Data Scientist vs. Data Mining Differences
Naukowcy zajmujący się danymi to ludzie, którzy tworzą kod programowania, wykorzystują je do tworzenia bogatego zestawu statystyk i wykorzystują swoją wiedzę do tworzenia i generowania wglądu w dane biznesowe. Analiza danych jest w istocie interdyscyplinarnym obszarem o systemach i procesach, który wydobywa wgląd i wiedzę z danych w różnych formach.
Z drugiej strony eksploracja danych to proces odkrywania i znajdowania wzorców w postaci dużych zbiorów danych obejmujących funkcje na styku statystyki, uczenia maszynowego i systemów baz danych. Inteligentne procesy i narzędzia do ekstrakcji są używane do wydobywania wzorców danych. Ogólnym celem jest wydobycie odpowiednich informacji z zestawu danych i przekształcenie ich w rozpoznawalną strukturę do dalszego wykorzystania. Obejmuje narzędzia do zarządzania danymi, rozważania wnioskowania, względy złożoności, interesujące metryki, przetwarzanie końcowe odkrytych struktur itp. Chodzi o wydobycie wzorców i wiedzy z ogromnej ilości danych, a nie wyodrębnienie samych danych. Obsługuje także wszelkie zastosowania systemów wspomagania decyzji, w tym związanych ze sztuczną inteligencją, inteligencją biznesową i uczeniem maszynowym.
Wartość poufności danych i klientów w odniesieniu do bezpieczeństwa rośnie z dnia na dzień, dlatego staje się pilną potrzebą rozmieszczenia naukowców zajmujących się danymi, ponieważ nie tylko mają one na celu ochronę twoich danych, ale także dostarczają sensownych analiz i wyciągów, aby wspierać Twoją organizację oraz biznes z przyszłymi trendami i tym, jak firma może poprawić swoją obecną sytuację, utrzymując różne wykresy słupkowe, kołowe i inne formy histogramów. Badacze danych różnią się od twórców danych tym, że twórcy danych, zarówno deweloperzy ETL, jak i twórcy dużych zbiorów danych, dążą do przekształcenia danych i ukształtowania danych w formie wymaganej przez badacza danych do zastosowania jego technik.
Rzeczywiste zadania eksploracji obejmują wykorzystanie interesujących wzorców, takich jak grupy rekordów danych, takich jak analiza skupień, wykrywanie anomalii, takich jak nietypowe rekordy, i zależności, takie jak sekwencyjne wyszukiwanie wzorców, wyszukiwanie reguł asocjacyjnych. Indeks przestrzenny to szeroko stosowana technika bazy danych.
Różnice między badaczami danych a eksploracją danych
Poniżej znajduje się porównanie 7 najlepszych między Data Scientist a Data Mining 
Kluczowe różnice między Data Scientist a Data Mining
Poniżej znajdują się listy punktów, opisujące kluczowe różnice między Data Scientist a Data Mining
- Analityk danych posiada silny zestaw umiejętności technicznych oraz odpowiedni zestaw narzędzi do pracy i uzyskiwania odpowiednich informacji poprzez zastosowanie funkcji matematycznych, takich jak kolinearność, analiza regresji itp. Stosuje również algorytmy i okresowo przeprowadza analizę społeczno-obliczeniową, podczas gdy dane górnictwo wykorzystuje metadane, które są danymi o danych, i że metadane są wykorzystywane do wyodrębnienia informacji na podstawie słów kluczowych i zapytania. Techniki eksploracji danych wykorzystują również potencjał zastosowania algorytmów do wydobywania przeszłych trendów z obecnych i starszych systemów.
- Role i obowiązki badacza danych obejmują nieukierunkowane badania, tworzenie otwartych pytań opartych na firmie, wydobywanie ogromnych ilości danych z wielu źródeł zewnętrznych i wewnętrznych. Korzysta również z zaawansowanych programów analitycznych, metod statystycznych i uczenia maszynowego do tworzenia danych, które później zostaną wykorzystane w modelowaniu nakazowym i modelowaniu predykcyjnym, podczas gdy eksploracja danych obejmuje projektowanie, wdrażanie trwałych magazynów danych, metody dostrajania wydajności, tworzenie automatycznych kopii zapasowych i planowanie pojemności poprzez zarządzanie integralnością, poufność i dostępność magazynów danych i baz danych.
- Przyjrzyjmy się roli naukowca danych na podstawie przykładu. Rozważ scenariusz, w którym prowadzisz sklep ze słodyczami i jesteś zainteresowany tym, które słodycze otrzymały najbardziej pozytywne opinie. W tego rodzaju przypadkach Twoje źródła danych nie będą ograniczone tylko do baz danych, mogą również obejmować strony społecznościowe i komunikaty zwrotne od klientów. W takich przypadkach Data Scientist to osoba, która przyjdzie Ci z pomocą. Jest odpowiednią osobą dla ciebie, ponieważ ma dane historyczne ze wszystkich odpowiednich źródeł, a nie tylko z jednej bazy danych. mając na uwadze, że jeśli jest taka sama sytuacja, ale jesteś bardziej zainteresowany uzyskaniem danych z ostatnich 8 lat na temat słodyczy, niż potrzebujesz techniki znanej jako wydobycie. Podczas eksploracji danych zagłębiasz się głęboko w historię danych i znajdujesz wszystkie informacje, które wydają się być zdalnie istotne.
- Oczekuje się, że naukowiec opracuje oparte na danych rozwiązania najnowszych wyzwań, przed którymi stoi organizacja. Oczekuje się również, że opracuje nowe algorytmy, które mogą skutecznie rozwiązywać złożone problemy, budując nowe narzędzia do automatyzacji pracy, podczas gdy eksploracja danych koncentruje się głównie na wdrażaniu systemu w oparciu o potrzeby klientów i wymagania branżowe. Stanowi także narzędzie do analizy różnych źródeł danych w celu wykrycia wzorców oszustw i możliwych naruszeń bezpieczeństwa.
Data Scientist vs. Data Mining Tabela porównawcza
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz tabelę porównawczą między Data Scientist a Data Mining
| Podstawa do porównania | Naukowiec | Eksploracja danych |
| Co to jest | Osoba | Technika |
| Definicja | Analityk danych jest dobry w statystyce niż jakikolwiek analityk inżynierii oprogramowania i jest o wiele lepszy w umiejętnościach tworzenia oprogramowania niż jakikolwiek statystyk. | Eksploracja danych to metoda pozyskiwania lub gromadzenia informacji przechowywanych w bazie danych, która wcześniej była nieznana i niejasna. Informacje te można następnie wykorzystać do podjęcia odpowiednich decyzji biznesowych. |
| Dane z | Dane mogą mieć formę ustrukturyzowaną, częściowo ustrukturyzowaną oraz nieustrukturyzowaną. Jest to kontynuacja pól analizy danych, takich jak eksploracja danych, statystyki i analizy predykcyjne. | To modne hasło jest często stosowane do generowania i przetwarzania danych lub informacji na dużą skalę przy użyciu gromadzenia, ekstrakcji, analizy, statystyki i magazynowania. |
| Potrzeba i pochodzenie | Naukowcy zajmujący się danymi są już na początku lat 80., ale ich główny wymóg jest widoczny w dzisiejszym scenariuszu, w którym świat ma ogromne dane do utrzymania | Termin eksploracja danych ewoluował równolegle i stał się powszechny w latach 90. Swoją genezę zawdzięcza KDD (Knowledge Discovery in Databases), która jest procesem wyszukiwania wiedzy z danych już obecnych w bazach danych. |
| Obszar pracy | Badania naukowe i badania | Procesy biznesowe |
| Cel | Aby wygenerować odpowiednie dla klienta dane | Aby utworzyć użyteczne dane |
| Cel | Ma na celu budowanie modeli predykcyjnych, trendów analizy w mediach społecznościowych i pozyskiwanie nieznanych faktów | Celem jest wyszukiwanie i znajdowanie wcześniej znanych ukrytych danych |
Wniosek - Data Scientists vs. Data Mining
W tym poście Data Scientist vs. Data Mining czytamy o kluczowych różnicach między Data Scientist a Data Mining. Mam nadzieję, że podoba Ci się ten post. Bądź na bieżąco z naszym blogiem, aby uzyskać więcej artykułów.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między Data Scientist a Data Mining, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Data Scientist vs. Business Analyst - Odkryj 5 niesamowitych różnic
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 niesamowitych porównań
- Analityka predykcyjna a eksploracja danych - która z nich jest bardziej przydatna
- Poznaj 7 najlepszych różnic między Data Mining a Data Analysis