Data Science vs Data Mining

Ο οδηγός καριέρας Data Scientist του BrainStation μπορεί να σας βοηθήσει να κάνετε τα πρώτα βήματα προς μια προσοδοφόρα καριέρα στην επιστήμη δεδομένων. Διαβάστε παρακάτω για μια επισκόπηση των βασικών διαφορών μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της εξόρυξης δεδομένων.

Γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων

Μιλήστε με έναν Σύμβουλο Μάθησης για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το πώς τα bootcams και τα μαθήματά μας μπορούν να σας βοηθήσουν να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων.

Κάνοντας κλικ στην Υποβολή, αποδέχεστε τη δική μας Οροι .

υποβάλλουν

Δεν ήταν δυνατή η υποβολή! Να ανανεώσετε τη σελίδα και να προσπαθήσετε ξανά;

Μάθετε περισσότερα για το Data Science Bootcamp

Ευχαριστώ!

Θα είμαστε σε επαφή σύντομα.

Προβολή της σελίδας Data Science Bootcamp

Καθώς ο κόσμος ενδιαφέρεται περισσότερο για την επιστήμη των δεδομένων, είναι κατανοητό ότι μπορεί να υπάρχει κάποια σύγχυση σχετικά με την ορολογία που συχνά λανθασμένα χρησιμοποιείται εναλλακτικά. Έχοντας αυτό κατά νου, ρίξαμε μια πιο προσεκτική ματιά στη διαφορά μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της εξόρυξης δεδομένων.

Επιστημονικά δεδομένα

Όπως έχουμε αγγίξει σε άλλους τομείς αυτού του οδηγού, η επιστήμη δεδομένων είναι ένας τομέας που χρησιμοποιεί μαθηματικά και τεχνολογία για να βρει διαφορετικά αόρατα μοτίβα στους τεράστιους όγκους ακατέργαστων δεδομένων που παράγουμε όλο και περισσότερο. Με στόχο να κάνουμε ακριβείς προβλέψεις και έξυπνες αποφάσεις, η επιστήμη δεδομένων μας επιτρέπει να βρίσκουμε κατά τα άλλα ανεπαίσθητα στοιχεία που κρύβονται σε κοινή θέα σε αυτά τα πλήθη δεδομένων.

Ο επιχειρηματικός και κοινωνικός αντίκτυπος της επιστήμης δεδομένων είναι τεράστιος και καθώς η λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων γίνεται ολοένα και πιο επείγουσα προτεραιότητα για τις έξυπνες εταιρείες – η έρευνα του MIT δείχνει ότι οι εταιρείες που πρωτοστατούν στη χρήση της λήψης αποφάσεων βάσει δεδομένων ήταν 6% πιο κερδοφόρες από τους ανταγωνιστές τους – το πεδίο της επιστήμης δεδομένων επηρεάζει και αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο βλέπουμε τις βέλτιστες πρακτικές μάρκετινγκ, τη συμπεριφορά των καταναλωτών, τα λειτουργικά ζητήματα, τους κύκλους της εφοδιαστικής αλυσίδας, την εταιρική επικοινωνία και τις προγνωστικές αναλύσεις.

Η ανερχόμενη πίστη στην επιστήμη δεδομένων είναι πραγματικά συνεπής σε όλους τους τύπους επιχειρήσεων. Η μελέτη του Dresner διαπίστωσε ότι οι βιομηχανίες που πρωτοστατούν στις επενδύσεις μεγάλων δεδομένων περιλαμβάνουν τις τηλεπικοινωνίες (95 τοις εκατό υιοθέτηση), τις ασφάλειες (83 τοις εκατό), τη διαφήμιση (77 τοις εκατό), τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες (71 τοις εκατό) και την υγειονομική περίθαλψη (64 τοις εκατό).

Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα ευρύ πεδίο, που εκτείνεται σε προγνωστικές αιτιώδεις αναλύσεις (ή πρόβλεψη των πιθανοτήτων ενός μελλοντικού γεγονότος), συνταγογραφική ανάλυση (που εξετάζει μια σειρά ενεργειών και τα σχετικά αποτελέσματα) και μηχανική μάθηση, η οποία περιγράφει τη διαδικασία χρήσης αλγορίθμων για τη διδασκαλία υπολογιστές πώς να βρίσκουν μοτίβα σε δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις.

Η Έρευνα Ψηφιακών Δεξιοτήτων του BrainStation διαπίστωσε ότι οι Επιστήμονες Δεδομένων εργάζονται κυρίως για την ανάπτυξη νέων ιδεών, προϊόντων και υπηρεσιών, σε αντίθεση με άλλους επαγγελματίες δεδομένων που εστιάζουν περισσότερο χρόνο στη βελτιστοποίηση των υπαρχουσών πλατφορμών. Και οι Επιστήμονες Δεδομένων είναι επίσης μοναδικοί μεταξύ των επαγγελματιών μεγάλων δεδομένων στο ότι το πιο χρησιμοποιούμενο εργαλείο τους είναι η Python.

Αν και η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα ευρύ πεδίο, ο απώτερος σκοπός της είναι να χρησιμοποιεί δεδομένα για να λαμβάνει καλύτερα ενημερωμένες αποφάσεις.

Εξόρυξη δεδομένων

Όπου η επιστήμη δεδομένων είναι ένα ευρύ πεδίο, η εξόρυξη δεδομένων περιγράφει μια σειρά τεχνικών εντός της επιστήμης δεδομένων για την εξαγωγή πληροφοριών από μια βάση δεδομένων που κατά τα άλλα ήταν σκοτεινή ή άγνωστη. Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένα βήμα στη διαδικασία που είναι γνωστή ως

ανακάλυψη γνώσης σε βάσεις δεδομένων ή KDD, και όπως και άλλες μορφές εξόρυξης, έχει να κάνει με το σκάψιμο για κάτι πολύτιμο. Δεδομένου ότι η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να θεωρηθεί ως υποσύνολο της επιστήμης δεδομένων, υπάρχει φυσικά επικάλυψη. Η εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνει επίσης βήματα όπως ο καθαρισμός δεδομένων, η στατιστική ανάλυση και η αναγνώριση προτύπων, καθώς και η οπτικοποίηση δεδομένων, η μηχανική μάθηση και ο μετασχηματισμός δεδομένων.

Όπου η επιστήμη δεδομένων, ωστόσο, είναι ένας πολυεπιστημονικός τομέας επιστημονικής μελέτης, η εξόρυξη δεδομένων ασχολείται περισσότερο με την επιχειρηματική διαδικασία και, σε αντίθεση με τη μηχανική μάθηση, η εξόρυξη δεδομένων δεν ασχολείται αποκλειστικά με αλγόριθμους. Μια άλλη βασική διαφορά είναι ότι η επιστήμη δεδομένων ασχολείται με όλα τα είδη δεδομένων, όπου η εξόρυξη δεδομένων ασχολείται κυρίως με δομημένα δεδομένα.

Ο στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι σε μεγάλο βαθμό να λαμβάνει δεδομένα από οποιονδήποτε αριθμό πηγών και να τα κάνει πιο χρηστικά, όπου η επιστήμη δεδομένων έχει μεγαλύτερους στόχους να δημιουργήσει προϊόντα με επίκεντρο τα δεδομένα και να λάβει επιχειρηματικές αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα.