Data Science Vs Data Mining: Diferencia entre Data Science y Data Mining

Bienvenido a la guía completa sobre las diferencias entre Data Science y Data Mining.

El vasto universo de la tecnología, junto con su mejora y desarrollo, ahora está repleto de una amplia gama de nuevas terminologías. Entre ellos se encuentran diferentes términos relacionados con los datos. Las terminologías relacionadas con los datos y las ofertas de trabajo surgieron cuando las organizaciones y empresas se dieron cuenta de las ganancias que podían obtener de los datos que recopilaban.

Los crecientes datos necesitan ser manejados

Los datos están en todas partes, y con cada segundo que pasa, se siguen agregando nuevos datos. ¿Te sorprendería saber que los datos se están duplicando? Una persona que puede estudiar los datos tiene el poder de transformar los principios básicos de la interacción individuo-empresa. Un artículo de Forbes predice que para fines de 2020, por cada ser humano en la Tierra, habrá 1.700 millones de datos nuevos cada segundo . IBM especuló que solo en el año 2012 se crearon aproximadamente 2.500 millones de gigabytes de información todos los días.

Ya que está aquí, es natural suponer que es consciente de que los datos se multiplican rápidamente y no muestran signos de detenerse. La tendencia constante ha llevado a la generación de numerosos métodos de procesamiento y manejo de datos, siendo los dos más destacados Data Science y Data Mining.

Los dos términos Data Science y Data Mining a menudo se usan indistintamente, ya que ambos tratan con datos. Sin embargo, tienen una gran cantidad de diferencias que los distinguen en dos ligas diferentes.

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Ciencia de datos versus minería de datos

Los aspirantes y estudiantes que buscan una carrera en el campo deben conocer la individualidad y singularidad de cada uno. Antes de llegar a los detalles, echemos un vistazo rápido a las diferencias.

El papel principal:

Data Science obtiene información de datos estructurados y no estructurados. Es un campo multidisciplinario utilizado para el análisis cualitativo. Se compone de ciencias del comportamiento, procesamiento del lenguaje, visualizaciones de datos, minería de datos y estadísticas y datos no estructurados.

La minería de datos analiza conjuntos de datos creados a partir de datos estructurados para descubrir anomalías y correlaciones y patrones ocultos.

Se utiliza para extraer datos y generar modelos de predicción. Es una subcategoría de la ciencia de datos.

Entendiendo el dominio:

La ciencia de datos también se conoce como ciencia basada en datos. Es un campo o dominio amplio que incluye los procedimientos de obtención y análisis de datos y la obtención de información a partir de ellos.

La minería de datos también se conoce como descubrimiento de datos. Es un método y una técnica que incluye el análisis de datos. La atención se centra en descubrir información utilizable en un conjunto de datos y utilizarla para descubrir patrones ocultos.

¿Cuándo se hizo popular el concepto?

El equipo de ciencia de datos se ha utilizado desde 1960.

El concepto de minería de datos se hizo popular en la década de 1990.

Propósito:

La ciencia de datos convierte los bytes de datos en datos utilizables para encontrar patrones y anunciar predicciones.

La minería de datos extrae información utilizable y elimina datos redundantes a través de procesos como el modelado estadístico

Usos:

Data Science crea productos centrados en datos para empresas e impulsa decisiones con la ayuda de datos. Se puede utilizar en todas las industrias.

La minería de datos se centra en descubrir datos de múltiples fuentes y convertirlos en una herramienta útil. Se puede utilizar en todas las industrias.

Aplicaciones:

La ciencia de datos es una investigación científica que allana el camino para un análisis centrado en proyectos, programas o carteras.

En la minería de datos, las organizaciones utilizan las tendencias y los patrones identificados para formular operaciones, marketing y estrategias financieras para impulsar el crecimiento empresarial.

Escenario:

En Data Science, desde el punto donde se recopilan los datos. Es un campo más amplio que incluye la minería de datos.

En Minería de datos, una vez que se crean los conjuntos de datos. Es un subconjunto de la ciencia de datos.

Pero para obtener una comprensión clara de los dos, es esencial comprender lo que representa cada término, junto con su funcionamiento y herramientas. Como es obvio de lo anterior, la minería de datos es uno de los muchos procesos de la ciencia de datos.

Comprender la ciencia de datos

Data Science es un dominio de estudio que incorpora ciencias del comportamiento, estadísticas, minería de datos, matemáticas, análisis de información y análisis predictivos. Es un área de investigación más amplia que hace uso de muchos algoritmos y operaciones para obtener información valiosa a partir de información estructurada y no estructurada.

No es posible obtener información de datos no estructurados a través de los procesos tradicionales de extracción de datos; así es como la ciencia de datos se convierte en un dominio integral en sí mismo. El procedimiento consiste en acumular datos, comprenderlos y utilizar esta comprensión para llegar a un análisis. Es gracias a este proceso que los científicos de datos pueden crear diversas aplicaciones y productos que tratan y se crean a partir de los datos.

Leer: Proyectos de minería de datos en India

La importancia de la ciencia de datos

La impronta organizacional y social de Data Science es diversa y amplia. Un artículo del MIT muestra que las empresas que utilizan datos recopilados para llegar a decisiones y estrategias tienen un 6 % más de éxito que sus competidores . No es de extrañar que las decisiones basadas en datos se estén convirtiendo en las favoritas de todas las empresas inteligentes y tecnológicas que existen. La ciencia de datos está cambiando rápidamente la percepción mundial de las tácticas de marketing, la afinidad del consumidor, los problemas comerciales, la cadena de suministro, las conexiones corporativas y los modelos predictivos.

La investigación de Dresner descubrió que las industrias que lideraron el aumento de la gran inversión en datos fueron Salud (64 % de adopción), Finanzas (71 % de adopción), Publicidad (77 % de adopción), Seguros (83 % de adopción) y Telecomunicaciones (con una enorme adopción del 95 %). ). La ciencia de datos puede ser un campo generalizado, pero su objetivo principal es obtener datos para llegar a decisiones bien investigadas.

Leer : Salario de los científicos de datos en la India

¿Cómo funciona la ciencia de datos?

Data Science comprende los siguientes pasos:

• Acumulación de datos: El procedimiento comienza con la acumulación de datos, estos datos pueden tener estructura o no, e incluso pueden estar semiestructurados.
• Arreglar los datos: El siguiente paso es trabajar sobre los datos. Los datos obtenidos se limpian y se convierten a un formato comprensible para obtener el máximo rendimiento de ellos. La disputa de datos es una tarea bastante larga. Casi el 80% del período de trabajo se dedica a este paso del procedimiento.
• Analizando los datos: Post disputa, es hora de análisis. Los modelos estadísticos y los algoritmos se utilizan para analizar los datos convertidos.
• Visualización de datos: en el contexto de grandes cantidades de datos, la visualización de datos se vuelve esencial. A través de imágenes, como gráficos, los resultados se exploran y transmiten de manera más efectiva.
• Uso de los datos para predicciones: tanto para la previsión eficiente de patrones en el futuro como para obtener información, los algoritmos de IA son el mejor recurso. No solo son valiosos para generar predicciones de tendencias; también ayudan a la creación de procedimientos y productos frescos e innovadores.
• Recapitulación de los datos: las percepciones de los datos son inmensamente valiosas ya que ayudan al desarrollo de propiedades. Esto permite que el modelo mejore constantemente y brinde un rendimiento puntual y entregue resultados aproximados.

Herramientas utilizadas en Data Science

Data Science hace uso de algunas de estas herramientas esenciales:

• Python : este es el lenguaje de programación más favorecido en el mundo de la ciencia de datos, así como en el universo del desarrollo de software. Esto se debe a que las bibliotecas de python para la ciencia de datos proporcionan una amplia gama de bibliotecas.
• Apache Spark : una herramienta avanzada para Big Data, Apache Spark ofrece funciones de análisis y procesamiento de datos. Es más conocido por su función de realizar procesamiento continuo, en lugar del procesamiento por lotes realizado por sus plataformas predecesoras.
• SAS : Sistema de Análisis Estadístico – también conocido como SAS – ha sido creado por el Instituto SAS para llevar a cabo multitud de procedimientos estadísticos. Una herramienta de fuente cercana, es la opción popular para muchas empresas debido a su viabilidad y estabilidad.
• Tableau : un software de visualización, Tableau ayuda en la creación de tablas y gráficos interactivos. Puede trazar latitudes y longitudes en mapas. Además, también interactúa con bases de datos SQL, hojas de cálculo y OLAP.
• R : un lenguaje de programación de código abierto, R proporciona numerosos paquetes estadísticos que ayudan a la visualización y el análisis de datos .
• D3.js : una biblioteca de JavaScript para generar imágenes interactivas, D3.js es una gran herramienta. Es especialmente útil para incrustar gráficos agradables a la vista en aplicaciones web.
• TensorFlow : una sólida biblioteca de aprendizaje automático, TensorFlow permite la implementación de algoritmos de aprendizaje profundo. Dado que es compatible con GPU (Unidad de procesamiento gráfico) , TensorFlow es una biblioteca de procesamiento rápido. Obtenga más información sobre las herramientas de ciencia de datos.

Comprender la minería de datos

El propósito central de la minería de datos es descubrir información importante en un conjunto de datos y hacer el mejor uso de esto para descubrir y decodificar tendencias futuras.

La minería de datos implica el análisis de grandes cantidades de datos pasados ​​que permanecieron en la oscuridad hasta que fueron descubiertos. Es este procedimiento de buscar y obtener información valiosa de grandes conjuntos de datos que se denomina minería de datos. A través de este proceso, se descubren las tendencias subyacentes en grandes conjuntos de datos.

La importancia de la minería de datos

La minería de datos implica una amplia variedad de métodos incluidos en la ciencia de datos. Es por esta razón que la minería de datos se considera una categoría dentro del dominio más amplio de la ciencia de datos. Es cierto que existe una superposición natural y, al igual que la ciencia de datos, la minería de datos también incorpora la limpieza de datos, la predicción de patrones, el análisis estadístico, la conversión de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos.

Sin embargo, la minería de datos no se centra únicamente en los algoritmos. El principal objetivo de la minería de datos es obtener datos de un gran número de fuentes y transformarlos en una versión más útil de sí mismos.

Más información: Principales algoritmos de minería de datos

¿Cómo funciona la minería de datos?

La minería de datos comprende los siguientes pasos:

• Limpieza de datos : El primer paso es limpiar los datos y eliminar las irregularidades.
• Integración de datos : el segundo paso es acumular y combinar datos recopilados de todas las diversas fuentes.
• Selección de los datos : el siguiente paso es seleccionar los datos utilizables de toda la información integrada, que se puede utilizar para la minería de datos.
• Limpieza de los datos : Los datos obtenidos pueden tener algunos errores, como inconsistencias y valores ausentes, que requieren limpieza. Este proceso hace uso de una variedad de herramientas y métodos.
• Conversión de los datos : algunos de los métodos utilizados para convertir los datos en un formato comprensible son la agregación, el suavizado y la normalización.
• Minería de datos : esta es la parte del procedimiento donde se descubren patrones. El análisis de asociación y el agrupamiento son algunos de los métodos utilizados en Minería de Datos para este propósito.
• Evaluación de los datos : ahora, los patrones irrelevantes se eliminan para evitar el desorden. Los patrones que quedan se analizan, y esta es una parte importante del procedimiento.
• Usando los datos : La última parte del procedimiento hace uso de los datos descubiertos. Estos datos descubiertos durante la minería de datos se utilizan para llegar a decisiones bien informadas.

Lea también: Aplicaciones de minería de datos en el mundo real

Herramientas utilizadas en Minería de Datos

La minería de datos hace uso de algunos de estos elementos esenciales:

• Weka : un software de código abierto desarrollado por la Universidad de Wichita, Weka es una GUI de minería de datos sin codificación, que es fácil de usar. Con Weka, los algoritmos de IA pueden llamarse directamente o importarse con código Java. La agrupación, la visualización y la clasificación son algunas de las herramientas proporcionadas por Weka.
• RapidMiner : una de las herramientas de minería de datos más queridas, RapidMiner no necesita código para funcionar y está basado en Java. Además, ofrece una variedad de instalaciones de minería de datos, como representación de datos, agrupación, procesamiento de datos, etc.
• KNime : una poderosa plataforma de minería de datos, KNime se utiliza principalmente para ETL (extracción, transformación y carga), también conocido como procesamiento de datos. Además, combina numerosos componentes de minería de datos y aprendizaje automático para ofrecer un conjunto inclusivo para todas las operaciones de ajuste.
• Oracle DataMining : una herramienta maravillosa para la clasificación, el análisis y la predicción de datos, Oracle DataMining permite a su usuario realizar minería de datos en bases de datos SQL para la extracción de esquemas y vistas.
• Apache Mahout : una extensión de Hadoop Big Data Platform, los desarrolladores de Apache crearon Mahout para responder a la creciente demanda de procedimientos analíticos y minería de datos en Hadoop. En consecuencia, tiene funciones como agrupamiento, clasificación, regresión, etc.
• TeraData : el almacenamiento es esencial para la minería de datos. También conocida como base de datos TeraData, TeraData ofrece instalaciones de almacenamiento que brindan herramientas de minería de datos. También conserva los datos según el uso, lo que significa que se proporciona un acceso rápido a los datos de uso regular.
• Orange : mejor conocido por combinar la instalación de minería de datos y el aprendizaje automático, Orange es un software escrito en Python. Proporciona imágenes interactivas y atractivas para sus consumidores.

Resumiendo las diferencias entre Data Science y Data Mining

El análisis anterior de las diferencias indica que la ciencia de datos y la minería de datos son dos conceptos clave de la tecnología de datos. Ambos giran en torno al manejo de la cantidad de datos que aumenta rápidamente, pero su participación en los datos se entremezcla, ya que la minería de datos es uno de los muchos procesos de la ciencia de datos.

Ambos juegan un papel clave para ayudar a las organizaciones a reconocer oportunidades y llegar a decisiones valiosas. Además, como se ha comentado, los conocimientos necesarios para los trámites en ambos campos también varían. Por lo tanto, vale la pena conocer el análisis de las diferencias en su enfoque, herramientas utilizadas y pasos aplicados.

¿Qué significan las diferencias para ti como estudiante?

Comprender las diferencias entre los dos conceptos es solo el primer paso para reconocer su meta o ambición personal. ¿Está satisfecho con la limpieza de datos y el trabajo con datos estructurados y no estructurados? ¿O está más inclinado a usar conjuntos de datos o bases de datos para descubrir qué esconden los números y las cifras? Los datos son uno de los materiales más caros disponibles en el universo, a pesar del bloqueo global actual impuesto por los gobiernos de todo el mundo.

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Conclusión

Son los datos los que dieron como resultado estas decisiones, y son los datos los que ayudarán a popularizar una cura. Pero, la pregunta es, ¿quieres recopilar, limpiar, extraer, analizar, resumir y visualizar los datos como científico, o solo quieres experimentar la emoción de encontrar anomalías y correlaciones en los enormes datos estructurados que compartimos contigo?

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