Data Science vs Data Mining

Kariérna príručka BrainStation Data Scientist vám môže pomôcť urobiť prvé kroky smerom k lukratívnej kariére v oblasti vedy o údajoch. Prečítajte si prehľad kľúčových rozdielov medzi vedou o údajoch a dolovaním údajov.

Staňte sa dátovým vedcom

Porozprávajte sa s poradcom pre vzdelávanie a dozviete sa viac o tom, ako vám naše bootcampy a kurzy môžu pomôcť stať sa dátovým vedcom.



Kliknutím na tlačidlo Odoslať súhlasíte s našimi Podmienky .



Predložiť

Nepodarilo sa odoslať! Chcete obnoviť stránku a skúsiť to znova?

Zistite viac o našom Data Science Bootcampe

Ďakujem!

Čoskoro sa vám ozveme.



Pozrite si stránku Data Science Bootcamp

Keďže sa svet viac zaujíma o vedu o údajoch, je pochopiteľné, že v terminológii, ktorá sa často nesprávne používa, môže dochádzať k nejasnostiam. S ohľadom na to sme sa bližšie pozreli na rozdiel medzi vedou o údajoch a dolovaním údajov.

Data Science

Ako sme sa už dotkli v iných oblastiach tejto príručky, veda o údajoch je oblasť, ktorá využíva matematiku a technológiu na nájdenie inak neviditeľných vzorcov v obrovských objemoch nespracovaných údajov, ktoré čoraz viac generujeme. S cieľom robiť presné predpovede a inteligentné rozhodnutia nám veda o údajoch umožňuje nájsť inak nepostrehnuteľné poznatky, ktoré sa v týchto zásobách údajov skrývajú na očiach.

Obchodné a spoločenské dopady vedy o údajoch sú obrovské a keďže rozhodovanie založené na údajoch sa stáva čoraz naliehavejšou prioritou pre inteligentné spoločnosti – výskum MIT ukazuje, že spoločnosti, ktoré vedú cestu v používaní rozhodovania založeného na údajoch, boli o šesť percent ziskovejšie. ako ich konkurenti – oblasť vedy o údajoch ovplyvňuje a mení náš pohľad na osvedčené marketingové praktiky, správanie spotrebiteľov, prevádzkové problémy, cykly dodávateľského reťazca, podnikovú komunikáciu a prediktívne analýzy.



Rastúca viera v dátovú vedu je skutočne konzistentná vo všetkých typoch podnikov. Dresnerova štúdia zistila, že medzi odvetvia, ktoré vedú k investíciám do veľkých dát, patria telekomunikácie (95 percent prijatia), poisťovníctvo (83 percent), reklama (77 percent), finančné služby (71 percent) a zdravotníctvo (64 percent).

Dátová veda je široká oblasť zahŕňajúca predikčnú kauzálnu analytiku (alebo predpovedanie možností budúcej udalosti), preskriptívnu analytiku (ktorá sa zaoberá celým radom akcií a súvisiace výsledky) a strojové učenie, ktoré popisuje proces používania algoritmov na výučbu. ako nájsť vzory v údajoch a robiť predpovede.

Prieskum digitálnych zručností BrainStation zistil, že Data Scientists primárne pracujú na vývoji nových nápadov, produktov a služieb, na rozdiel od iných dátových profesionálov, ktorí sa viac zameriavajú na optimalizáciu existujúcich platforiem. Data Scientists sú tiež jedineční medzi profesionálmi v oblasti veľkých dát v tom, že ich najpoužívanejším nástrojom je Python.



Hoci je veda o údajoch široká oblasť, jej konečným účelom je využívať údaje na prijímanie informovanejších rozhodnutí.

Data Mining

Tam, kde je veda o údajoch široká oblasť, dolovanie údajov opisuje celý rad techník v rámci vedy o údajoch na extrahovanie informácií z databázy, ktorá bola inak nejasná alebo neznáma. Data mining je krokom v procese známom ako

objavovanie znalostí v databázach alebo KDD a podobne ako iné formy ťažby, je to všetko o hľadaní niečoho cenného. Keďže dolovanie údajov možno považovať za podmnožinu vedy o údajoch, samozrejme dochádza k prekrývaniu; dolovanie údajov zahŕňa aj také kroky, ako je čistenie údajov, štatistická analýza a rozpoznávanie vzorov, ako aj vizualizácia údajov, strojové učenie a transformácia údajov.

Ak je však veda o údajoch multidisciplinárnou oblasťou vedeckého štúdia, dolovanie údajov sa viac zaoberá obchodným procesom a na rozdiel od strojového učenia sa dolovanie údajov nezaoberá výlučne algoritmami. Ďalším kľúčovým rozdielom je, že veda o údajoch sa zaoberá všetkými druhmi údajov, pričom dolovanie údajov sa primárne zaoberá štruktúrovanými údajmi.

Cieľom dolovania údajov je vo veľkej miere získavať údaje z ľubovoľného počtu zdrojov a zvyšovať ich použiteľnosť, pričom veda o údajoch má väčšie ciele na vytváranie produktov zameraných na údaje a prijímanie obchodných rozhodnutí založených na údajoch.

Kategori: Správy