Data Scientist порівняно з різницею даних

Науковці даних - це люди, які створюють код програмування, використовують їх для формування багатого набору статистичних даних та використання його знань для створення та генерування інформації, пов’язаної з бізнесом. Наука даних - це, по суті, міждисциплінарна область щодо систем і процесів, яка витягує уявлення та знання з даних у різних формах.

З іншого боку, обмін даними - це процес виявлення та знаходження закономірностей у вигляді великих наборів даних, що включають функції на перетині статистики, машинного навчання та систем баз даних. Інтелектуальні процеси та засоби вилучення використовуються для вилучення шаблонів даних. Загальна мета - витягнути відповідну інформацію з набору даних та перетворити її в розпізнавану структуру для подальшого використання. Він включає інструменти управління даними, міркування висновків, міркування складності, цікаві показники, післяобробку виявлених структур тощо. Ідея полягає у витягуванні шаблонів та знань з величезної кількості даних, а не вилученні самих даних. Він також підтримує будь-яке застосування систем підтримки прийняття рішень, що включає такі, що стосуються штучного інтелекту, ділової розвідки та машинного навчання.

Значення конфіденційності даних та клієнтів щодо безпеки зростає з кожним днем, і тому стає нагальною потребою розгортати науковців даних, оскільки вони не тільки спрямовані на захист ваших даних, а й забезпечують змістовний аналіз та вилучення з метою сприяння вашій організації та бізнес із майбутніми тенденціями та як компанія може покращитись від того, що вони є сьогодні, підтримуючи різні барні діаграми, кругові діаграми та інші форми гістограм. Науковці даних відрізняються від розробників даних тим, що розробники даних, будь то розробник ETL або великий розробник даних, мають на меті перетворити дані та формувати дані у формі, необхідній науковцю даних для застосування своїх методів.

Справжні завдання майнінгу включають використання цікавих шаблонів, таких як групи записів даних, такі як кластерний аналіз, виявлення аномалії, як незвичайні записи та залежності, такі як послідовне видобуток шаблонів, майнінг правил асоціації. Просторовий індекс - це метод бази даних, який широко використовується.

Відмінності між "Data Scientist" та "Data Data" (голова до голови)

Нижче наведено найкращі 7 порівнянь між Data Scientist та Data Mining

Ключові відмінності між Data Scientist та Data Mining

Нижче наведено списки пунктів, опишіть ключові відмінності між Data Scientist та Data Mining

  1. Дослідник даних володіє сильним набором технічних навичок та правильним набором інструментів для роботи та отримання відповідної інформації, застосовуючи математичні функції, такі як колінеарність, регресійний аналіз тощо. Він також застосовує алгоритми та періодично проводить соціально-обчислювальний аналіз, тоді як дані майнінг використовує метадані, які є даними про дані, і метадані використовуються для отримання інформації на основі ваших ключових слів і запитів. Методи обміну даними також використовують потенціал для застосування алгоритмів для вилучення минулих тенденцій як із поточної, так і з застарілих систем.
  2. Ролі та обов'язки науковця даних включають непрямі дослідження, створюють відкриті запитання компанії, вилучення величезних обсягів даних з безлічі зовнішніх, а також внутрішніх джерел. Він також використовує складні програми аналітики, статистичні та методи машинного навчання для створення даних, які згодом будуть використані в методичному призначенні та прогнозному моделюванні, тоді як обробка даних включає в себе розробку, впровадження стійких сховищ даних, методи настройки продуктивності, створення автоматичного резервного копіювання та планування потенціалу шляхом управління цілісністю, конфіденційність та доступність сховищ даних та баз даних.
  3. Давайте розберемося в ролі дослідника даних за допомогою прикладу. Розгляньте сценарій, коли ви керуєте солодким магазином, і вам цікаво дізнатися, які солодощі отримали найбільш позитивні відгуки. У таких випадках ваші джерела даних не обмежуватимуться лише базами даних, вони також можуть поширюватися на веб-сайти соціальних медіа та повідомлення з відгуками клієнтів. У таких випадках Data Science - це людина, яка б вам допомогла. Він є правильною людиною для вас, оскільки він має історичні дані з усіх відповідних джерел, а не лише з однієї бази даних. тоді як якщо є однакова ситуація, але ви більше зацікавлені дізнатися дані про солодощі за останні 8 років, ніж вам знадобиться техніка, відома як видобуток. Під час пошуку даних ви заглиблюєтеся в історію даних і знаходите всю інформацію, яка здається важливою для віддалення.
  4. Очікується, що вчений, який працює з даними, розробить рішення, керовані даними, для останніх проблем, що виникають в організації. Він також повинен винайти нові алгоритми, які дозволять ефективно вирішувати складні проблеми, створюючи нові інструменти для автоматизації роботи, тоді як обробка даних в основному зосереджується на впровадженні системи на основі потреб клієнтів та вимог галузі. Він також представляє інструмент для аналізу різних джерел даних з метою виявлення шахрайства та можливих порушень безпеки.

Таблиця порівняння даних Scientist vs Data Mining

Нижче наведено списки пунктів, опишіть таблицю порівняння між Data Scientist та Data Mining

Основа для порівнянняВчений данихВидобуток даних
Що цеОсобаТехніка
ВизначенняВчений з даними має кращу статистику, ніж будь-який випадковий аналітик інженерії програмного забезпечення та набагато кращий у навичках розробки ПЗ, ніж будь-який статистик.Обмін даними - це метод отримання або збору інформації, яка зберігається в БД, яка раніше була невідома і незрозуміла. Інформація може бути використана для прийняття відповідних бізнес-рішень.
Дані відДані можуть бути у формі структурованих, напівструктурованих, а також неструктурованих. Це продовження таких галузей аналізу даних, як видобуток даних, статистика та прогнозний аналіз.Це мовленнєве слово часто застосовується для широкомасштабного генерування даних та обробки інформації з використанням збору, вилучення, аналізу, статистики та зберігання даних.
Потреба та походженняВчені про дані слова існували на початку 80-х, але їх головна вимога бачиться в сьогоднішньому сценарії, коли у світі є величезна кількість данихТермін видобуток даних розвивався паралельно і став значно поширеним у 90-х роках. Своїм походженням він зобов'язаний KDD (Відкриття знань у базах даних), який є процесом пошуку знань з даних, які вже є в базах даних.
Область роботиНаукове дослідження та дослідженняБізнес-процеси
ЦільСтворення відповідних даних, орієнтованих на клієнтаДля створення корисних даних
МетаВін спрямований на створення прогнозних моделей, тенденцій аналізу соціальних медіа та отримання невідомих фактівМета - пошук і пошук раніше відомих прихованих даних

Висновок - Data Scientist vs Data Mining

У цій публікації Data Scientist та Data Mining ми читаємо про ключові відмінності Data Scientist від Data Mining. Сподіваюся, вам сподобався пост. Слідкуйте за нашим блогом, щоб отримати більше статей.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо відмінностей між Data Scientist та Data Mining, їх значенням, порівнянням між головами, ключовими відмінностями, таблицею порівняння та висновком. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Data Scientist vs Business Analyst - з’ясуйте 5 дивовижних відмінностей
  2. Data Scientist vs Data Engineer - 7 дивовижних порівнянь
  3. Прогнозована аналітика в порівнянні з обробкою даних - який корисніший
  4. Знайте кращі 7 різниць між аналітикою даних для видобутку даних

Категорія:

Великі дані