Data Science vs Data Mining

Посібник з кар’єри Data Scientist від BrainStation може допомогти вам зробити перші кроки до прибуткової кар’єри в галузі науки про дані. Читайте далі, щоб отримати огляд ключових відмінностей між наукою про дані та аналізом даних.

Станьте спеціалістом із даних

Поговоріть із консультантом із навчання, щоб дізнатися більше про те, як наші навчальні табори та курси можуть допомогти вам стати спеціалістом із даних.



Натиснувши Надіслати, ви приймаєте наші Умови .



Подати

Не вдалося надіслати! Оновити сторінку та спробувати ще раз?

Дізнайтеся більше про наш навчальний табір Data Science

Дякую!

Ми зв'яжемося найближчим часом.



Перегляньте сторінку Data Science Bootcamp

Оскільки світ все більше цікавиться наукою про дані, зрозуміло, що може виникнути певна плутанина щодо термінології, яка часто неправильно використовується як синонім. Маючи це на увазі, ми детальніше розглянули різницю між наукою про дані та інтелектом.

Наука про дані

Як ми торкнулися в інших областях цього посібника, наука про дані — це галузь, яка використовує математику та технології, щоб знайти невидимі інакше закономірності у величезних обсягах необроблених даних, які ми все частіше генеруємо. З метою створення точних прогнозів і розумних рішень, наука про дані дозволяє нам знаходити непомітні в іншому випадку ідеї, що ховаються на виду в цих сховищах даних.

Вплив науки про дані величезний для бізнесу та суспільства, і оскільки прийняття рішень на основі даних стає все більш невідкладним пріоритетом для розумних компаній, дослідження Массачусетського технологічного інституту показують, що компанії, які лідирують у прийнятті рішень на основі даних, були на шість відсотків більш прибутковими. ніж їхні конкуренти – галузь науки про дані впливає та змінює те, як ми сприймаємо найкращі практики маркетингу, поведінку споживачів, операційні проблеми, цикли ланцюга поставок, корпоративні комунікації та прогнозний аналіз.



Зростаюча віра в науку про дані дійсно є послідовною в усіх типах бізнесу. Дослідження Дрезнера показало, що галузі, які лідирують на шляху інвестицій у великі дані, включають телекомунікації (95 відсотків впровадження), страхування (83 відсотки), рекламу (77 відсотків), фінансові послуги (71 відсоток) та охорону здоров’я (64 відсотки).

Наука про дані — це широка галузь, що охоплює прогнозну причинно-наслідкову аналітику (або прогнозування можливостей майбутньої події), директивну аналітику (яка розглядає ряд дій і пов’язаних результатів) і машинне навчання, яке описує процес використання алгоритмів для навчання. комп’ютери, як знаходити закономірності в даних і робити прогнози.

Дослідження Digital Skills Survey від BrainStation показало, що науковці з даних в основному працюють над розробкою нових ідей, продуктів і послуг, на відміну від інших спеціалістів з обробки даних, які більше часу приділяють оптимізації існуючих платформ. І Data Scientists також унікальні серед професіоналів у сфері великих даних тим, що їх найбільш часто використовуваним інструментом є Python.



Хоча наука про дані — це широка галузь, її кінцева мета — використовувати дані для прийняття більш обґрунтованих рішень.

Видобуток даних

Якщо наука про дані є широкою сферою, інтелектуальний аналіз даних описує низку методів науки про дані для вилучення інформації з бази даних, яка в іншому випадку була неясною або невідомою. Інтелектуальний аналіз даних – це етап процесу, відомий як

відкриття знань у базах даних або KDD, і, як і інші форми майнінгу, це все про пошук чогось цінного. Оскільки інтелектуальний аналіз даних можна розглядати як підмножину науки про дані, звісно, ​​є накладення; Інтелектуальний аналіз даних також включає такі етапи, як очищення даних, статистичний аналіз і розпізнавання шаблонів, а також візуалізацію даних, машинне навчання та перетворення даних.

Однак там, де наука про дані є багатодисциплінарною сферою наукових досліджень, інтелектуальний аналіз більше стосується бізнес-процесів і, на відміну від машинного навчання, інтелектуальний аналіз даних не пов’язаний виключно з алгоритмами. Ще одна ключова відмінність полягає в тому, що наука про дані має справу з усіма видами даних, де інтелектуальний аналіз даних переважно має справу зі структурованими даними.

Мета інтелекту в основному полягає в тому, щоб отримати дані з будь-якої кількості джерел і зробити їх більш зручними, коли наука про дані має більші цілі: створювати продукти, орієнтовані на дані, і приймати бізнес-рішення на основі даних.

Kategori: Новини