Data Science vs Data Mining

Ghidul de carieră pentru Data Scientist de la BrainStation vă poate ajuta să faceți primii pași către o carieră profitabilă în știința datelor. Citiți mai departe pentru o prezentare generală a diferențelor cheie dintre știința datelor și data mining.

Deveniți un Data Scientist

Vorbește cu un consilier de învățare pentru a afla mai multe despre modul în care campurile și cursurile noastre te pot ajuta să devii un Data Scientist.



Făcând clic pe Trimite, acceptați Termeni .



Trimite

Nu s-a putut trimite! Reîmprospătați pagina și încercați din nou?

Aflați mai multe despre Bootcamp-ul nostru pentru știința datelor

Mulțumesc!

Vom lua legătura în curând.



Vizualizați pagina Data Science Bootcamp

Pe măsură ce lumea se interesează din ce în ce mai mult pentru știința datelor, este de înțeles că ar putea exista o anumită confuzie cu privire la terminologia care este adesea folosită incorect în mod interschimbabil. Având în vedere acest lucru, am analizat mai atent diferența dintre știința datelor și extragerea datelor.

Știința datelor

După cum am atins în alte domenii ale acestui ghid, știința datelor este un domeniu care utilizează matematica și tehnologia pentru a găsi modele altfel invizibile în volumele masive de date brute pe care le generăm din ce în ce mai mult. Cu scopul de a face predicții precise și de a lua decizii inteligente, știința datelor ne permite să găsim informații altfel imperceptibile care se ascund la vedere în acele depozite de date.

Impactul științei datelor asupra afacerilor și asupra societății este vast și, pe măsură ce luarea deciziilor bazate pe date devine o prioritate din ce în ce mai urgentă pentru companiile inteligente, cercetările MIT arată că companiile care conduc la început în utilizarea luării deciziilor bazate pe date au fost cu șase la sută mai profitabile. decât concurenții lor – domeniul științei datelor influențează și schimbă modul în care vedem cele mai bune practici de marketing, comportamentul consumatorilor, problemele operaționale, ciclurile lanțului de aprovizionare, comunicarea corporativă și analizele predictive.



O credință în creștere în știința datelor este într-adevăr consecventă în toate tipurile de afaceri. Studiul lui Dresner a constatat că industriile care conduc la investiții în big data includ telecomunicațiile (adopție de 95 la sută), asigurări (83 la sută), publicitate (77 la sută), servicii financiare (71 la sută) și asistența medicală (64 la sută).

Știința datelor este un domeniu larg, care cuprinde analiza cauzală predictivă (sau prognozarea posibilităților unui eveniment viitor), analiza prescriptivă (care analizează o serie de acțiuni și rezultatele aferente) și învățarea automată, care descrie procesul de utilizare a algoritmilor pentru a preda calculatoare cum să găsească modele în date și să facă predicții.

Sondajul de competențe digitale al BrainStation a constatat că oamenii de știință în domeniul datelor lucrează în primul rând la dezvoltarea de noi idei, produse și servicii, spre deosebire de alți profesioniști în domeniul datelor care se concentrează mai mult pe optimizarea platformelor existente. Și oamenii de știință în date sunt, de asemenea, unici în rândul profesioniștilor de date mari prin faptul că instrumentul lor cel mai folosit este Python.



Deși știința datelor este un domeniu larg, scopul său final este de a utiliza datele pentru a lua decizii mai bine informate.

Exploatarea datelor

Acolo unde știința datelor este un domeniu larg, data mining-ul descrie o serie de tehnici din știința datelor pentru a extrage informații dintr-o bază de date care altfel era obscură sau necunoscută. Exploatarea datelor este o etapă a procesului cunoscut sub numele de

descoperirea cunoștințelor în baze de date sau KDD și, la fel ca și alte forme de minerit, totul este să sapă pentru ceva valoros. Deoarece data mining poate fi privit ca un subset al științei datelor, există, desigur, o suprapunere; data mining include, de asemenea, pași precum curățarea datelor, analiza statistică și recunoașterea modelelor, precum și vizualizarea datelor, învățarea automată și transformarea datelor.

În cazul în care știința datelor, totuși, este o zonă multidisciplinară de studiu științific, data mining-ul este mai preocupat de procesul de afaceri și, spre deosebire de învățarea automată, data mining-ul nu se preocupă exclusiv de algoritmi. O altă diferență esențială este că știința datelor se ocupă de toate tipurile de date, în cazul în care data mining se ocupă în primul rând de date structurate.

Scopul extragerii datelor este în mare măsură de a prelua date din orice număr de surse și de a le face mai utilizabile, acolo unde știința datelor are obiective mai mari de a construi produse centrate pe date și de a lua decizii de afaceri bazate pe date.

Kategori: Știri