Diferența dintre știința datelor și extragerea datelor
Data Mining se referă la găsirea tendințelor dintr-un set de date. Și folosind aceste tendințe pentru a identifica tiparele viitoare. Este un pas important în procesul de descoperire a cunoștințelor. Adesea include analiza cantității vaste de date istorice care au fost ignorate anterior. Știința datelor este un domeniu de studiu care include totul, de la Big Data Analytics, Data Mining, Modeling Predictive, Visualization Data, Mathematics și Statistics. Data Science a fost denumită a patra paradigmă a Științei. (celelalte trei fiind teoretice, empirice și computaționale). Academia desfășoară adesea cercetări exclusive în știința datelor.
Perspectiva istorica
Înainte de a trece la descrierile tehnice, să aruncăm o privire la evoluția termenilor. O investigație istorică va clarifica modul în care termenii sunt folosiți în prezent.
- Cuvântul „Știința datelor” a fost în jurul anilor 1960, dar atunci a fost folosit ca o alternativă la „Informatică”. În prezent, are un sens complet diferit.
- În 2008, DJ Patil și Jeff Hammerbacher au devenit primii oameni care s-au numit „oameni de știință” în scopul de a descrie rolul lor la LinkedIn și, respectiv, la Facebook.
- În 2012, articolul Harvard Business Review a menționat Data Scientist drept „cel mai sexy loc de muncă din secolul 21”.
- Termenul Data Mining a evoluat paralel. A devenit predominantă în comunitățile de baze de date în anii 90.
- Data Mining își datorează originea lui KDD (Discovery Knowledge în bazele de date). KDD este un proces de găsire a cunoștințelor din informațiile prezente în bazele de date. Iar Data Mining este un subproces major în KDD.
- Data Mining este adesea utilizat în mod interschimbabil împreună cu KDD.
Deși aceste nume au apărut în mod independent, ele apar adesea la fel de complementare între ele, deoarece, până la urmă, sunt strâns legate de analiza datelor.
Comparație față în cap între Data Science Vs Mining Data (Infographics)
Mai jos este Top 9 Comparație de Date Science Vs Data Mining
Exemplu de caz de utilizare
Luați în considerare un scenariu în care sunteți un retailer major din India. Aveți 50 de magazine care operează în 10 orașe importante din India și funcționați timp de 10 ani.
Să zicem, că doriți să studiați datele din ultimii 8 ani pentru a afla numărul vânzărilor de dulciuri în anotimpurile festive din 3 orașe. Dacă acesta este obiectivul dvs., v-aș recomanda să angajați o persoană cu expertiză Data Mining. Un Data Miner ar trece probabil prin informații istorice stocate în sisteme vechi și ar folosi algoritmi pentru extragerea tendințelor.
Luați în considerare un alt caz în care doriți să știți ce dulciuri au primit recenzii mai pozitive. În acest caz, sursele dvs. de date s-ar putea să nu se limiteze la baze de date, ele se pot extinde la site-urile de socializare sau la mesajele de feedback ale clienților. În acest caz, sugestia mea pentru dumneavoastră ar fi să angajați un Data Scientist. O persoană angajată ca științific de date este mai potrivită pentru a aplica algoritmi și pentru a efectua această analiză socio-computational.
Diferențe cheie între Data Science Vs Data Mining
Mai jos este diferența dintre știința datelor și extragerea datelor sunt următoarele
- Data Mining este o activitate care face parte dintr-un proces mai larg de descoperire a cunoștințelor în bazele de date (KDD), în timp ce Data Science este un domeniu de studiu la fel ca Matematica Aplicată sau Știința Calculatoarelor.
- De multe ori, știința datelor este privită într-un sens larg, în timp ce data mining este considerată o nișă.
- Unele activități din Data Mining, cum ar fi analiza statistică, scrierea fluxurilor de date și recunoașterea modelului se pot intersecta cu Data Science. Prin urmare, Data Mining devine un subset de Data Science.
- Învățarea mașină în Data Mining este folosită mai mult în recunoașterea modelului, în timp ce în Data Science are o utilizare mai generală.
Notă
- Știința datelor și minerirea datelor nu trebuie confundate cu Big Data Analytics și pot avea atât minerii cât și oamenii de știință care lucrează la seturi de date mari.
Data Science Vs Tabelul de comparare a mineritului de date
| Baza de comparație | Minerirea datelor | Știința datelor |
| Ce este? | O tehnică | O zonă |
| concentra | Procesul de afaceri | Studiu științific |
| Poartă | Faceți datele mai utilizabile | Construirea de produse centrate pe date pentru o organizație |
| producție | Modele de | Variat |
| Scop | Găsirea tendințelor necunoscute anterior | Analiză socială, construirea de modele predictive, descoperirea faptelor necunoscute și multe altele |
| Perspectivă vocațională | Cineva cu cunoștințe de navigare prin date și înțelegere statistică poate efectua operațiuni de extragere a datelor | O persoană trebuie să înțeleagă tehnici de învățare, programare, informații grafice și să aibă cunoștințele domeniului pentru a deveni un om de știință de date |
| Măsură | Exploatarea datelor poate fi un subset al Științei Datelor, deoarece activitățile miniere fac parte din conducta Data Science | Multidisciplinare - Data Science constă în vizualizări de date, științe sociale computationale, statistici, minerit de date, prelucrarea limbajului natural, etc. |
| Oferte cu (tipul de date) | Mai ales structurat | Toate formele de date - structurate, semi-structurate și nestructurate |
| Alte nume mai puțin populare | Arheologie de date, Recoltarea informațiilor, Descoperirea informațiilor, Extragerea cunoștințelor | Știință bazată pe date |
Concluzie - Data Science Vs Mining Data
Deci, aici te duci! Sunt sigur că acum sunteți mai conștienți de care sunt diferențele cheie între cei doi și în ce context ar trebui utilizate cele două. Un lucru pe care trebuie să-l rețineți este că nu există definiții formale și precise ale științei datelor și a mineritului de date. Există încă dezbateri între universitate și industrie cu privire la ceea ce constituie o definiție exactă. Cu toate acestea, toată lumea se află pe aceeași pagină cu privire la diferențele și descrierile la nivel înalt ale celor doi termeni pe care i-am explorat în acest articol.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Data Science Vs Data Mining, semnificația lor, comparația dintre cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Știința datelor și importanța sa în creștere
- 7 tehnici importante de extragere a datelor pentru cele mai bune rezultate
- Analiza predictivă față de știința datelor - Aflați cele 8 comparații utile
- 8 Tehnici importante de extragere a datelor pentru afaceri de succes