9 Дивовижна різниця між Data Science Vs Data Mining

Різниця між науковими даними та майном даних

Data Mining - це пошук тенденцій у наборі даних. І використовуючи ці тенденції для визначення майбутніх закономірностей. Це важливий крок у процесі відкриття знань. Він часто включає аналіз величезної кількості історичних даних, які раніше були проігноровані. Наука даних - це сфера дослідження, яка включає все: великі аналітики даних, обмін даними, прогнозне моделювання, візуалізація даних, математика та статистика. Data Science називають четвертою парадигмою Science. (інші три - теоретичні, емпіричні та обчислювальні). Academia часто проводить ексклюзивні дослідження в галузі Data Science.

Історична перспектива

Перш ніж перейти до технічних описів, давайте подивимось на еволюцію термінів. Історичне розслідування дозволить уточнити, як використовуються зараз терміни.

Слово "Science Science" існує приблизно в 1960-х роках, але тоді воно було використано як альтернатива "Computer Science". Нині він несе зовсім інше значення.
У 2008 році DJ Патіл та Джефф Хаммербахер стали першими людьми, які назвали себе «вченими даних», щоб описати свою роль відповідно на LinkedIn та Facebook.
У 2012 році стаття Harvard Business Review цитувала даних Data Scientist як "найсексуальнішу роботу 21 століття".
Термін Data Mining розвивався паралельно. Він став поширеним серед спільнот баз даних у 90-х роках.
Data Mining завдячує своїм походженням KDD (виявлення знань у базах даних). KDD - це процес пошуку знань з інформації, присутньої в базах даних. І Data Mining - головний підпроцес в KDD.
Data Mining часто використовується взаємозамінно разом із KDD.

Хоча ці назви увійшли до картини самостійно, вони часто виходять як взаємодоповнюючі, оскільки, зрештою, вони тісно пов'язані з аналізом даних.

Порівнювання «голова до голови» між Data Science Vs Data Mining (Інфографіка)

Нижче представлено 9 кращих зіставлень даних Data Science Vs Data Mining

Приклад Використання справи

Розглянемо сценарій, коли ти є великим роздрібним торговцем в Індії. У вас є 50 магазинів, які працюють у 10 великих містах Індії, і ви працюєте протягом 10 років.

Скажімо, ви хочете вивчити дані останніх 8 років, щоб знайти кількість продажів солодощів у святкові сезони у 3 містах. Якщо це ваша мета, я рекомендую вам прийняти на роботу особу, яка має досвід майнінгу даних. Майстер даних, ймовірно, пройде історичну інформацію, що зберігається в застарілих системах, і використовує алгоритми для вилучення тенденцій.

Розглянемо інший випадок, коли ви хочете дізнатися, які солодощі отримали більше позитивних відгуків. У цьому випадку ваші джерела даних можуть не обмежуватися базами даних, вони можуть поширюватися на соціальні веб-сайти або повідомлення з відгуками клієнтів. У цьому випадку моєю пропозицією для вас було б працевлаштувати Data Scientist. Людина, зайнята науковим співробітником даних, більше підходить застосовувати алгоритми та проводити цей соціально-обчислювальний аналіз.

Основні відмінності між Data Science Vs Data Mining

Нижче наведено різницю між науковими даними та видобутком даних

Обмін даними - це діяльність, яка є частиною більш широкого процесу виявлення знань у базах даних (KDD), в той час як наукові дані - це сфера вивчення, подібно до прикладної математики чи інформатики.
Часто Наука даних розглядається в широкому сенсі, тоді як Data Mining вважається нішею.
Деякі заходи в галузі інтелектуального аналізу даних, такі як статистичний аналіз, запис потоків даних та розпізнавання шаблонів, можуть перетинатися з Data Science. Отже, Data Mining стає підмножиною Data Science.
Машинне навчання в майнінгу даних використовується більше для розпізнавання образів, тоді як в Data Science воно має більш загальне використання.

Примітка

Data Science та Data Mining не слід плутати з Big Data Analytics, і вони можуть мати як шахтарів, так і вчених, які працюють над великими наборами даних.

Таблиця порівняння даних Data Science Vs

Основа для порівняння	Видобуток даних	Дані науки
Що це?	Техніка	Площа
Фокус	Бізнес-процес	Наукове дослідження
Мета	Зробіть дані більш корисними	Створення продуктів, орієнтованих на дані, для організації
Вихід	Візерунки	Різноманітні
Призначення	Пошук тенденцій, раніше невідомих	Соціальний аналіз, побудова прогнозних моделей, виявлення невідомих фактів тощо
Професійна перспектива	Хтось із знаннями навігації між даними та статистичного розуміння може вести обмін даними	Людина повинна розуміти машинне навчання, програмування, інфо-графічні методи та володіти знаннями домену, щоб стати вченим
Обсяг	Обмін даними може бути підмножиною Data Science, оскільки гірнича діяльність є частиною потоку даних Data Science	Мультидисциплінарна наука даних складається з візуалізації даних, обчислювальних соціальних наук, статистики, обміну даними, обробки природних мов тощо
Зв'язується з (тип даних)	Переважно структуровані	Усі форми даних - структуровані, напівструктуровані та неструктуровані
Інші менш популярні імена	Археологія даних, збирання інформації, відкриття інформації, видобуток знань	Наука, керована даними

Висновок - Data Science Vs Data Mining

Тож ось ви йдете! Я впевнений, що тепер ви більше розумієте, в чому полягають ключові відмінності між ними та в якому контексті їх слід використовувати. Варто пам’ятати, що немає офіційних та точних визначень Data Science та Data Mining. Серед академій та галузі все ще тривають дебати щодо того, що є точним визначенням. Однак усі знаходяться на одній сторінці стосовно відмінностей на високому рівні та описів двох термінів, які ми досліджували в цій статті.