Data Science Vs Data Mining : Différence entre Data Science et Data Mining

Bienvenue dans le guide complet des différences entre Data Science et Data Mining.

Le vaste univers de la technologie, ainsi que son amélioration et son développement, regorge désormais d'un large éventail de nouvelles terminologies. Parmi eux se trouvent différents termes liés aux données. Les terminologies liées aux données et les offres d'emploi ont vu le jour lorsque les organisations et les entreprises ont réalisé les bénéfices qu'elles pouvaient tirer des données qu'elles collectaient.

Les données en plein essor doivent être traitées

Les données sont partout, et à chaque seconde qui passe, de nouvelles données sont ajoutées. Seriez-vous surpris de savoir que les données doublent ? Une personne capable d'étudier les données a le pouvoir de transformer les principes de base de l'interaction individu-entreprise. Un article de Forbes prédit que d'ici la fin de 2020, pour chaque être humain sur Terre, il y aura 1,7 milliard de nouvelles données chaque seconde . IBM a émis l'hypothèse qu'environ 2,5 milliards de gigaoctets d'informations ont été créés chaque jour au cours de la seule année 2012.

Puisque vous êtes ici, il est naturel de supposer que vous êtes conscient que les données se multiplient rapidement et ne montrent aucun signe d'arrêt. La tendance constante a conduit à la génération de nombreuses méthodes de traitement et de traitement des données, les deux plus importantes étant la science des données et l'exploration de données.

Les deux termes Data Science et Data Mining sont souvent utilisés de manière interchangeable car ils traitent tous les deux de données. Cependant, ils présentent un grand nombre de dissemblances qui les distinguent dans deux ligues différentes.

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Science des données vs exploration de données

Les aspirants et les étudiants à la recherche d'une carrière dans le domaine doivent connaître l'individualité et le caractère unique de chacun. Avant d'entrer dans les détails, examinons rapidement les différences.

Le rôle principal :

La science des données tire des informations de données structurées et non structurées. C'est un domaine multidisciplinaire utilisé pour l'analyse qualitative. Il comprend la science du comportement, le traitement du langage, les visualisations de données, l'exploration de données, les statistiques et les données non structurées.

L'exploration de données analyse les ensembles de données créés à partir de données structurées pour découvrir les anomalies et les corrélations et modèles cachés.

Il est utilisé pour extraire des données et générer des modèles de prédiction. C'est une sous-catégorie de la science des données.

Comprendre le domaine :

La science des données est également appelée science axée sur les données. Il s'agit d'un domaine ou d'un vaste domaine qui comprend les procédures d'obtention et d'analyse des données et d'obtention d'informations à partir de celles-ci.

L'exploration de données est également appelée découverte de données. Il s'agit d'une méthode et d'une technique incluant l'analyse des données. L'accent est mis sur la découverte d'informations utilisables dans un ensemble de données et leur utilisation pour découvrir des modèles couverts.

Quand le concept est-il devenu populaire :

L'équipe de science des données est utilisée depuis 1960.

Le concept d'exploration de données est devenu populaire dans les années 1990.

But:

La science des données convertit les octets de données en données utilisables pour trouver des modèles et annoncer des prédictions.

L'exploration de données extrait les informations utilisables et élimine les données redondantes grâce à des processus tels que la modélisation statistique

Les usages:

Data Science crée des produits axés sur les données pour les entreprises et oriente les décisions à l'aide des données. Il peut être utilisé dans toutes les industries.

L'exploration de données se concentre sur la découverte de données provenant de plusieurs sources et la conversion des données en un outil utile. Il peut être utilisé dans toutes les industries

Applications:

La science des données est une recherche scientifique qui ouvre la voie à une analyse centrée sur un projet, un programme ou un portefeuille.

Dans l'exploration de données, les tendances et les modèles identifiés sont utilisés par les organisations pour formuler des stratégies opérationnelles, marketing et financières afin d'alimenter la croissance de l'entreprise.

Étape:

En science des données, à partir du moment où les données sont collectées. C'est un domaine plus large qui inclut l'exploration de données

En Data Mining, une fois les ensembles de données créés. C'est un sous-ensemble de la science des données

Mais pour bien comprendre les deux, il est essentiel de comprendre ce que chaque terme représente, ainsi que son fonctionnement et ses outils. Comme il ressort de ce qui précède, le Data Mining est l'un des nombreux processus de la science des données.

Comprendre la science des données

La science des données est un domaine d'étude intégrant la science du comportement, les statistiques, l'exploration de données, les mathématiques, l'analyse de l'information et les analyses prédictives. Il s'agit d'un domaine de recherche plus large qui utilise de nombreux algorithmes et opérations pour tirer des informations informatives à partir d'informations structurées et non structurées.

Obtenir des informations à partir de données non structurées n'est pas possible via les processus traditionnels d'extraction de données - c'est ainsi que la science des données devient un domaine à part entière. La procédure consiste à accumuler des données, à les comprendre et à utiliser cette compréhension pour arriver à une analyse. C'est grâce à ce processus que les scientifiques des données peuvent créer diverses applications et produits qui traitent et sont créés sur la base de données.

Lire : Projets d'exploration de données en Inde

L'importance de la science des données

L'empreinte organisationnelle et sociale de la Data Science est diverse et large. Un article du MIT montre que les entreprises qui utilisent les données recueillies pour arriver à des décisions et à des stratégies ont 6 % plus de succès que leurs concurrents . Il n'est pas étonnant que les décisions basées sur les données deviennent un favori pour toutes les entreprises intelligentes et axées sur la technologie. La science des données change rapidement la perception mondiale des tactiques de marketing, de l'affinité des consommateurs, des problèmes commerciaux, de la chaîne d'approvisionnement, des relations avec les entreprises et de la modélisation prédictive.

Les recherches de Dresner ont révélé que les secteurs à l'origine de la flambée des énormes investissements dans les données étaient la santé (64 % d'adoption), la finance (71 % d'adoption), la publicité (77 % d'adoption), l'assurance (83 % d'adoption) et les télécommunications (avec une énorme adoption de 95 %). ). La science des données est peut-être un domaine très répandu, mais son objectif principal est d'obtenir des données pour arriver à des décisions bien documentées.

Lire : Salaire des Data Scientists en Inde

Comment fonctionne la science des données ?

La science des données comprend les étapes suivantes :

• Accumulation des données : La procédure commence par l'accumulation des données – ces données peuvent avoir ou non une structure, et elles peuvent même être semi-structurées.
• Regrouper les données : L'étape suivante consiste à travailler sur les données. Les données obtenues sont nettoyées et converties dans un format compréhensible pour en tirer le meilleur parti. Le traitement des données est une tâche assez longue. Près de 80% de la période de travail est consacrée à cette étape de la procédure.
• Analyser les données : après les querelles, il est temps de procéder à l'analyse. Des modèles statistiques et des algorithmes sont utilisés pour analyser les données converties.
• Visualiser les données : Dans le contexte d'énormes quantités de données, la visualisation des données devient essentielle. Grâce à des visuels, tels que des graphiques, les résultats sont explorés et transmis plus efficacement.
• Utilisation des données pour les prédictions : Pour une prévision efficace des tendances futures et pour obtenir des informations, les algorithmes d'IA sont le meilleur recours. Ils ne sont pas seulement utiles pour générer des prévisions de tendance ; ils contribuent également à la création de procédures et de produits frais et innovants.
• Récapitulation des données : les informations sur les données sont extrêmement précieuses car elles aident au développement des propriétés. Cela permet au modèle de s'améliorer constamment et de fournir des performances ponctuelles et de fournir des résultats approximatifs.

Outils utilisés en Data Science

La science des données utilise certains de ces outils essentiels :

• Python : C'est le langage de programmation le plus apprécié dans le monde de la science des données ainsi que dans l'univers du développement logiciel. En effet, les bibliothèques Python pour la science des données fournissent un large éventail de bibliothèques.
• Apache Spark : Outil avancé pour le Big Data, Apache Spark offre des fonctionnalités d'analyse et de traitement des données. Il est surtout connu pour sa fonctionnalité de traitement de flux, plutôt que le traitement par lots effectué par ses plates-formes précédentes.
• SAS : Le système d'analyse statistique - également connu sous le nom de SAS - a été créé par le SAS Institute pour effectuer une multitude de procédures statistiques. Outil de source proche, c'est le choix populaire de nombreuses entreprises en raison de sa faisabilité et de sa stabilité.
• Tableau : Logiciel de visualisation, Tableau facilite la création de tableaux et de graphiques interactifs. Il peut tracer les latitudes et les longitudes sur des cartes. De plus, il s'interface également avec les bases de données SQL, les feuilles de calcul et les OLAP.
• R : Langage de programmation open source, R fournit de nombreux packages statistiques qui facilitent la visualisation et l'analyse des données .
• D3.js : Une bibliothèque JavaScript pour générer des visuels interactifs, D3.js est un excellent outil. Il est particulièrement utile pour intégrer des graphiques visuellement agréables dans des applications Web.
• TensorFlow : Bibliothèque de machine learning robuste, TensorFlow permet la mise en place d'algorithmes de deep learning. Comme il est supporté par des GPU (Graphical Processing Unit) , TensorFlow est une bibliothèque de traitement rapide. En savoir plus sur les outils de science des données.

Comprendre l'exploration de données

L'objectif principal du Data Mining est de déterrer des informations importantes dans un ensemble de données et d'en tirer le meilleur parti pour découvrir et décoder les tendances futures.

L'exploration de données implique l'analyse de grandes quantités de données passées qui sont restées dans l'obscurité jusqu'à ce qu'elles soient découvertes. C'est cette procédure de recherche et d'obtention d'informations utiles à partir de grands ensembles de données que l'on appelle Data Mining. Grâce à ce processus, les tendances sous-jacentes dans d'énormes ensembles de données sont déterminées.

L'importance de l'exploration de données

L'exploration de données implique une grande variété de méthodes incluses dans la science des données. C'est pour cette raison que le Data Mining est considéré comme une catégorie dans le domaine plus large de la Data Science. Certes, il existe un chevauchement naturel, et comme Data Science, Data Mining intègre également le nettoyage des données, la prédiction des modèles, l'analyse statistique, la conversion des données, l'apprentissage automatique et la visualisation des données.

Cependant, le Data Mining ne se concentre pas uniquement sur les algorithmes. L'objectif principal du Data Mining est d'obtenir des données à partir d'un grand nombre de sources et de les transformer en une version plus utile d'elle-même.

En savoir plus : Principaux algorithmes d'exploration de données

Comment fonctionne l'exploration de données ?

Le Data Mining comprend les étapes suivantes :

• Nettoyage des données : La première étape consiste à nettoyer les données et à supprimer les irrégularités.
• Intégration des données : La deuxième étape consiste à accumuler et combiner les données recueillies auprès de toutes les différentes sources.
• Sélection des données : L'étape suivante consiste à trier les données utilisables de toutes les informations intégrées, qui peuvent être utilisées pour le Data Mining.
• Nettoyage des données : Les données obtenues peuvent comporter des erreurs, telles que des incohérences et des valeurs absentes, qui nécessitent un nettoyage. Ce processus utilise une variété d'outils et de méthodes.
• Conversion des données : Certaines des méthodes utilisées pour convertir les données dans un format compréhensible sont l'agrégation, le lissage et la normalisation.
• Extraction des données : C'est la partie de la procédure où les modèles sont déterrés. L'analyse d'association et le regroupement sont quelques-unes des méthodes utilisées dans l'exploration de données à cette fin.
• Évaluation des données : Maintenant, les modèles non pertinents sont éliminés pour éviter l'encombrement. Les modèles laissés sont analysés, et c'est une partie importante de la procédure.
• Exploitation des données : La dernière partie de la procédure exploite les données découvertes. Ces données découvertes lors du Data Mining sont utilisées pour arriver à des décisions éclairées.

Lisez également : Applications d'exploration de données dans le monde réel

Outils utilisés dans l'exploration de données

L'exploration de données utilise certains de ces éléments essentiels :

• Weka : Logiciel open source développé par l'Université de Wichita, Weka est une interface graphique d'exploration de données sans codage, conviviale. Avec Weka, les algorithmes d'IA peuvent être appelés directement ou être importés avec du code Java. Le regroupement, la visualisation et la classification sont quelques-uns des outils fournis par Weka.
• RapidMiner : L'un des outils d'exploration de données les plus appréciés, RapidMiner n'a besoin d'aucun code pour fonctionner et est basé sur Java. De plus, il offre une variété d'installations d'exploration de données telles que la représentation des données, le regroupement, le traitement des données, etc.
• KNime : Puissante plate-forme de Data Mining, KNime est principalement utilisée pour l'ETL (Extraction, Transformation et Chargement), également connu sous le nom de traitement de données. De plus, il combine de nombreux composants de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique pour fournir une suite complète pour toutes les opérations adaptées.
• Oracle DataMining : Merveilleux outil de classification, d'analyse et de prédiction des données, Oracle DataMining permet à son utilisateur d'effectuer du Data Mining sur des bases de données SQL pour l'extraction de schémas et de vues.
• Apache Mahout : Extension de la Hadoop Big Data Platform, les développeurs Apache ont créé Mahout pour répondre à la demande croissante de procédures analytiques et de Data Mining dans Hadoop. Par conséquent, il dispose d'installations telles que le regroupement, la classification, la régression, etc.
• TeraData : L'entreposage est essentiel pour le Data Mining. Également connu sous le nom de base de données TeraData, TeraData propose des installations d'entrepôt qui fournissent des outils d'exploration de données. Il conserve également les données selon l'utilisation - cela signifie qu'un accès rapide est fourni aux données régulièrement utilisées.
• Orange : Plus connu pour combiner les installations de Data Mining et de Machine Learning, Orange est un logiciel écrit en Python. Il fournit des visuels interactifs et attrayants à ses consommateurs.

Résumer les différences entre la Data Science et le Data Mining

L'analyse ci-dessus des différences indique que la science des données et l'exploration de données sont deux concepts clés de la technologie des données. Ils tournent tous les deux autour de la gestion de la quantité croissante de données, mais leur implication dans les données s'entremêle car l'exploration de données est l'un des nombreux processus de la science des données.

Les deux jouent un rôle clé en aidant les organisations à reconnaître les opportunités et à prendre des décisions valables. De plus, comme cela a été discuté, les connaissances nécessaires pour les procédures dans ces deux domaines varient également. Par conséquent, l'analyse des différences dans leur approche, les outils utilisés et les étapes appliquées - vaut la peine d'être connue.

Que signifient les différences pour vous en tant qu'étudiant?

Comprendre les différences entre les deux concepts n'est que la première étape pour reconnaître votre objectif ou votre ambition personnelle. Êtes-vous heureux de nettoyer les données et de travailler à la fois sur des données structurées et non structurées ? Ou êtes-vous plus enclin à utiliser des ensembles de données ou des bases de données pour découvrir ce que cachent les chiffres et les chiffres ? Les données sont l'un des matériaux les plus chers disponibles dans l'univers, malgré le verrouillage mondial actuel imposé par les gouvernements du monde entier.

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Conclusion

Ce sont les données qui ont abouti à ces décisions, et ce sont les données qui aideront à vulgariser un remède. Mais, la question est, voulez-vous collecter, nettoyer, extraire, analyser, résumer et visualiser les données en tant que scientifique, ou voulez-vous vivre uniquement le frisson de trouver des anomalies et des corrélations dans les énormes données structurées partagées avec vous ?

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