Data Science və Big Data: Fərqlər və Əlaqələr
Müasir texnologiya dünyasında tez-tez bir-birinə qarışdırılan iki termin – Data Science və Big Data – əslində fərqli sahələrdir, lakin bir-birilə sıx bağlıdırlar. Hər ikisi məlumatların işlənməsi və dəyər yaratmaq üçün istifadə olunur, lakin məqsədləri, tətbiq sahələri və yanaşma metodları fərqlidir. Bu məqalədə Data Science və Big Data-nın fərqlərini və necə əlaqəli olduqlarını araşdıracağıq.
Data Science nədir?
Data Science, məlumatların dərin təhlili və onlardan istifadə edərək problemlərin həlli ilə məşğul olan bir sahədir. Bu sahə statistik metodlardan, maşın öyrənməsi alqoritmlərindən və proqramlaşdırma dillərindən istifadə edərək məlumatları emal edir və onların əsasında dəyərli nəticələr çıxarır.
Data Science-in Əsas Xüsusiyyətləri:
1. Fokus: Məlumatların dərin təhlili və nəticə çıxarılması.
2. Vasitələr: Python, R, SQL, TensorFlow, Scikit-learn, Tableau.
3. Tətbiq Sahələri: Maşın öyrənməsi, tövsiyə sistemləri, müştəri davranışlarının analizi, səhiyyə, marketinq və daha çox.
4. Məlumat Həcmi: Kiçikdən böyük həcmdə məlumatlarla işləyir.
Big Data nədir?
Big Data, çox böyük həcmdə, müxtəlif növdə və sürətlə daxil olan məlumat dəstələrinin idarə olunması və təhlili üçün istifadə olunan bir yanaşmadır. Ənənəvi məlumat bazalarının idarə edə bilməyəcəyi qədər böyük və mürəkkəb olan məlumatlarla işləmək üçün xüsusi texnologiyalardan istifadə olunur.
Big Data-nın Əsas Xüsusiyyətləri (3V prinsipi):
1. Həcm (Volume): Gündəlik milyardlarla məlumatın toplandığı nəhəng həcm.
2. Sürət (Velocity): Məlumatların real vaxtda daxil olması və emalı.
3. Müxtəliflik (Variety): Strukturlu (məlumat bazaları), struktursuz (sosial media) və yarı strukturlu (JSON, XML) məlumatlar.
Big Data Texnologiyaları:
• Hadoop: Məlumatların saxlanması və emalı üçün paylanmış sistem.
• Apache Spark: Real vaxtda məlumatların emalı üçün istifadə olunur.
• NoSQL Bazaları: MongoDB, Cassandra, HBase.
Data Science və Big Data-nın Əlaqəsi
Big Data olmadan Data Science-in tam potensialından istifadə etmək mümkün deyil. Çox böyük həcmdə məlumatların toplanması (Big Data) və onların təhlili üçün Data Science bir araya gəlir. Bu əlaqə real həyatda müxtəlif tətbiqlərdə öz əksini tapır:
1. Netflix və Tövsiyə Sistemləri
• Big Data: Milyonlarla istifadəçinin izləmə tarixçəsi və davranışları toplanır.
• Data Science: Bu məlumatlar təhlil edilərək fərdiləşdirilmiş tövsiyələr təqdim edilir.
2. Google Xəritələri və Nəqliyyat Analitikası
• Big Data: Sensorlardan, GPS cihazlarından və istifadəçi hərəkətlərindən məlumat toplanır.
• Data Science: Nəqliyyat sıxlığı proqnozlaşdırılır və alternativ marşrutlar təklif olunur.
3. E-ticarət və Müştəri Davranışı
• Big Data: Onlayn mağazaların məlumat bazaları məhsul baxışları və alış-veriş davranışlarını saxlayır.
• Data Science: Satışların artırılması üçün bu məlumatlardan istifadə edilir.
Nəticə
Data Science və Big Data fərqli məqsədlərə xidmət etsə də, bir-birini tamamlayan sahələrdir. Big Data məlumatların toplandığı və saxlanıldığı bir bazadırsa, Data Science həmin məlumatlardan dəyər yaratma prosesidir. Birlikdə istifadə edildikdə, şirkətlərə və təşkilatlara daha yaxşı qərarlar qəbul etməyə, daha çox gəlir əldə etməyə və müştəri təcrübəsini artırmağa kömək edir.
Bu iki sahəni başa düşmək, məlumatlarla işləyən hər kəs üçün vacibdir və gələcəkdə daha çox sektorda onların təsirini görəcəyik.
Müəllif: Məhəmməd İsayev
