Data Scientist vs. Diferențe de extragere a datelor
Oamenii de știință de date sunt persoane care creează cod de programare, le folosește pentru a forma un set bogat de combinații de statistici și își folosesc cunoștințele pentru a crea și genera informații despre afaceri referitoare la date. Știința datelor este, în esență, un domeniu interdisciplinar despre sisteme și procese care extrage informații și cunoștințe din date sub diferite forme.
Minerirea datelor, pe de altă parte, este procesul de descoperire și de găsire a modelelor sub forma unor seturi mari de date care implică funcții la intersecția sistemelor de statistici, învățare automată și baze de date. Procesele inteligente și instrumentele de extracție sunt utilizate pentru extragerea tiparelor de date. Obiectivul general este extragerea informațiilor relevante dintr-un set de date și transformarea acestora în structura recunoscută pentru o utilizare ulterioară. Aceasta implică instrumente de gestionare a datelor, considerații de inferență, considerente de complexitate, metrici interesante, post-procesare a structurilor descoperite etc. Ideea este să extragem tiparele și cunoștințele dintr-o cantitate imensă de date și nu extragerea datelor în sine. De asemenea, acceptă orice aplicație de sisteme de asistență decizională care le include pe cele legate de inteligența artificială, informații de afaceri și învățare automată.
Valoarea confidențialității datelor și a clienților în ceea ce privește securitatea crește zi de zi și, prin urmare, devine o nevoie urgentă de a implementa oamenii de știință de date, deoarece acestea nu numai că urmăresc să vă protejeze datele, dar oferă și analize și extrageri semnificative pentru a încuraja organizația dvs. și de afaceri cu tendințele viitoare și modul în care compania se poate îmbunătăți de la ceea ce sunt astăzi, prin menținerea diferitelor diagrame, plăcuțe și alte forme de histograme. Oamenii de știință de date sunt diferiți de dezvoltatorii de date într-un mod în care dezvoltatorii de date, fie că este un dezvoltator ETL sau un dezvoltator de date mari, își propune să transforme datele și să modeleze datele sub forma necesară unui om de știință pentru a aplica tehnicile sale.
Sarcinile miniere efective includ utilizarea unor tipare interesante, cum ar fi grupuri de înregistrări de date, cum ar fi analiza clusterului, detectarea anomaliilor, cum ar fi înregistrări neobișnuite și dependențe, cum ar fi extragerea secvențială a modelelor, minerirea regulilor de asociere. Un index spațial este tehnica bazei de date care este utilizată pe scară largă.
Diferențe de la cap la cap între Data Scientist și Data Mining
Mai jos este Top 7 Comparație între Data Scientist și Data Mining 
Diferențele cheie între Data Scientist și Data Mining
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie între Data Scientist și Data Mining
- Un om de știință de date posedă setul puternic de abilități tehnice și setul potrivit de instrumente pentru a lucra și obține informațiile relevante prin aplicarea funcțiilor matematice, cum ar fi colinearitatea, analiza de regresie etc. El aplică, de asemenea, algoritmii și efectuează periodic analiza socio-computational, în timp ce datele mining utilizează metadate care sunt date despre date și metadate sunt utilizate pentru a extrage informațiile bazate pe cuvintele cheie și interogarea dvs. Tehnicile de extragere a datelor utilizează, de asemenea, potențialul de a aplica algoritmi pentru a extrage tendințele trecute din sistemele actuale, precum și din sistemele vechi.
- Rolul și responsabilitățile unui om de știință de date includ cercetarea nedirectată, creează o întreprindere deschisă, bazată pe întrebări, extragerea unor volume imense de date din mai multe surse externe, precum și interne. De asemenea, utilizează programe sofisticate de analiză, statistici și metode de învățare automată pentru a crea date care urmează să fie utilizate în modelarea prescriptivă și modelarea predictivă, în timp ce extragerea de date include proiectarea, implementarea depozitelor de date persistente, metode de ajustare a performanței, crearea copiilor de rezervă automate și planificarea capacității prin gestionarea integrității, confidențialitatea și disponibilitatea magazinelor de date și a bazelor de date.
- Să înțelegem rolul unui om de știință de date cu ajutorul unui exemplu. Luați în considerare un scenariu în care conduceți un magazin dulce și sunteți interesat să știți care dulciuri au primit cel mai pozitiv feedback. În acest tip de cazuri, sursele dvs. de date nu se vor limita doar la baze de date, ci s-ar putea extinde și la site-urile de socializare și la mesajele de feedback ale clienților. În astfel de cazuri, un om de știință a datelor este persoana care v-ar veni în salvare. El este persoana potrivită pentru dumneavoastră, deoarece are datele istorice din toate sursele relevante și nu doar dintr-o singură bază de date. întrucât, dacă există aceeași situație, dar sunteți mai interesat să aflați datele din ultimii 8 ani despre dulciuri decât aveți nevoie de o tehnică cunoscută sub numele de minerit. În extragerea datelor, săriți în profunzime în istoricul de date și găsiți toate informațiile care par relevante de la distanță.
- Un om de știință de date este de așteptat să creeze soluții bazate pe date pentru cele mai recente provocări întâlnite în organizație. De asemenea, este de așteptat să inventeze noi algoritmi care să poată rezolva eficient probleme complexe prin construirea de noi instrumente pentru automatizarea muncii, în timp ce extracția de date se concentrează în principal pe implementarea sistemului bazat pe nevoile clienților și cerințele industriei. Prezintă, de asemenea, un instrument pentru analiza diferitelor surse de date pentru a descoperi tiparele de fraudă și posibilele încălcări ale securității.
Data Scientist vs. Tabelul de comparare a datelor de exploatare a datelor
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți tabelul de comparație între Data Scientist și Data Mining
| Baza de comparație | Om de știință de date | Minerirea datelor |
| Ce este | O persoana | O tehnică |
| Definiție | Un om de știință de date este bun în statistici decât orice analist aleatoriu în inginerie software și este mai bun în abilitățile de dezvoltare software decât orice statisticist. | Exploatarea datelor este metoda de achiziție sau colectare a informațiilor care sunt stocate în baza de date care nu a fost cunoscută anterior și obscură. Informațiile pot fi apoi utilizate pentru a lua decizii de afaceri relevante. |
| Date din | Datele pot fi sub formă de structurate, semi-structurate, precum și nestructurate. Acest lucru este în continuarea câmpurilor de analiză a datelor, cum ar fi extragerea datelor, statistici și analiza predictivă. | Acest cuvânt cuvinte cheie este adesea aplicat la generarea și prelucrarea informațiilor la scară largă și procesare folosind colectare, extracție, analiză, statistici și depozitare. |
| Nevoie și origine | Oamenii de știință de date au fost de la începutul anilor 80, dar cerința lor principală este văzută în scenariul de astăzi, când lumea are date uriașe de menținut | Termenul de extragere a datelor a evoluat în paralel și a devenit mult mai răspândit în anii 90. Acesta își datorează originea lui KDD (Knowledge Discovery in Database), care este un proces de a găsi cunoștințe din datele deja prezente în bazele de date. |
| Zona de lucru | Studiu și cercetare științifică | Procese de afaceri |
| Ţintă | Pentru a produce date relevante centrate pe client | Pentru a crea date utilizabile |
| Scop | El își propune să construiască modele predictive, tendințe de analiză a social media și să obțină fapte necunoscute | Scopul este de a căuta și găsi date ascunse cunoscute anterior |
Concluzie - Data Scientists vs. Data Mining
În această postare Data Scientist vs. Data Mining, citim despre diferențele cheie dintre Data Scientist și Data Mining. Sper că v-a plăcut postarea. Rămâneți la curent cu blogul nostru pentru mai multe articole.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre Data Scientist și Data Mining, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Data scientist vs Business Analyst - Aflați cele 5 deosebiri minunate
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparații uimitoare
- Analiza predictivă comparativ cu extragerea datelor - Care este mai util
- Cunoașteți cea mai bună diferență între analiza de date Vs Data Mining