Дізнайтеся 5 корисних порівнянь між науковими даними та статистикою

Різниця між науковими даними та статистикою

Наука даних є однією з швидко розвиваються тенденцій в обчислювальній техніці і є величезною багатопрофільною сферою. Наука даних поєднує застосування предметів, а саме: інформатики, інженерії програмного забезпечення, математики та статистики, програмування, економіки та управління бізнесом. Наука даних базується на зборі, підготовці, аналізі, управлінні, візуалізації та зберіганні великих обсягів інформації. Прості наукові дані можна зрозуміти як тісні зв'язки з базами даних, включаючи великі дані та інформатику. Дослідник даних - це людина, яка має адекватні знання в галузі щодо відповідного питання.

Великі дані тісно інтегровані з наукою даних і насправді розвиваються великими даними в різних програмах та випадках використання. Ми знаємо, що великі дані здебільшого доступні у неструктурованих форматах і містять нечислові дані. Корисна інформація легко закопується у великі дані, що складаються з блогів, аудіо / відео файлів, зображень, текстових повідомлень, соціальних мереж тощо. Усі ці дані є лише шумом, якщо їх не проаналізувати і з них не витягувати корисну інформацію. Крім того, нині бізнес розглядає Інтернет як свій основний інформаційний канал через зростаючу роль соціальної мережі та її ділового потенціалу. Усі ці дані представляють великий інтерес для науковця даних, оскільки за допомогою цих даних можна вирішити багато проблем для організацій, а також суспільства.

Наука даних є спеціалізованою майстерністю і її можна розуміти як:

Розробка та реалізація в 4A - Архітектура даних, придбання, аналіз та архівування
Застосування передових методик з математики та статистики для моделювання даних для глибокого аналізу
Адекватні навички програмування та розробки, навички розробки алгоритмів
Навички аналітичного та етичного міркування
Комунікаційні та ділові навички

Тому очевидно, що наука про дані є міждисциплінарною сферою і потребує різноманітних наборів навичок для оволодіння цією областю. Приклади використання в науці даних схожі на аналітику даних - вони починаються з чіткого твердження проблеми і рішення, нарешті, закінчуються чітко визначеними показниками. Тому вчені даних вважаються знайомими з бізнес-моделями та парадигмами, які задають хороші запитання бізнесу, щоб отримати змістовну інформацію з даних наборів даних.

Статистика є ще одним широким предметом, який займається вивченням даних і широко застосовується у численних галузях. Статистика забезпечує методологію робити висновки з даних. Він дає різні методи для збору даних, аналізу їх та інтерпретації результатів і широко використовується вченими, дослідниками та математиками при вирішенні завдань. Статистика є синонімом даних, що займають велику кількість даних - збирання, обробка та інтерпретація оброблюваних даних.

Хоча статистика забезпечує методи збирання та аналізу даних, вона допомагає отримувати інформацію з числових і категоричних даних. Категоричні дані стосуються унікальних даних, приклади - група крові людини, сімейний стан тощо. Статистика є надзвичайно важливою у дослідженнях, пов’язаних з даними, тому що це допомагає,

Вирішення типу даних, необхідних для вирішення певної проблеми
Організація та узагальнення даних
Аналіз, який потрібно зробити, щоб зробити висновки з даних
Оцінка ефективності результатів та оцінка невизначеності

Методи, що надаються статистикою, включають:

Дизайн для планування та проведення досліджень
Описи, що передбачають вивчення та узагальнення даних
Робити прогнози та умовиводи, використовуючи явища, представлені даними

Порівняння «голова до голови» між Data Science та статистикою (Інфографіка)

Нижче наведено топ-5 порівнянь між Data Science та статистикою

Ключові відмінності між наукою даних та статистикою

Наука даних поєднує мультидисциплінарні поля та обчислення для інтерпретації даних для прийняття рішень, тоді як статистика стосується математичного аналізу, який використовує кількісно оцінені моделі для представлення заданого набору даних.
Наука даних більш орієнтована на сферу великих даних, яка прагне забезпечити глибоку інформацію з величезних обсягів складних даних. З іншого боку, статистика забезпечує методологію збору, аналізу та висновку з даних.
Наука даних використовує інструменти, методи та принципи для просіювання та класифікації великих обсягів даних у належні набори даних чи моделі. Це суперечить статистиці, яка обмежується такими інструментами, як аналіз частоти, середня, медіана, дисперсійний аналіз, кореляція та регресія тощо.
Наука даних буде досліджувати та перевіряти дані для виведення фактичних, кількісних та статистичних висновків. Це протилежне статистиці, яка зосереджена на аналізі, використовуючи стандартні методи, що включають математичні формули та методи.
Науковець повинен мати набір навичок для аналізу та спрощення проблем за допомогою складних наборів даних для з'ясування інформації, тоді як статистик буде використовувати методи чисельного та кількісного аналізу.

Таблиця порівняння даних Science vs статистики

Відмінності між науковими даними та статистикою пояснюються в пунктах, представлених нижче

Основа для порівняння	Дані науки	Статистика
Значення	Міжпредметна область наукових методик Аналогічно для обміну даними використовуються процеси, алгоритми та системи Витяг інформації з інформації (структурованої або неструктурованої)	Забезпечує набір методів представлення даних Галузь математики Наведіть методи проектування експериментів Планується збір, аналіз даних та подання для подальших оцінок
Концепція	На основі наукових обчислювальних прийомів Охоплює машинне навчання, інші аналітичні процеси, бізнес-моделі Використовує розширену математику та статистику для отримання нової інформації з великих даних Широка дисципліна, що передбачає програмування, розуміння бізнес-моделей, тенденцій тощо.	Статистика - це наука даних Він використовується для вимірювання або оцінки атрибута Застосовує статистичні функції або алгоритми для наборів даних для визначення значень, що підходять для проблеми, що вивчається
Основи формування	Для вирішення проблем, пов'язаних з даними Моделюйте великі дані для аналізу з метою розуміння тенденцій, моделей, поведінки та ефективності бізнесу Підтримує у прийнятті рішень	Розробити та сформулювати реальні питання на основі даних Представити дані у вигляді таблиць, діаграм, графіків Розуміти методики аналізу даних Підтримка прийняття рішень
Області застосування	Системи охорони здоров'я Фінанси Виявлення шахрайства та вторгнення Виробництво, машинобудування Аналіз ринку тощо.	· Торгівля та торгівля Промисловість Населення, економіка Психологія Біологія та фізичні науки Астрономія тощо.
Підхід	Застосовувати наукові методи у вирішенні проблем, використовуючи випадкові дані Визначає вимоги до даних для даної проблеми Визначте методи для отримання бажаних результатів Надання цінності організаціям, що використовують дані	Використання математичних формул, моделей та понять Аналіз випадкових даних Оцініть значення для різних атрибутів даних Визначити поведінку на основі даних

Висновок - Наука даних проти статистики

Підсумовуючи це, можна зазначити, що наука про дані та статистику є невідрізною і тісно пов'язана. Зрозуміло, що статистика є інструментом або методом науки про дані, тоді як наука даних - це широка область, де статистичний метод є важливим компонентом. Наука та статистика будуть продовжувати існувати, і між цими двома дисциплінами буде велике збіг. Зауважимо також, що всі статистики не можуть стати науковцями даних і навпаки. Недавно наука про дані розвинулася з великими даними і продовжить зростати в найближчі роки, оскільки зростання даних, здається, не закінчується.