Разлика между извличане на данни и наука за данни

Сега живеем в дигитален свят. По -голямата част от нашата глобална икономика е станала цифрова. Настъпва фундаментална трансформация и фокусът е повече върху множество приложения. Сливането на компютри и комуникации изигра ключова роля в тази трансформация. Появата на уеб и социални мрежи доведе до генериране на огромни количества данни всяка секунда, което представлява както възможности, така и предизвикателства за теорията. Самият обем от данни изисква промяна в разбирането ни за данните и как да извлечем използваема информация от данните. . Макар че традиционните области на компютърните науки остават важни, пресичането на огромните обеми от данни изисква инструменти и технологии от нова епоха, като Data Science и Data Mining.

Какво е Data Science?

Data Science е нововъзникваща област на компютърните науки, която се фокусира върху данните. В медиите имаше много шум около „науката за данните“, но липсват дефиниции около най -основната терминология. Какво все пак е Data Science? Как науката за данните е свързана с големите данни? Data Science е интердисциплинарна област, която използва комбинация от инструменти, алгоритми и машинни принципи за извличане на използваема информация както от структурирани, така и от неструктурирани данни. Науката за данните не е просто статистика или машинно обучение, а по -скоро поле за себе си, което се занимава с анализ на данни и моделиране, за да разбере сложния свят от данни. Учен по данни е отговорен за тази работа; той събира данни от различни източници, организира и анализира данните и след това съобщава констатациите по начин, който ефективно влияе върху бизнес решенията. Целта е да се извлече полезна информация от данните.

Какво е Data Mining?

Извличането на данни е процес на откриване на аномалии, модели и корелации в големи набори необработени данни за извличане на полезна информация. Извличането на данни е откриване на знания от огромното количество данни, събрани ежедневно. Той просто превръща голяма колекция от необработени данни в знания. Той е свързан с машинното обучение и може да бъде описан като наука за извличане на полезна информация от големи масиви от данни или бази данни. Извличането на данни може да се приложи в различни области като метод за анализ на данни за намиране на резултати. Тя може да се разглежда като резултат от естествената еволюция на информационните технологии. Целта на извличането на данни е да се открият свойства на съществуващи данни, които преди това са били неизвестни, и да се намерят статистически правила или модели от тези данни, за да се решат сложни изчислителни проблеми. С прости думи, извличането на данни е извличане на знания от данни.

Разлика между Data Mining и Data Science

Смисъл

-Data Science е интердисциплинарна област на компютърните науки, която използва комбинация от инструменти, алгоритми и машинни принципи за извличане на използваема информация от структурирани и неструктурирани данни. Това е нововъзникваща област на изследване, която се фокусира върху разбирането на сложния свят от данни. Извличането на данни, от друга страна, може да се опише като наука за извличане на полезна информация от големи масиви от данни или бази данни. Извличането на данни може да се използва като синоним на друг широко използван термин „откриване на знания от данни“ или KDD.

Цел

- Извличането на данни е процес, който се използва за превръщане на необработени данни в използваема информация. Целта на извличането на данни е да се открият свойства на съществуващи данни, които преди това са били неизвестни, и да се намерят статистически правила или модели от тези данни, за да се решат сложни изчислителни проблеми. Data Science не е просто статистика или машинно обучение, а по -скоро файл за себе си. Целта на науката за данните е да използва определени специализирани изчислителни методи за откриване на смислена и полезна информация в рамките на набор от данни, за да се вземат важни решения.

Поле

- Науката за данните е мултидисциплинарна област, която включва редица свързани области като системи за бази данни, инженеринг на данни, анализ на данни, визуализация, прогнозно моделиране, експериментиране и бизнес разузнаване. Науката за данните обхваща широк спектър от техники, приложения и дисциплини. Извличането на данни, от друга страна, е свързано с разкриването на ценна информация от огромното количество данни и преобразуването на тези данни в организирани знания. Извличането на данни е само част от по -широк процес на KDD, докато науката за данни е комбинация от техники и процеси, които също могат да включват извличане на данни.

Извличане на данни срещу наука за данни: Сравнителна диаграма

Резюме на Data Mining срещу Data Science

Накратко, извличането на данни е процес, който се използва за превръщане на необработени данни в използваема информация, докато науката за данни е мултидисциплинарна област, която включва събиране и съхраняване на данни, анализ и извличане на ценна информация от данните. Науката за данните използва определени специализирани изчислителни методи за откриване на смислена и полезна информация в рамките на набор от данни, за да извлече ценна информация от данните, за да повлияе положително на бизнес операциите. Извличането на данни е просто процес на пресичане през съществуващите бази данни за генериране на нова информация.

Вижте повече за: ,