Puede que la siguiente publicación sea útil: por qué Apache Spark es un éxito cruzado para los científicos de datos.
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La ciencia de datos es una iglesia amplia. Soy un científico de datos, o eso me han dicho, pero lo que hago es bastante diferente de lo que hacen otros “científicos de datos”. Por ejemplo, hay quienes practican “análisis de investigación” y quienes implementan “análisis operativo” (estoy en el segundo campamento).
Los científicos de datos que realizan análisis de investigación utilizan entornos estadísticos interactivos como R para realizar análisis exploratorios ad-hoc para responder preguntas y obtener información. Por el contrario, los científicos de datos que crean sistemas de análisis operativos tienen más en común con los ingenieros. Crean software que crea y consulta modelos de aprendizaje automático que operan a escala en entornos de servicio en tiempo real, utilizando lenguajes de sistemas como C ++ y Java, y a menudo utilizan varios elementos de un centro de datos empresarial, incluido el ecosistema Apache Hadoop .
Y hay subgrupos dentro de estos grupos de científicos de datos. Por ejemplo, algunos analistas que dominan R nunca han oído hablar de Python o scikit-learn , o viceversa, aunque ambos proporcionan bibliotecas de funciones estadísticas a las que se puede acceder desde un entorno REPL (Read-Evaluate-Print Loop).
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