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La costante evoluzione e trasformazione digitale ha comportato molti cambiamenti sostanziali nelle attività umane e in ogni ambiente della vita delle persone, sia personalmente che nell'ambito professionale di ciascuno.
I dati, la tecnologia e il corretto utilizzo delle informazioni sono di grande importanza per qualsiasi tipo di attività, motivo per cui nascono concetti per la raccolta di questi fattori. Questa volta vogliamo parlarne e spiegare la differenza tra Big Data e Data Science .
Entrambi i termini sono associati alla gestione di grandi quantità di dati che non smettono di moltiplicarsi in qualsiasi momento della giornata. Questi strumenti aiutano a trasformare tutta questa grande quantità di informazioni in valore aziendale o, in altre parole, in dati che favoriscono il processo decisionale all'interno delle aziende. Indubbiamente, saper controllare elevati volumi di dati è attualmente un vantaggio competitivo per qualsiasi azienda
Big Data e Data Science sono emersi per essere in grado di trasformare e dare significato al panorama digitale e tecnologico contemporaneo. Ti unirai a noi per testimoniare la relazione Data Science vs Big Data ? Iniziamo!
Ma prima di parlare della principale differenza tra Big Data e Data Science , dobbiamo studiarli separatamente. Pertanto, vogliamo offrirti la definizione di big data
Big Data è un termine in sviluppo che descrive una grande quantità di dati che possono essere strutturati, non strutturati e semi-strutturati e il cui potenziale si basa sul ruolo che ricopre nei progetti di machine learning o di analisi avanzata . Per capirli meglio, potremmo sottolineare che vengono gestiti in questo modo:
Questi enormi dati sono caratterizzati da volume (la grande quantità di dati ), varietà (a causa dei molti tipi di dati esistenti) e velocità (l'alacrità con cui devono essere elaborati). Nonostante questo, con il passare del tempo si sono aggiunte altre caratteristiche per poterle valutare e utilizzare, che sono la veridicità, il valore e la variabilità .
Per capire la differenza tra Big Data e Data Science dobbiamo approfondire la conoscenza di quest'ultima, che emerge come un metodo di elaborazione dei dati lontano dai tradizionali metodi di analisi . Naturalmente, da enormi set di dati
La scienza dei dati è uno studio dettagliato del flusso di informazioni dai dati presenti nel repository di un'organizzazione. Consente di applicare tecniche, strumenti e sistemi specializzati di modellazione dei dati che danno l'opportunità di estrarre informazioni preziose per le aziende.
Nasce per ottenere informazioni significative da dati grezzi e non strutturati che vengono analizzati attraverso capacità analitiche, di programmazione e di business . Per fare ciò, riunisce molte delle competenze che guidano qualsiasi azienda, con profili professionali specifici che aiutano a ridurre i costi, entrare in nuovi mercati, aumentare l'efficacia delle campagne e lanciare nuovi prodotti. Questo fatto ne fa un ramo scientifico-tecnologico che gioca un ruolo chiave nel successo di qualsiasi tipo di organizzazione attuale.
Ovviamente, c'è una differenza tra Big Data e Data Science , che vedremo di seguito:
In ogni caso, tutti questi professionisti (data scientist, data engineer, data miner, data analyst) sono molto richiesti nel mercato contemporaneo. Questo fiorente e prospero mercato offre un'ottima opportunità per formarsi con il Master Euroinnova in Data Science .
Con questa formazione, sarai in grado di imparare molto di più sui big data e sulla scienza dei dati. In breve, diventerai uno specialista nell'analisi dei dati per tracciare al meglio il tuo percorso professionale e costruire così un futuro digitale.
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