Data Science vs Data Mining

Kariérní průvodce BrainStation Data Scientist vám může pomoci udělat první kroky k lukrativní kariéře v oblasti datové vědy. Přečtěte si přehled klíčových rozdílů mezi datovou vědou a data miningem.

Staňte se datovým vědcem

Promluvte si s poradcem pro učení a zjistěte více o tom, jak vám naše bootcampy a kurzy mohou pomoci stát se datovým vědcem.

Kliknutím na Odeslat souhlasíte s naším Podmínky .

Nepodařilo se odeslat! Obnovit stránku a zkusit to znovu?

Děkuji!

Brzy budeme v kontaktu.

Vzhledem k tomu, že se svět více zajímá o datovou vědu, je pochopitelné, že může docházet k určitým nejasnostem ohledně terminologie, která je často nesprávně zaměňována. S ohledem na to jsme se blíže podívali na rozdíl mezi datovou vědou a data miningem.

Data Science

Jak jsme se dotkli v jiných oblastech této příručky, datová věda je obor, který využívá matematiku a technologie k nalezení jinak neviditelných vzorců v obrovských objemech nezpracovaných dat, která stále více generujeme. S cílem dělat přesné předpovědi a chytrá rozhodnutí nám datová věda umožňuje najít jinak nepostřehnutelné poznatky, které se v těchto zásobách dat skrývají na očích.

Obchodní a společenské dopady datové vědy jsou obrovské, a protože rozhodování založené na datech se stává pro chytré společnosti stále naléhavější prioritou – výzkum MIT ukazuje, že společnosti, které vedou v používání rozhodování založeného na datech, byly o šest procent ziskovější. než jejich konkurenti – oblast datové vědy ovlivňuje a mění náš pohled na osvědčené marketingové praktiky, chování spotřebitelů, provozní problémy, cykly dodavatelského řetězce, podnikovou komunikaci a prediktivní analýzy.

Rostoucí víra v datovou vědu je skutečně konzistentní ve všech typech podniků. Dresnerova studie zjistila, že mezi průmyslová odvětví, která vedou k investicím do velkých dat, patří telekomunikace (95 procent přijetí), pojišťovnictví (83 procent), reklama (77 procent), finanční služby (71 procent) a zdravotnictví (64 procent).

Datová věda je široký obor, zahrnující prediktivní kauzální analýzu (nebo předpovídání možností budoucí události), preskriptivní analytiku (která se zabývá řadou akcí a souvisejících výsledků) a strojové učení, které popisuje proces používání algoritmů k výuce. počítače, jak najít vzory v datech a dělat předpovědi.

Průzkum Digital Skills Survey společnosti BrainStation zjistil, že Data Scientists primárně pracují na vývoji nových nápadů, produktů a služeb, na rozdíl od jiných datových profesionálů, kteří se více zaměřují na optimalizaci stávajících platforem. A Data Scientists jsou také jedineční mezi profesionály v oblasti velkých dat v tom, že jejich nejpoužívanějším nástrojem je Python.

Přestože je datová věda široký obor, jejím hlavním účelem je využívat data k přijímání informovanějších rozhodnutí.

Dolování dat

Tam, kde je datová věda široký obor, data mining popisuje řadu technik v rámci datové vědy k extrakci informací z databáze, která byla jinak nejasná nebo neznámá. Dolování dat je krok v procesu známém jako

objevování znalostí v databázích nebo KDD a stejně jako jiné formy těžby je to všechno o hledání něčeho cenného. Vzhledem k tomu, že na dolování dat lze pohlížet jako na podmnožinu datové vědy, dochází samozřejmě k překrývání; data mining také zahrnuje takové kroky, jako je čištění dat, statistická analýza a rozpoznávání vzorů, stejně jako vizualizace dat, strojové učení a transformace dat.

Tam, kde je datová věda multidisciplinární oblastí vědeckého studia, se dolování dat více zabývá obchodním procesem a na rozdíl od strojového učení se dolování dat nezabývá čistě algoritmy. Dalším klíčovým rozdílem je, že datová věda se zabývá všemi druhy dat, kde se data mining zabývá primárně strukturovanými daty.

Cílem dolování dat je z velké části přebírat data z libovolného počtu zdrojů a učinit je použitelnějšími, tam, kde má datová věda větší cíle vytvářet produkty zaměřené na data a činit obchodní rozhodnutí založená na datech.