علم البيانات مقابل التنقيب في البيانات: الفرق بين علم البيانات واستخراج البيانات

مرحبًا بك في الدليل الشامل للاختلافات بين علوم البيانات واستخراج البيانات.

إن عالم التكنولوجيا الواسع ، إلى جانب تحسينها وتطويرها ، مزدحم الآن بمجموعة واسعة من المصطلحات الجديدة. من بينها مصطلحات مختلفة تتعلق بالبيانات. ظهرت المصطلحات المتعلقة بالبيانات وعروض العمل عندما أدركت المؤسسات والشركات الأرباح التي يمكن أن تحققها من البيانات التي جمعتها.

البيانات المتزايدة تحتاج إلى معالجة

البيانات موجودة في كل مكان ، ومع كل ثانية تمر ، يتم إضافة بيانات جديدة باستمرار. هل ستفاجئك بمعرفة أن البيانات تتضاعف؟ يتمتع الشخص الذي يمكنه دراسة البيانات بالقدرة على تحويل المبادئ الأساسية للتفاعل بين الفرد والمؤسسة. تتوقع مقالة فوربس أنه بحلول نهاية عام 2020 ، لكل إنسان على الأرض ، سيكون هناك 1.7 مليار بيانات جديدة كل ثانية . توقعت شركة IBM أنه تم إنشاء ما يقرب من 2.5 مليار غيغابايت من المعلومات كل يوم في عام 2012 وحده.

نظرًا لأنك هنا ، فمن الطبيعي أن تفترض أنك تدرك أن البيانات تتضاعف بسرعة ولا تظهر أي علامات على التوقف. أدى الاتجاه المتسق إلى إنشاء طرق عديدة لمعالجة البيانات ومعالجتها ، وكان أبرزها علم البيانات واستخراج البيانات.

غالبًا ما يتم استخدام المصطلحين "علم البيانات" و "استخراج البيانات" بالتبادل نظرًا لأن كلاهما يتعامل مع البيانات. ومع ذلك ، فإن لديهم عددًا كبيرًا من الاختلافات التي تميزهم في دوريين مختلفين.

تعلم دورة شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

علم البيانات مقابل التنقيب في البيانات

يجب على الطامحين والطلاب الذين يبحثون عن وظيفة في هذا المجال أن يعرفوا خصوصية وتفرد كل منهم. قبل أن نصل إلى التفاصيل ، دعونا نلقي نظرة سريعة على الاختلافات.

الدور الرئيسي:

يكتسب علم البيانات د رؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. إنه مجال متعدد التخصصات يستخدم للتحليل النوعي. وهو يتألف من العلوم السلوكية ومعالجة اللغة وتصورات البيانات واستخراج البيانات والإحصاءات والبيانات غير المنظمة.

يعمل تعدين البيانات على تحليل مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها من البيانات المنظمة للكشف عن الانحرافات والارتباطات والأنماط المخفية.

يتم استخدامه لاستخراج البيانات وإنشاء نماذج التنبؤ. إنها فئة فرعية من علوم البيانات.

فهم المجال:

يشار إلى علم البيانات أيضًا باسم العلم المستند إلى البيانات. هو مجال أو مجال واسع يشمل إجراءات الحصول على البيانات وتحليلها والحصول على المعلومات منها.

يشار إلى تعدين البيانات أيضًا باسم اكتشاف البيانات. إنها طريقة وتقنية شاملة لتحليل البيانات. ينصب التركيز على اكتشاف المعلومات القابلة للاستخدام في مجموعة البيانات واستخدامها لاكتشاف الأنماط المغطاة.

متى أصبح المفهوم شائعًا:

تم استخدام فريق علم البيانات منذ عام 1960.

أصبح مفهوم التنقيب عن البيانات شائعًا في التسعينيات.

هدف:

يحول علم البيانات ج بايت البيانات إلى بيانات قابلة للاستخدام للعثور على الأنماط والإعلان عن التنبؤات.

استخراج البيانات يستخلص المعلومات القابلة للاستخدام ويزيل البيانات الزائدة عن الحاجة من خلال عمليات مثل النمذجة الإحصائية

الاستخدامات:

تنشئ Data Science منتجات تركز على البيانات للشركات وتحرك القرارات من خلال مساعدة البيانات. يمكن استخدامه عبر الصناعات.

يركز التنقيب في البيانات على اكتشاف البيانات من مصادر متعددة وتحويل البيانات إلى أداة مفيدة. يمكن استخدامه عبر الصناعات

التطبيقات:

علم البيانات هو بحث علمي يمهد الطريق لتحليل يركز على المشروع أو البرنامج أو المحفظة.

في التنقيب عن البيانات ، حدد الاتجاهات والأنماط التي تستخدمها المنظمات لصياغة العمليات والتسويق والاستراتيجيات المالية لدعم نمو الأعمال.

منصة:

في علم البيانات ، من النقطة التي يتم فيها جمع البيانات. إنه مجال أوسع يشمل التنقيب عن البيانات

في التنقيب عن البيانات ، يتم إنشاء مجموعات بيانات أولية. إنها مجموعة فرعية من علم البيانات

ولكن للحصول على فهم واضح للاثنين ، من الضروري فهم ما يمثله كل مصطلح ، إلى جانب طرق عمله وأدواته. كما هو واضح مما سبق ، يعد استخراج البيانات أحد العمليات العديدة لعلوم البيانات.

فهم علوم البيانات

علم البيانات هو مجال للدراسة يشمل العلوم السلوكية والإحصاء واستخراج البيانات والرياضيات وتحليلات المعلومات والتحليلات التنبؤية. إنه مجال بحث أوسع يستخدم العديد من الخوارزميات والعمليات لاستخلاص رؤى إعلامية من كل من المعلومات المنظمة وغير المنظمة.

لا يمكن الحصول على المعلومات من البيانات غير المهيكلة من خلال العمليات التقليدية لاستخراج البيانات - هكذا يصبح علم البيانات مجالًا متكاملًا في حد ذاته. يتكون الإجراء من تجميع البيانات وفهمها واستخدام هذا الفهم للوصول إلى تحليل. بفضل هذه العملية ، يمكن لعلماء البيانات إنشاء تطبيقات ومنتجات متنوعة تتعامل معها ويتم إنشاؤها على أساس البيانات.

قراءة: مشاريع التنقيب عن البيانات في الهند

أهمية علم البيانات

البصمة التنظيمية والاجتماعية لعلوم البيانات متنوعة وواسعة. تظهر ورقة بحثية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن الشركات التي تستخدم البيانات المجمعة للتوصل إلى قرارات واستراتيجيات هي أكثر نجاحًا بنسبة 6٪ من منافسيها . لا عجب أن القرارات التي تعتمد على البيانات أصبحت هي المفضلة لكل الأعمال الذكية القائمة على التكنولوجيا. يعمل علم البيانات على تغيير مفهوم العالم بأساليب التسويق وتقارب المستهلك وقضايا الأعمال وسلسلة التوريد واتصالات الشركات والنمذجة التنبؤية.

اكتشف بحث Dresner أن الصناعات التي تساعد في الارتفاع في الاستثمار الضخم في البيانات هي الرعاية الصحية (اعتماد بنسبة 64٪) ، والتمويل (اعتماد بنسبة 71٪) ، والإعلان (اعتماد بنسبة 77٪) ، والتأمين (اعتماد بنسبة 83٪) ، والاتصالات (مع اعتماد هائل بنسبة 95٪) ). قد يكون علم البيانات مجالًا واسع الانتشار ، لكن هدفه الأساسي هو الحصول على البيانات للوصول إلى قرارات مدروسة جيدًا.

قراءة : راتب علماء البيانات في الهند

كيف يعمل علم البيانات؟

يتكون علم البيانات من الخطوات التالية:

• تراكم البيانات: يبدأ الإجراء بتراكم البيانات - قد يكون لهذه البيانات هيكلية وقد لا تكون كذلك ، بل وقد تكون شبه منظمة.
• الجدل حول البيانات: الخطوة التالية هي العمل على البيانات. يتم تنظيف البيانات التي تم الحصول عليها وتحويلها إلى تنسيق مفهوم للحصول على أقصى قدر من المخرجات منه. تعد مشاحنات البيانات مهمة طويلة جدًا. يتم إنفاق ما يقرب من 80٪ من فترة العمل في هذه الخطوة من الإجراء.
• تحليل البيانات: بعد الجدل ، حان وقت التحليل. تستخدم النماذج والخوارزميات الإحصائية لتحليل البيانات المحولة.
• تصور البيانات: في سياق كميات هائلة من البيانات ، يصبح تصور البيانات ضروريًا. من خلال المرئيات ، مثل الرسوم البيانية ، يتم استكشاف النتائج ونقلها بشكل أكثر فعالية.
• استخدام البيانات للتنبؤات: بالنسبة للتنبؤ الفعال للأنماط في المستقبل واكتساب الرؤى ، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي أفضل منتجع. فهي ليست ذات قيمة فقط لتوليد التنبؤ بالاتجاه ؛ كما أنها تساعد في إنشاء إجراءات ومنتجات جديدة ومبتكرة.
• إعادة تلخيص البيانات: تعتبر رؤى البيانات قيّمة للغاية لأنها تساعد في تطوير الخصائص. يسمح هذا للنموذج بالتحسين المستمر وتقديم أداء دقيق وتقديم نتائج تقريبية.

الأدوات المستخدمة في علم البيانات

يستفيد علم البيانات من بعض هذه الأدوات الأساسية:

• Python : هذه هي لغة البرمجة الأكثر تفضيلاً في عالم علوم البيانات بالإضافة إلى عالم تطوير البرمجيات. وذلك لأن مكتبات Python لعلوم البيانات توفر مجموعة متنوعة من المكتبات.
• Apache Spark : أداة متقدمة للبيانات الضخمة ، توفر Apache Spark مرافق تحليل البيانات ومعالجة البيانات. تشتهر بميزة تنفيذ معالجة التدفق ، بدلاً من المعالجة الدفعية التي تقوم بها الأنظمة الأساسية السابقة.
• SAS : نظام التحليل الإحصائي - المعروف أيضًا باسم SAS - تم إنشاؤه من قبل معهد SAS لتنفيذ العديد من الإجراءات الإحصائية. أداة قريبة المصدر ، وهي الخيار الشائع للعديد من الشركات نظرًا لإمكانية تنفيذها واستقرارها.
• Tableau : برنامج تصور ، يساعد Tableau في إنشاء مخططات ورسوم بيانية تفاعلية. يمكنه رسم خطوط الطول والعرض على الخرائط. علاوة على ذلك ، فإنه يتفاعل أيضًا مع قواعد بيانات SQL وجداول البيانات و OLAPs.
• R : لغة برمجة مفتوحة المصدر ، توفر R العديد من الحزم الإحصائية التي تساعد في تصور البيانات وتحليل البيانات .
• D3.js : مكتبة JavaScript لإنشاء صور تفاعلية ، D3.js هي أداة رائعة. إنه مفيد بشكل خاص لتضمين الرسوم البيانية المرئية في تطبيقات الويب.
• TensorFlow : مكتبة قوية للتعلم الآلي ، تتيح TensorFlow تنفيذ خوارزميات التعلم العميق. نظرًا لأنه مدعوم من قبل وحدات المعالجة الرسومية (GPU) ، فإن TensorFlow عبارة عن مكتبة معالجة سريعة. تعرف على المزيد حول أدوات علوم البيانات.

فهم التنقيب في البيانات

الغرض الأساسي من التنقيب في البيانات هو الكشف عن المعلومات المهمة في مجموعة البيانات والاستفادة منها على أفضل وجه لاكتشاف وفك تشفير الاتجاهات المستقبلية.

يتضمن التنقيب عن البيانات تحليل كميات كبيرة من البيانات السابقة التي ظلت في الظلام حتى اكتشافها. هذا هو إجراء البحث عن واكتساب رؤى جديرة بالاهتمام من مجموعات البيانات الكبيرة والتي تسمى التنقيب في البيانات. من خلال هذه العملية ، يتم التعرف على الاتجاهات الأساسية في مجموعات البيانات الضخمة.

أهمية التنقيب في البيانات

يتضمن التنقيب في البيانات مجموعة متنوعة من الأساليب المدرجة في علم البيانات. وبسبب هذا السبب ، يُنظر إلى استخراج البيانات على أنه فئة ضمن المجال الأكبر لعلوم البيانات. من المسلم به أن هناك تداخلًا طبيعيًا ، ومثل علم البيانات ، يشتمل التنقيب في البيانات أيضًا على تنظيف البيانات ، والتنبؤ بالنمط ، والتحليل الإحصائي ، وتحويل البيانات ، والتعلم الآلي ، وتصور البيانات.

ومع ذلك ، لا يركز التنقيب في البيانات على الخوارزميات فقط. الهدف الرئيسي من التنقيب في البيانات هو الحصول على البيانات من عدد كبير من المصادر وتحويلها إلى نسخة أكثر فائدة لنفسها.

تعرف على المزيد: أفضل خوارزميات استخراج البيانات

كيف يعمل التنقيب عن البيانات؟

يتكون التنقيب عن البيانات من الخطوات التالية:

• تنظيف البيانات : الخطوة الأولى هي تنظيف البيانات وإزالة المخالفات.
• تكامل البيانات : الخطوة الثانية هي تجميع ودمج البيانات التي تم جمعها من جميع المصادر المختلفة.
• اختيار البيانات : الخطوة التالية هي غربلة البيانات القابلة للاستخدام من جميع المعلومات المتكاملة ، والتي يمكن استخدامها لاستخراج البيانات.
• تنظيف البيانات : قد تحتوي البيانات التي تم الحصول عليها على بعض الأخطاء ، مثل عدم الاتساق وعدم وجود قيم تتطلب التنظيف. تستخدم هذه العملية مجموعة متنوعة من الأدوات والأساليب.
• تحويل البيانات : بعض الطرق المستخدمة لتحويل البيانات إلى تنسيق مفهوم هي التجميع والتنعيم والتسوية.
• تعدين البيانات : هذا هو جزء من الإجراء حيث يتم اكتشاف الأنماط. يعد تحليل الارتباط والتجميع من بعض الطرق المستخدمة في التنقيب عن البيانات لهذا الغرض.
• تقييم البيانات : الآن ، يتم التخلص من الأنماط غير ذات الصلة لتجنب الازدحام. يتم تحليل الأنماط المتبقية ، وهذا جزء مهم من الإجراء.
• استخدام البيانات : الجزء الأخير من الإجراء يستخدم البيانات المكتشفة. تُستخدم هذه البيانات المكتشفة أثناء التنقيب في البيانات للوصول إلى قرارات مستنيرة.

اقرأ أيضًا: تطبيقات التنقيب عن البيانات في العالم الحقيقي

الأدوات المستخدمة في التنقيب عن البيانات

يستفيد التنقيب في البيانات من بعض هذه الأساسيات:

• Weka : برنامج مفتوح المصدر طورته جامعة Wichita ، Weka عبارة عن واجهة مستخدم رسومية لاستخراج البيانات بدون تشفير ، وهي سهلة الاستخدام. باستخدام Weka ، يمكن استدعاء خوارزميات AI مباشرة أو استيرادها برمز Java. التجميع والتصور والتصنيف هي بعض الأدوات التي توفرها Weka.
• RapidMiner : واحدة من أكثر أدوات التنقيب عن البيانات المحبوبة ، لا يحتاج RapidMiner إلى رمز للتشغيل ، وهو مستند إلى Java. علاوة على ذلك ، فإنه يوفر مجموعة متنوعة من مرافق التنقيب عن البيانات مثل تمثيل البيانات والتجميع ومعالجة البيانات وما إلى ذلك.
• KNime : منصة قوية لاستخراج البيانات ، تُستخدم KNime بشكل أساسي في ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) ، والمعروف أيضًا باسم معالجة البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فهو يجمع بين العديد من مكونات التنقيب في البيانات والتعلم الآلي لتقديم مجموعة شاملة لجميع العمليات الملائمة.
• Oracle DataMining : أداة رائعة لتصنيف البيانات وتحليلها والتنبؤ بها ، تتيح Oracle DataMining لمستخدمها إجراء التنقيب عن البيانات في قواعد بيانات SQL لاستخراج المخططات وطرق العرض.
• Apache Mahout : امتداد لمنصة Hadoop Big Data ، أنشأ مطورو Apache Mahout لتلبية الطلب المتزايد على الإجراءات التحليلية واستخراج البيانات في Hadoop. وبالتالي ، لديها مرافق مثل التجميع والتصنيف والانحدار وما إلى ذلك.
• TeraData : التخزين ضروري لاستخراج البيانات. تُعرف TeraData أيضًا باسم قاعدة بيانات TeraData ، وتوفر مرافق المستودعات التي توفر أدوات التنقيب في البيانات. كما أنه يحفظ البيانات حسب الاستخدام - وهذا يعني أنه يتم توفير وصول سريع إلى البيانات المستخدمة بانتظام.
• البرتقالي : اشتهر بجمعه بين مرفق تعدين البيانات والتعلم الآلي ، البرتقالي هو برنامج مكتوب بلغة بايثون. يوفر صورًا تفاعلية وجذابة لعملائه.

تلخيص الاختلافات بين علم البيانات والتنقيب في البيانات

يشير تحليل الاختلافات أعلاه إلى أن علم البيانات واستخراج البيانات هما مفهومان رئيسيان لتكنولوجيا البيانات. كلاهما يدور حول التعامل مع الكمية المتزايدة بسرعة من البيانات ، لكن مشاركتهما في تداخل البيانات مثل التنقيب في البيانات هي إحدى العمليات العديدة لعلوم البيانات.

يلعب كلاهما أدوارًا رئيسية في مساعدة المؤسسات على التعرف على الفرص والوصول إلى قرارات جديرة بالاهتمام. بالإضافة إلى ذلك ، كما تمت مناقشته ، فإن المعرفة اللازمة للإجراءات في كلا المجالين تختلف أيضًا. ومن ثم ، فإن تحليل الاختلافات في نهجهم والأدوات المستخدمة والخطوات المطبقة - يستحق المعرفة.

ماذا تعني الاختلافات بالنسبة لك كطالب؟

إن فهم الاختلافات بين المفهومين هو مجرد الخطوة الأولى في إدراك هدفك الشخصي أو طموحك. هل أنت سعيد بتنظيف البيانات والعمل على البيانات المنظمة وغير المنظمة؟ أم أنك تميل أكثر نحو استخدام مجموعات البيانات أو قواعد البيانات لاكتشاف ما تخفيه الأرقام والأرقام؟ البيانات هي واحدة من أغلى المواد المتاحة في الكون ، على الرغم من الإغلاق العالمي الحالي الذي تفرضه الحكومات في جميع أنحاء العالم.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

خاتمة

إنها البيانات التي أدت إلى هذه القرارات ، وهي البيانات التي ستساعد في تعميم العلاج. لكن السؤال هو ، هل تريد جمع البيانات وتنظيفها واستخراجها وتحليلها وتلخيصها وتصورها كعالم ، أم أنك تريد فقط تجربة الإثارة في العثور على الانحرافات والارتباطات في البيانات المنظمة الضخمة التي تتم مشاركتها معك؟

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1- على - 1 مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.