¿Qué debo elegir: Ciencia de datos o Big Data?

Como otros han mencionado correctamente en sus respuestas, Big Data (que comprende las tecnologías Hadoop & Spark) es un subconjunto de Data Science que también incluye conceptos más avanzados de aprendizaje automático.

El punto es que si está interesado en iniciar una carrera en este campo, de todos modos tendrá que aprender Big Data con el ecosistema Hadoop & Spark antes de poder avanzar hacia el aprendizaje automático y los aspectos más avanzados de la Ciencia de Datos.

Por lo tanto, los recién llegados al campo deben apuntar a los roles de analista de datos que son más fáciles de obtener y requieren comprensión de Big Data, Hadoop y Spark.

En CloudxLab ofrecemos un curso integral sobre Big Data con Hadoop & Spark que está diseñado especialmente para aquellos que tienen la intención de iniciar una carrera en este campo. El curso está disponible en formato autodidacta y dirigido por un instructor, y puede consultar los detalles del curso aquí.

El sitio Diferencias cruciales entre el científico de datos y el analista de datos | Edureka puede dar una idea de las diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos.

En cierto modo, puedes imaginar que Big Data es un subconjunto de Data Science. En cierto modo, puedes imaginar que Big Data es una herramienta, mientras que Data Science es una tecnología. Por ejemplo, puede imaginar el Mecanismo de viaje como una tecnología (que habla sobre el ciclo, el automóvil, el avión, el barco, los cambios climáticos mientras viaja, la logística, etc.) y el automóvil como una herramienta (para un propósito específico) mientras que diferentes modelos de automóviles son todas la misma herramienta logrando un propósito similar.

Aunque se puede argumentar que elegir la tecnología es mejor que elegir una herramienta, si alguien se especializa en una herramienta, está bien y todavía está bien si alguien también se especializa en una marca específica de una herramienta.

Aunque el ejemplo es ridículo, espero que te ayude a tomar una decisión.

Depende de los problemas que intente resolver. No es tampoco o. Son habilidades complementarias. Dicho esto, puede comenzar aprendiendo habilidades de Data Science y, a medida que crece la variedad y el volumen de datos, aprenda técnicas de manejo de Big Data.

Ciencia de datos – Aprendizaje automático (varias técnicas, modelos gráficos probabilísticos, Bayes, SVM)

Big Data: Hadoop, Spark, computación distribuida (y otras técnicas relacionadas)

El análisis, la minería de datos y la ciencia de datos es una de las fuentes más autorizadas para comprender estas áreas más profundamente.

eKnowledge InfoTech es el mejor instituto para ciencia de datos, aprendizaje automático, PNL, conversación AI, chatbots, aprendizaje profundo, RPA, prisma azul, AWS, etc.
Mi sugerencia con la mente ciega es ir a los cursos de Ciencias de datos, ya que tienen paquetes de demanda y altos salarios.
Están proporcionando el entrenamiento de ciencia de datos, entrenamiento de aprendizaje automático en Bangalore con 6 meses de experiencia en proyectos en vivo. Una vez que completes el entrenamiento,
Data Science puede implementarse utilizando muchos lenguajes / sistemas como Python, R, Julia, Go, Scala, Spark y muchos más.
Este es el único instituto que es administrado por profesionales que trabajan con un enfoque para ofrecer capacitaciones de calidad, en lugar de hacer que el instituto de capacitación sea un negocio. que hacen la mayoría de los institutos de formación en Bangalore.
Tienen formación en el aula de ciencia de datos en Marathalli, BTM Layout, Vijaynagar

Big data también forma parte de Data Science. Entonces, según mi experiencia, te sugeriré que primero aprendas Big Data Hadoop. Abrirá múltiples opciones para usted, como el desarrollador de Hadoop, el científico de datos o el analista de datos. Luego puede decidir qué campo le gustaría seguir adelante.

Había tomado cursos de Hadoop y Spark de DataFlair y el entrenamiento fue increíble. Aprendí muchas cosas que se necesitaban para comenzar una carrera en este campo y con su ayuda, incluso me colocaron en Cognizant, donde estoy trabajando actualmente.

Espero que te sea útil. Póngase en contacto conmigo en [correo electrónico protegido] si tiene alguna consulta relacionada con la carrera, la tecnología o la capacitación.

Ciencia de datos y Big Data: ambos son dos bestias muy diferentes.

Data Science incorpora técnicas para extraer información de los datos.

Big data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan una empresa en el día a día.

Estos campos van de la mano entre sí en TI. Data Science lo ayudará a encontrar ideas y predecir en función de eso, mientras que los grandes datos son solo una forma de procesar una gran cantidad de datos.

Se basa en su interés ahora. Si compara en términos de dinero, ambos campos son exigentes.

Big Data será un gran recurso para usted sobre Data Science.