Ilmu Data Vs Penambangan Data: Perbedaan Antara Ilmu Data & Penambangan Data

Selamat datang di panduan komprehensif tentang perbedaan antara Ilmu Data dan Penambangan Data.

Alam semesta teknologi yang luas, seiring dengan kemajuan dan perkembangannya, kini dipenuhi dengan beragam istilah baru. Di antara mereka adalah istilah yang berbeda terkait dengan data. Terminologi terkait data dan tawaran pekerjaan muncul ketika organisasi dan perusahaan menyadari keuntungan yang dapat mereka peroleh dari data yang mereka kumpulkan.

Data yang Berkembang Perlu Penanganan

Data ada di mana-mana, dan setiap detik, data baru terus ditambahkan. Apakah Anda akan terkejut mengetahui bahwa data berlipat ganda? Seseorang yang dapat mempelajari data memiliki kekuatan untuk mengubah prinsip dasar interaksi individu-perusahaan. Sebuah artikel Forbes memprediksi bahwa pada akhir tahun 2020, untuk setiap manusia di Bumi, akan ada 1,7 miliar data baru setiap detiknya . IBM berspekulasi bahwa sekitar 2,5 miliar gigabyte informasi dibuat setiap hari di tahun 2012 saja.

Karena Anda di sini, wajar untuk berasumsi bahwa Anda sadar bahwa data berkembang biak dengan cepat dan tidak menunjukkan tanda-tanda berhenti. Tren yang konsisten telah menghasilkan banyak metode pemrosesan dan penanganan data dengan dua yang paling menonjol adalah Ilmu Data dan Penambangan Data.

Dua istilah Ilmu Data dan Penambangan Data sering digunakan secara bergantian karena keduanya berhubungan dengan data. Namun, mereka memiliki sejumlah besar perbedaan yang membedakan mereka di dua liga yang berbeda.

Pelajari kursus sertifikasi ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Ilmu Data Vs Penambangan Data

Aspiran dan mahasiswa yang mencari karir di bidang tersebut harus mengetahui individualitas dan keunikan masing-masing. Sebelum kita masuk ke detailnya, mari kita lihat dulu perbedaannya.

Peran Utama:

Ilmu Data memperoleh wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini adalah bidang multi-disiplin yang digunakan untuk analisis kualitatif. Ini terdiri dari ilmu perilaku, pemrosesan bahasa, visualisasi data, penambangan data, dan statistik dan data tidak terstruktur.

Data Mining menganalisis kumpulan data yang dibuat dari data terstruktur untuk menggali anomali serta korelasi dan pola tersembunyi.

Ini digunakan untuk mengekstraksi data dan menghasilkan model prediksi. Ini adalah subkategori ilmu data.

Memahami domain:

Ilmu Data juga disebut sebagai ilmu berbasis data. Ini adalah bidang atau domain luas yang mencakup prosedur memperoleh dan menganalisis data dan memperoleh informasi darinya.

Data Mining juga disebut sebagai penemuan data. Ini adalah metode dan teknik termasuk analisis data. Fokusnya adalah menemukan informasi yang dapat digunakan dalam kumpulan data dan menggunakannya untuk menemukan pola yang tertutup.

Kapan konsep tersebut menjadi populer:

Tim ilmu data telah digunakan sejak tahun 1960.

Konsep data mining mulai populer pada tahun 1990-an.

Tujuan:

Ilmu Data mengubah byte data menjadi data yang dapat digunakan untuk menemukan pola dan mengumumkan prediksi.

Data Mining mengekstrak informasi yang dapat digunakan dan menghilangkan data yang berlebihan melalui proses seperti pemodelan statistik

menggunakan:

Ilmu Data menciptakan produk yang berfokus pada data untuk perusahaan dan mendorong keputusan melalui bantuan data. Ini dapat digunakan di seluruh industri.

Data Mining berpusat pada penemuan data dari berbagai sumber dan mengubah data menjadi alat yang berguna. Ini dapat digunakan di seluruh industri

Aplikasi:

Ilmu data adalah penelitian ilmiah yang membuka jalan bagi analisis yang berpusat pada proyek, program, atau portofolio.

Di Data mining, ia mengidentifikasi tren dan pola yang digunakan oleh organisasi untuk merumuskan strategi operasi, pemasaran, dan keuangan untuk mendorong pertumbuhan bisnis.

Panggung:

Dalam Ilmu Data, dari titik di mana data dikumpulkan. Ini adalah bidang yang lebih luas yang mencakup penambangan data

Dalam Data Mining, setelah kumpulan data dibuat. Ini adalah bagian dari ilmu data

Tetapi untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang keduanya, penting untuk memahami apa yang diwakili oleh setiap istilah, bersama dengan cara kerja dan alatnya. Seperti yang terlihat di atas, Data Mining adalah salah satu dari banyak proses ilmu data.

Memahami Ilmu Data

Ilmu Data adalah domain studi yang menggabungkan ilmu perilaku, statistik, penambangan data, matematika, analitik informasi, dan analisis prediktif. Ini adalah area penelitian yang lebih luas yang menggunakan banyak algoritma dan operasi untuk memperoleh wawasan informatif dari informasi terstruktur dan tidak terstruktur.

Mendapatkan informasi dari data yang tidak terstruktur tidak mungkin melalui proses tradisional Ekstraksi Data – ini adalah bagaimana Ilmu Data menjadi domain integral dalam dirinya sendiri. Prosedur terdiri dari mengumpulkan data, memahaminya, dan menggunakan pemahaman ini untuk sampai pada analisis. Berkat proses inilah ilmuwan data dapat membuat berbagai aplikasi dan produk yang berhubungan, dan dibuat berdasarkan data.

Baca: Proyek Data Mining di India

Pentingnya Ilmu Data

Jejak organisasi dan sosial Ilmu Data beragam dan luas. Sebuah makalah MIT menunjukkan bahwa bisnis yang menggunakan data yang dikumpulkan untuk sampai pada keputusan dan strategi adalah 6% lebih sukses daripada pesaing mereka . Tidak mengherankan bahwa keputusan berbasis data menjadi favorit bagi setiap bisnis yang cerdas dan berbasis teknologi di luar sana. Ilmu Data dengan cepat mengubah persepsi dunia tentang taktik pemasaran, afinitas konsumen, masalah bisnis, rantai pasokan, koneksi perusahaan, dan pemodelan prediktif.

Penelitian Dresner menemukan bahwa industri yang mendorong lonjakan investasi data besar adalah Kesehatan (64%), Keuangan (71%), Periklanan (77%), Asuransi (adopsi 83%), dan Telekomunikasi (dengan adopsi 95% kekalahan). ). Ilmu Data mungkin merupakan bidang yang tersebar luas, tetapi tujuan utamanya adalah untuk mendapatkan data untuk sampai pada keputusan yang diteliti dengan baik.

Baca : Gaji Ilmuwan Data di India

Bagaimana cara kerja Ilmu Data?

Ilmu Data terdiri dari langkah-langkah berikut:

• Akumulasi data: Prosedur dimulai dengan pengumpulan data – data ini mungkin memiliki struktur atau tidak, dan bahkan mungkin semi-terstruktur.
• Perselisihan data: Langkah selanjutnya adalah mengerjakan data. Data yang diperoleh dibersihkan dan dikonversi ke format yang dapat dipahami untuk mendapatkan hasil maksimal darinya. Perselisihan data adalah tugas yang cukup panjang. Hampir 80% dari masa kerja dihabiskan untuk langkah prosedur ini.
• Menganalisis data: Setelah pertengkaran, saatnya untuk analisis. Model statistik dan algoritma digunakan untuk menganalisis data yang dikonversi.
• Memvisualisasikan data: Dalam konteks data dalam jumlah besar, visualisasi data menjadi penting. Melalui visual, seperti grafik, hasil dieksplorasi dan disampaikan dengan paling efektif.
• Menggunakan data untuk prediksi: Untuk peramalan pola yang efisien di masa depan dan memperoleh wawasan, algoritme AI adalah pilihan terbaik. Mereka tidak hanya berharga untuk menghasilkan prediksi tren; mereka juga membantu penciptaan prosedur dan produk yang segar dan inovatif.
• Rekapitulasi Data: Wawasan data sangat berharga karena membantu pengembangan properti. Hal ini memungkinkan model untuk secara konsisten meningkatkan dan memberikan kinerja tepat waktu dan memberikan hasil perkiraan.

Alat yang digunakan dalam Ilmu Data

Ilmu Data memanfaatkan beberapa alat penting ini:

• Python : Ini adalah bahasa pemrograman yang paling disukai di dunia Ilmu Data serta alam semesta pengembangan perangkat lunak. Ini karena perpustakaan python untuk ilmu data menyediakan beragam perpustakaan.
• Apache Spark : Alat Canggih untuk Big Data, Apache Spark menawarkan fasilitas analisis data dan pemrosesan data. Ini terkenal karena fiturnya dalam melakukan pemrosesan aliran, daripada pemrosesan batch yang dilakukan oleh platform pendahulunya.
• SAS : Sistem Analisis Statistik – juga dikenal sebagai SAS – telah dibuat oleh Institut SAS untuk melakukan banyak prosedur statistik. Alat sumber dekat, ini adalah pilihan populer bagi banyak bisnis karena kelayakan dan stabilitasnya.
• Tableau : Perangkat lunak visualisasi, Tableau membantu pembuatan bagan dan grafik interaktif. Itu bisa memetakan garis lintang dan garis bujur di peta. Selain itu, ia juga berinteraksi dengan database SQL, spreadsheet, dan OLAP.
• R : Bahasa pemrograman open-source, R menyediakan banyak paket statistik yang membantu visualisasi data dan analisis data .
• D3.js : Pustaka JavaScript untuk menghasilkan visual interaktif, D3.js adalah alat yang hebat. Ini sangat berguna untuk menyematkan grafik yang menyenangkan secara visual dalam aplikasi web.
• TensorFlow : Pustaka pembelajaran mesin yang tangguh, TensorFlow memungkinkan penerapan algoritme pembelajaran mendalam. Karena didukung oleh GPU (Graphical Processing Unit) , TensorFlow adalah library pemrosesan cepat. Pelajari lebih lanjut tentang alat ilmu data.

Memahami Penambangan Data

Tujuan inti dari Data Mining adalah untuk menggali informasi penting dalam kumpulan data dan memanfaatkannya sebaik mungkin untuk menemukan dan memecahkan kode tren masa depan.

Data Mining melibatkan analisis sejumlah besar data masa lalu yang tetap tersembunyi sampai ditemukan. Prosedur mencari dan memperoleh wawasan berharga dari kumpulan data besar inilah yang disebut Data Mining. Melalui proses ini, tren mendasar dalam kumpulan data besar diketahui.

Pentingnya Penambangan Data

Data Mining melibatkan berbagai macam metode yang termasuk dalam Ilmu Data. Karena alasan inilah Data Mining dipandang sebagai kategori dalam domain yang lebih besar dari Ilmu Data. Diakui, ada tumpang tindih alami, dan seperti Ilmu Data, Data Mining juga menggabungkan pembersihan data, prediksi pola, analisis statistik, konversi data, pembelajaran mesin, dan visualisasi data.

Namun, Data Mining tidak hanya berfokus pada algoritma. Tujuan utama Data Mining adalah untuk mendapatkan data dari sejumlah besar sumber dan mengubahnya menjadi versi yang lebih berguna.

Pelajari Lebih Lanjut: Algoritma Penambangan Data Teratas

Bagaimana Cara Kerja Penambangan Data?

Data Mining terdiri dari langkah-langkah berikut:

• Membersihkan data : Langkah pertama adalah membersihkan data dan menghilangkan ketidakberesan.
• Integrasi data : Langkah kedua adalah mengumpulkan dan menggabungkan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber.
• Pemilihan data : Langkah selanjutnya adalah menyaring data yang dapat digunakan dari semua informasi yang terintegrasi, yang dapat digunakan untuk Data Mining.
• Pembersihan data : Data yang diperoleh mungkin memiliki beberapa kesalahan, seperti inkonsistensi dan nilai tidak ada, yang memerlukan pembersihan. Proses ini menggunakan berbagai alat dan metode.
• Konversi data : Beberapa metode yang digunakan untuk mengubah data menjadi format yang dapat dipahami adalah agregasi, pemulusan, dan normalisasi.
• Menambang data : Ini adalah bagian dari prosedur di mana pola digali. Analisis asosiasi dan pengelompokan adalah beberapa metode yang digunakan dalam Data Mining untuk tujuan ini.
• Mengevaluasi data : Sekarang, pola yang tidak relevan dihilangkan untuk menghindari kekacauan. Pola yang tersisa dianalisis, dan ini merupakan bagian penting dari prosedur.
• Menggunakan data : Bagian terakhir dari prosedur memanfaatkan data yang ditemukan. Data yang digali selama Penambangan Data ini digunakan untuk sampai pada keputusan yang tepat.

Baca juga: Aplikasi Data Mining di Dunia Nyata

Alat yang digunakan dalam Penambangan Data

Data Mining memanfaatkan beberapa hal penting ini:

• Weka : Perangkat lunak sumber terbuka yang dikembangkan oleh Universitas Wichita, Weka adalah GUI Data Mining tanpa kode, yang ramah pengguna. Dengan Weka, algoritma AI dapat dipanggil secara langsung atau diimpor dengan kode Java. Clustering, visualisasi, dan klasifikasi adalah beberapa tools yang disediakan oleh Weka.
• RapidMiner : Salah satu alat Data Mining yang paling disukai, RapidMiner tidak memerlukan kode untuk operasi, dan berbasis Java. Selain itu, ia menawarkan berbagai fasilitas Data Mining seperti representasi data, pengelompokan, pemrosesan data, dll.
• KNime : Platform Data Mining yang kuat, KNime terutama digunakan untuk ETL (Ekstraksi, Transformasi, dan Pemuatan), juga dikenal sebagai pemrosesan data. Selain itu, ini menggabungkan banyak konstituen Data Mining dan Machine Learning untuk memberikan rangkaian inklusif untuk semua operasi yang sesuai.
• Oracle DataMining : Alat luar biasa untuk klasifikasi, analisis, dan prediksi data, Oracle DataMining memungkinkan penggunanya melakukan Data Mining pada database SQL untuk mengekstraksi skema dan tampilan.
• Apache Mahout : Perpanjangan dari Hadoop Big Data Platform, para pengembang Apache menciptakan Mahout untuk menjawab meningkatnya permintaan akan prosedur analitis dan Data Mining di Hadoop. Akibatnya, ia memiliki fasilitas seperti pengelompokan, klasifikasi, regresi, dll.
• TeraData : Pergudangan sangat penting untuk Data Mining. Juga dikenal sebagai TeraData Database, TeraData menawarkan fasilitas gudang yang menyediakan alat Data Mining. Ini juga menghemat data sesuai penggunaan – ini berarti bahwa akses cepat disediakan untuk data yang digunakan secara teratur.
• Orange : Terkenal karena menggabungkan fasilitas Data Mining dan Machine Learning, Orange adalah perangkat lunak yang ditulis dengan Python. Ini memberikan visual yang interaktif dan menarik bagi konsumennya.

Menyimpulkan perbedaan antara Ilmu Data dan Penambangan Data

Analisis perbedaan di atas menunjukkan bahwa Ilmu Data dan Penambangan Data adalah dua konsep utama teknologi data. Mereka berdua berputar di sekitar berurusan dengan jumlah data yang melonjak dengan cepat, tetapi keterlibatan mereka dengan data yang bercampur karena Data Mining adalah salah satu dari banyak proses Ilmu Data.

Keduanya memainkan peran kunci dalam membantu organisasi mengenali peluang dan sampai pada keputusan yang bermanfaat. Selain itu, seperti yang telah dibahas, pengetahuan yang dibutuhkan untuk prosedur di kedua bidang ini juga bervariasi. Oleh karena itu, analisis perbedaan dalam pendekatan mereka, alat yang digunakan dan langkah-langkah yang diterapkan – perlu diketahui.

Apa arti perbedaan bagi Anda sebagai mahasiswa?

Memahami perbedaan antara kedua konsep tersebut hanyalah langkah pertama dalam mengenali tujuan atau ambisi pribadi Anda. Apakah Anda senang membersihkan data dan mengerjakan data terstruktur dan tidak terstruktur? Atau apakah Anda lebih cenderung menggunakan kumpulan data atau basis data untuk menemukan apa yang disembunyikan oleh angka dan angka? Data adalah salah satu bahan paling mahal yang tersedia di alam semesta, terlepas dari penguncian global saat ini yang diberlakukan oleh pemerintah di seluruh dunia.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1 -on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Kesimpulan

Ini adalah data yang menghasilkan keputusan ini, dan datalah yang akan membantu mempopulerkan obatnya. Namun, pertanyaannya adalah, apakah Anda ingin mengumpulkan, membersihkan, mengekstrak, menganalisis, meringkas, dan memvisualisasikan data sebagai seorang ilmuwan, atau apakah Anda hanya ingin merasakan sensasi menemukan anomali dan korelasi dalam data terstruktur besar yang dibagikan kepada Anda?

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang ilmu data, lihat Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan pakar industri, 1- on-1 dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.