Żyjemy teraz w cyfrowym świecie. Większość naszej globalnej gospodarki stała się cyfrowa. Następuje fundamentalna transformacja, a nacisk kładziony jest na bogactwo zastosowań. Połączenie informatyki i komunikacji odegrało kluczową rolę w tej transformacji. Pojawienie się sieci internetowych i społecznościowych spowodowało, że w każdej sekundzie generowane są ogromne ilości danych, co stwarza zarówno możliwości, jak i wyzwania dla teorii. Sama ilość danych wymaga zmiany naszego rozumienia danych i sposobu wydobywania z nich użytecznych informacji. . Podczas gdy tradycyjne obszary informatyki pozostają ważne, chrupanie przez ogromne ilości danych wymaga narzędzi i technologii nowej ery, takich jak Data Science i Data Mining.

Co to jest Data Science?

Data Science to wschodząca dziedzina informatyki, która koncentruje się na danych. W mediach pojawiło się wiele szumu wokół „nauki o danych”, ale brakuje definicji wokół najbardziej podstawowej terminologii. Czym w ogóle jest Data Science? W jaki sposób Data Science jest związana z Big Data? Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje mieszankę narzędzi, algorytmów i zasad działania maszyn do wydobywania użytecznych informacji z danych strukturalnych i niestrukturalnych. Nauka o danych to nie tylko statystyka czy uczenie maszynowe, ale raczej dziedzina sama w sobie, która zajmuje się analizą danych i modelowaniem w celu zrozumienia złożonego świata danych. Naukowiec zajmujący się danymi jest odpowiedzialny za tę pracę; zbiera dane z różnych źródeł, organizuje i analizuje dane, a następnie przekazuje wyniki w sposób, który skutecznie wpływa na decyzje biznesowe. Celem jest wydobycie z danych użytecznych spostrzeżeń.

Co to jest Data Mining?

Eksploracja danych to proces odkrywania anomalii, wzorców i korelacji w obrębie dużych zbiorów surowych danych w celu wydobycia użytecznych informacji. Eksploracja danych to odkrywanie wiedzy z ogromnych ilości danych gromadzonych na co dzień. Po prostu przekształca duży zbiór surowych danych w wiedzę. Jest ona związana z uczeniem maszynowym i może być opisana jako nauka o wydobywaniu użytecznych informacji z dużych zbiorów danych lub baz danych. Eksploracja danych może być stosowana w różnych dziedzinach jako metoda analizy danych w celu znalezienia wyników. Można ją postrzegać jako wynik naturalnej ewolucji technologii informacyjnych. 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 obliczeniowych. W prostych słowach, data mining to wydobywanie wiedzy z danych.

Różnica pomiędzy Data Mining a Data Science

Znaczenie

– Data Science to interdyscyplinarna dziedzina informatyki, która wykorzystuje mieszankę narzędzi, algorytmów i zasad maszynowych w celu wydobycia użytecznych informacji z danych zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Jest to wschodząca dziedzina nauki, która skupia się na zrozumieniu złożonego świata danych. Z kolei Data Mining można określić jako naukę o wydobywaniu użytecznych informacji z dużych zbiorów danych lub baz danych. Eksploracja danych może być używana jako synonim innego popularnie używanego terminu, „odkrywanie wiedzy z danych”, lub KDD.

Goal

– Eksploracja danych to proces, który służy do przekształcania surowych danych w użyteczne informacje. Celem eksploracji danych jest odkrycie właściwości istniejących danych, które były wcześniej nieznane i znalezienie reguł statystycznych lub wzorców z tych danych w celu rozwiązania złożonych problemów obliczeniowych. Data Science nie jest tylko statystyką lub uczeniem maszynowym, ale raczej jest to dziedzina sama w sobie. Celem nauki o danych jest wykorzystanie pewnych wyspecjalizowanych metod obliczeniowych do odkrycia znaczących i użytecznych informacji w zbiorze danych w celu podjęcia ważnych decyzji.

Pole

– Data Science to multidyscyplinarna dziedzina, która obejmuje szereg powiązanych obszarów, takich jak systemy baz danych, inżynieria danych, analiza danych, wizualizacja, modelowanie predykcyjne, eksperymentowanie i inteligencja biznesowa. Nauka o danych obejmuje szeroki zakres technik, aplikacji i dyscyplin. Z kolei eksploracja danych polega na odkrywaniu wartościowych informacji z ogromnych ilości danych i przekształcaniu ich w zorganizowaną wiedzę. Eksploracja danych jest tylko częścią szerszego procesu KDD, podczas gdy data science jest kombinacją technik i procesów, które mogą również obejmować eksplorację danych.

Podsumowanie Wydobywanie danych a nauka o danych (Data Mining vs. Data Science)

W skrócie, eksploracja danych jest procesem, który jest używany, aby przekształcić surowe dane w użyteczne informacje, podczas gdy nauka o danych jest multidyscyplinarną dziedziną, która obejmuje przechwytywanie i przechowywanie danych, analizowanie i wyciąganie cennych wniosków z danych. Data science wykorzystuje pewne wyspecjalizowane metody obliczeniowe do odkrywania znaczących i użytecznych informacji w zbiorze danych w celu wyciągnięcia z nich wartościowych wniosków, które pozytywnie wpływają na działalność biznesową. Eksploracja danych jest procesem polegającym na przeszukiwaniu istniejących baz danych w celu wygenerowania nowych informacji.