Różnica między wydobywaniem danych a nauką o danych

Żyjemy teraz w cyfrowym świecie. Większość naszej globalnej gospodarki stała się cyfrową. Odbywa się fundamentalna transformacja, a nacisk kładziony jest bardziej na bogactwo aplikacji. Połączenie obliczeń i komunikacji odegrało kluczową rolę w tej transformacji. Pojawienie się sieci społecznościowych i społecznościowych doprowadziło do generowania ogromnych ilości danych, co stanowi zarówno możliwości, jak i wyzwania dla teorii. Sama ilość danych wymaga zmiany naszego zrozumienia danych i sposobu wyodrębnienia użytecznych informacji z danych… podczas gdy tradycyjne obszary informatyki pozostają ważne, chrupiące ogromne ilości danych wymagają narzędzi i technologii, takich jak dane dotyczące danych, takie jak dane, takie jak dane Wydobycie nauki i danych.

Co to jest nauka danych?

Data Science to pojawiająca się dziedzina informatyki, która koncentruje się na danych. W mediach było dużo szumu na temat „nauki o danych”, ale brakuje definicji wokół najbardziej podstawowej terminologii. Co to i tak jest nauki o danych? W jaki sposób nauka danych jest związane z dużymi danymi? Data Science to dziedzina interdyscyplinarna, która wykorzystuje mieszankę narzędzi, algorytmów i zasad maszyn do wyodrębnienia użytecznych informacji zarówno z danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Science danych to nie tylko statystyki lub uczenie maszynowe, ale raczej złożone w sobie, co dotyczy analizy danych i modelowania w celu zrozumienia złożonego świata danych. Naukowiec danych jest odpowiedzialny za tę pracę; Zbiera dane z różnych źródeł, organizuje i analizuje dane, a następnie przekazuje ustalenia w sposób, który skutecznie wpływa na decyzje biznesowe. Celem jest wydobycie użytecznych spostrzeżeń z danych.

Co to jest wydobycie danych?

Wydobycie danych to proces odkrywania anomalii, wzorców i korelacji w dużych zestawach surowych danych w celu wyodrębnienia przydatnych informacji. Wydobycie danych to odkrycie wiedzy z ogromnych ilości danych gromadzonych na co dzień. Po prostu zamienia duży zbiór surowych danych w wiedzę. Jest to związane z uczeniem maszynowym i można ją opisać jako naukę wyodrębniania przydatnych informacji z dużych zestawów danych lub baz danych. Wydobycie danych można zastosować do różnych dziedzin jako metoda analizy danych do znalezienia wyników. Można to przeglądać w wyniku naturalnej ewolucji technologii informatycznych. Celem eksploracji danych jest odkrycie właściwości istniejących danych, które były wcześniej nieznane, oraz znalezienie reguł statystycznych lub wzorców z tych danych w celu rozwiązania złożonych problemów z obliczeniami. Mówiąc prosto, eksploracja danych to wydobycie wiedzy na podstawie danych.

Różnica między wydobywaniem danych a nauką o danych

Oznaczający

- Data Science to interdyscyplinarna dziedzina informatyki, która wykorzystuje mieszankę narzędzi, algorytmów i zasad maszyn do wyodrębnienia użytecznych informacji z danych zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Jest to rozwijająca się dziedzina badań, która koncentruje się na zrozumieniu złożonego świata danych. Z drugiej strony eksploracja danych można opisać jako naukę wyodrębniania przydatnych informacji z dużych zestawów danych lub baz danych. Wydobycie danych może być używane jako synonim innego popularnie używanego terminu „Odkrywanie wiedzy z danych” lub KDD.

Bramka

- Wydobycie danych to proces używany do przekształcania surowych danych w użyteczne informacje. Celem eksploracji danych jest odkrycie właściwości istniejących danych, które były wcześniej nieznane, oraz znalezienie reguł statystycznych lub wzorców z tych danych w celu rozwiązania złożonych problemów z obliczeniami. Nauka danych to nie tylko statystyki lub uczenie maszynowe, ale raczej złożone w sobie. Celem nauki o danych jest wykorzystanie niektórych wyspecjalizowanych metod obliczeniowych w celu odkrycia znaczących i przydatnych informacji w zestawie danych w celu podejmowania ważnych decyzji.

Pole

- Data Science to dziedzina multidyscyplinarna, która obejmuje szereg powiązanych obszarów, takich jak systemy baz danych, inżynieria danych, analiza danych, wizualizacja, modelowanie predykcyjne, eksperymenty i inteligencja biznesowa. Data Science obejmuje szeroki zakres technik, zastosowań i dyscyplin. Z drugiej strony eksploracja danych polega na odkrywaniu cennych informacji z ogromnych ilości danych i przekształcenie takich danych w zorganizowaną wiedzę. Wydobycie danych jest tylko częścią szerszego procesu KDD, podczas gdy Data Science jest kombinacją technik i procesów, które mogą również obejmować eksplorację danych.

Wydobycie danych vs. Data Science: Mapa porównawcza

Podsumowanie eksploracji danych vs. Data Science

Krótko mówiąc, eksploracja danych jest procesem, który służy do przekształcenia surowych danych w informacje użyteczne, podczas gdy nauka danych jest multidyscyplinarnym pole, które obejmuje przechwytywanie i przechowywanie danych, analizę i uzyskiwanie cennych informacji z danych z danych. Data Science wykorzystuje niektóre wyspecjalizowane metody obliczeniowe do odkrywania znaczących i przydatnych informacji w zestawie danych w celu uzyskania cennych informacji z danych, aby pozytywnie wpłynąć na operacje biznesowe. Wydobycie danych to tylko proces chrupania przez istniejące bazy danych w celu wygenerowania nowych informacji.