद को विशेष रूप से चिह्नित नहीं किया जाता है। अपनी अनूठी पहचान स्थापित करने के लिए, हम दोनों क्षेत्रों के बीच प्रमुख अंतर को उजागर कर रहे हैं:

1. डेटा इंजीनियरिंग एक अनुशासन है जो विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा की प्रसंस्करण, भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए ढांचे को विकसित करने का ख्याल रखता है।दूसरी ओर, डेटा विज्ञान एक अनुशासन है जो अंतर्निहित डेटा से सार्थक और उपयोगी अंतर्दृष्टि आकर्षित करने के लिए एक मॉडल विकसित करता है।
2. डेटा इंजीनियरिंग अधिग्रहण के लिए अनुकूलित समाधान और उपकरण सेट की सर्वोत्तम विधियों और पहचान की खोज के लिए डेटा इंजीनियरिंग जिम्मेदार है।डेटा विज्ञान डेटा से उपयोगी व्यावसायिक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मॉडल और प्रक्रियाओं के विकास के लिए ज़िम्मेदार है।
3. डेटा अभियंता नींव रखता है या उस डेटा को तैयार करता है जिस पर डेटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडल विकसित करेगा ।
4. डेटा इंजीनियरिंग आमतौर परबड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग और क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए एपीआई बनाने के लिए उपकरण और प्रोग्रामिंग भाषाओं को नियोजित करता है । इसके विपरीत, डेटा विज्ञान उद्योग-विशिष्ट विश्लेषण और खुफिया मॉडल के विकास के लिए सांख्यिकी, गणित, कंप्यूटर विज्ञान और व्यावसायिक ज्ञान के ज्ञान का उपयोग करता है ।
5. जबकि डेटा इंजीनियरिंग डेटा प्रोसेसिंग, स्टोरेज और डिस्ट्रीब्यूशन के लिए सही हार्डवेयर उपयोग का भी ख्याल रखता है, डेटा विज्ञान हार्डवेयर विन्यास से ज्यादा चिंतित नहीं हो सकता है लेकिन वितरित कंप्यूटिंग ज्ञान आवश्यक है।
6. डेटा वैज्ञानिकों को अंतर्निहित डेटा से दृश्य या ग्राफिकल प्रतिनिधित्व तैयार करने की आवश्यकता है, डेटा अभियंता को एक ही सेट अध्ययन करने की आवश्यकता नहीं है।

डेटा विज्ञान बनाम डेटा इंजीनियरिंग तुलना तालिका

हालांकि दोनों शर्तें डेटा से संबंधित हैं, फिर भी वे पूरी तरह से विशिष्ट विषयों हैं, इस खंड में, हम डेटा विज्ञान बनाम डेटा इंजीनियरिंग दोनों की एक प्रमुख-से-तुलना तुलना करेंगे।

तुलना के लिए आधार	डेटा विज्ञान	डेटा इंजीनियरिंग
परिभाषा	डेटा विज्ञान सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग कर डेटा से अंतर्दृष्टि और मूल्य लाने के लिए कच्चे डेटा से अंतर्दृष्टि खींचता है	डेटा इंजीनियरिंग विभिन्न स्रोतों से डेटा उपभोग करने के लिए एपीआई और ढांचे बनाता है
विशेषज्ञता का क्षेत्र	इस अनुशासन के लिए गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और डोमेन के विशेषज्ञ स्तर के ज्ञान की आवश्यकता होती है।हार्डवेयर ज्ञान की आवश्यकता नहीं है	डेटा इंजीनियरिंग को प्रोग्रामिंग, मिडलवेयर और हार्डवेयर से संबंधित ज्ञान की आवश्यकता होती है। मशीन सीखना और सांख्यिकीय ज्ञान अनिवार्य नहीं है
कार्य प्रोफ़ाइल	विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग मॉडल स्थापित करता है और उन्हें सुधारता रहता है डेटा के विश्लेषण के लिए विज़ुअलाइजेशन और चार्ट बनाता है	डेटा सेट पर मशीन लर्निंग मॉडल के लिए फीचर ट्रांसफॉर्मेशन लागू करके डेटा      विज्ञान टीम की सहायता करता है डेटा विज़ुअलाइजेशन पर काम करने की आवश्यकता नहीं है
जिम्मेदारियों	एमएल / सांख्यिकीय मॉडल के अनुकूलित प्रदर्शन के लिए जिम्मेदार है	पूरे डेटा पाइपलाइन के अनुकूलन और प्रदर्शन के लिए जिम्मेदार है
उत्पादन	डेटा विज्ञान का आउटपुट डेटा      उत्पाद है	डेटा इंजीनियरिंग का आउटपुट डेटा प्रवाह, भंडारण, और पुनर्प्राप्ति प्रणाली है
उदाहरण	डेटा उत्पाद का एक उदाहरण यूट्यूब अनुशंसित वीडियो सूची, स्पैम और गैर-स्पैम ईमेल की पहचान के लिए ईमेल फ़िल्टर जैसी अनुशंसा इंजन हो सकता है।	डेटा इंजीनियरिंग का एक उदाहरण ट्विटर से दैनिक ट्वीट्स को कई क्लस्टर में फैले हाइव डेटा वेयरहाउस में खींचना होगा।

निष्कर्ष

डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग दो पूरी तरह से अलग विषयों हैं। डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग दोनों अलग-अलग समस्या क्षेत्र को संबोधित करते हैं और दिन-प्रतिदिन की समस्या से निपटने के लिए विशेष कौशल और दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। जबकि डेटा इंजीनियरिंग में मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडल शामिल नहीं हो सकते हैं , उन्हें डेटा को बदलने की जरूरत है ताकि डेटा वैज्ञानिक इसके ऊपर मशीन लर्निंग मॉडल विकसित कर सकें। हालांकि डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करने के लिए कोर एल्गोरिदम विकसित कर सकते हैं , फिर भी वे संसाधित और समृद्ध डेटा के लिए डेटा इंजीनियरों पर पूरी तरह से निर्भर हैं। आईओटी और बिग डेटा टेक्नोलॉजीज के बढ़ते डेटा और आगमन के साथ, दोनों क्षेत्रों में काम का अवसर और अवसर हैलगभग हर आईटी आधारित संगठन में डेटा वैज्ञानिकों और डेटा इंजीनियरों की भारी आवश्यकता होगी। इन क्षेत्रों में रुचि रखने वालों के लिए, शुरू करने में बहुत देर नहीं हुई है।

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यह डेटा विज्ञान बनाम डेटा इंजीनियरिंग, उनके अर्थ, हेड टू हेड तुलना, मुख्य मतभेद, तुलना तालिका, और निष्कर्ष के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। इस आलेख में डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग के बीच अंतर सभी उपयोगी शामिल हैं। आप और जानने के लिए निम्नलिखित लेख भी देख सकते हैं –

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