Data Science Vs Data Mining: Differenza tra Data Science e Data Mining

Benvenuto nella guida completa alle differenze tra Data Science e Data Mining.

Il vasto universo della tecnologia, insieme al suo miglioramento e sviluppo, è ora affollato da un'ampia gamma di nuove terminologie. Tra questi ci sono diversi termini relativi ai dati. Le terminologie relative ai dati e le offerte di lavoro sono nate quando organizzazioni e imprese hanno realizzato i profitti che potevano ricavare dai dati raccolti.

I dati in crescita devono essere gestiti

I dati sono ovunque e ogni secondo che passa, nuovi dati continuano ad essere aggiunti. Ti sorprenderebbe sapere che i dati stanno raddoppiando? Una persona che può studiare i dati ha il potere di trasformare i principi di base dell'interazione individuo-impresa. Un articolo di Forbes prevede che entro la fine del 2020, per ogni essere umano sulla Terra, ci saranno 1,7 miliardi di nuovi dati ogni secondo . IBM ha ipotizzato che nel solo anno 2012 siano stati creati circa 2,5 miliardi di gigabyte di informazioni ogni giorno.

Dato che sei qui, è naturale presumere che tu sia consapevole che i dati si stanno moltiplicando rapidamente e non mostrano segni di interruzione. La tendenza coerente ha portato alla generazione di numerosi metodi di elaborazione e gestione dei dati, i due più importanti sono Data Science e Data Mining.

I due termini Data Science e Data Mining sono spesso usati in modo intercambiabile poiché entrambi trattano dati. Tuttavia, hanno un gran numero di differenze che li distinguono in due leghe diverse.

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Data Science Vs Data Mining

Gli aspiranti e gli studenti in cerca di una carriera nel campo dovrebbero conoscere l'individualità e l'unicità di ciascuno. Prima di entrare nei dettagli, diamo una rapida occhiata alle differenze.

Il ruolo principale:

Data Science deriva informazioni da dati strutturati e non strutturati. È un campo multidisciplinare utilizzato per l'analisi qualitativa. Comprende scienze comportamentali, elaborazione del linguaggio, visualizzazioni di dati, data mining e statistiche e dati non strutturati.

Il Data Mining analizza i set di dati creati da dati strutturati per portare alla luce anomalie e correlazioni e modelli nascosti.

Viene utilizzato per estrarre dati e generare modelli di previsione. È una sottocategoria della scienza dei dati.

Comprendere il dominio:

La scienza dei dati viene anche definita scienza basata sui dati. È un campo o un ampio dominio che include le procedure per ottenere e analizzare i dati e ricavarne informazioni.

Il data mining viene anche definito rilevamento dei dati. È un metodo e una tecnica comprensivi di analisi dei dati. L'obiettivo è scoprire informazioni utilizzabili in un set di dati e utilizzarle per portare alla luce schemi coperti.

Quando è diventato popolare il concetto:

Il team di data science è stato utilizzato dal 1960.

Il concetto di data mining è diventato popolare negli anni '90.

Scopo:

Data Science converte i byte di dati in dati utilizzabili per trovare modelli e annunciare previsioni.

Il data mining estrae informazioni utilizzabili ed elimina i dati ridondanti attraverso processi come la modellazione statistica

Usi:

Data Science crea prodotti incentrati sui dati per le aziende e guida le decisioni attraverso l'ausilio dei dati. Può essere utilizzato in tutti i settori.

Il data mining si concentra sulla scoperta di dati da più origini e sulla conversione dei dati in uno strumento utile. Può essere utilizzato in tutti i settori

Applicazioni:

La scienza dei dati è la ricerca scientifica che apre la strada a un'analisi incentrata su progetti, programmi o portfolio.

Nel Data mining, le tendenze ei modelli identificati vengono utilizzati dalle organizzazioni per formulare strategie operative, di marketing e finanziarie per alimentare la crescita del business.

Fase:

In Data Science, dal punto in cui i dati vengono raccolti. È un campo più ampio che include il data mining

In Data Mining, una volta vengono creati i set di dati. È un sottoinsieme della scienza dei dati

Ma per avere una chiara comprensione dei due, è essenziale capire cosa rappresenta ogni termine, insieme ai suoi meccanismi e strumenti. Come è ovvio da quanto sopra, il Data Mining è uno dei tanti processi della scienza dei dati.

Comprendere la scienza dei dati

La scienza dei dati è un dominio di studio che incorpora scienze comportamentali, statistica, data mining, matematica, analisi delle informazioni e analisi predittive. È un'area di ricerca più ampia che fa uso di molti algoritmi e operazioni per ricavare approfondimenti informativi da informazioni strutturate e non strutturate.

Ottenere informazioni da dati non strutturati non è possibile attraverso i tradizionali processi di estrazione dei dati: è così che la scienza dei dati diventa di per sé un dominio integrale. La procedura consiste nell'accumulare dati, comprenderli e utilizzare questa comprensione per arrivare a un'analisi. È grazie a questo processo che i data scientist possono creare varie applicazioni e prodotti che si occupano e vengono creati sulla base dei dati.

Leggi: Progetti di data mining in India

L'importanza della scienza dei dati

L'impronta organizzativa e sociale di Data Science è varia e ampia. Un documento del MIT mostra che le aziende che utilizzano i dati raccolti per arrivare a decisioni e strategie hanno il 6% di successo in più rispetto ai loro concorrenti . Non sorprende che le decisioni basate sui dati stiano diventando le preferite di ogni azienda intelligente e basata sulla tecnologia. La scienza dei dati sta cambiando rapidamente la percezione mondiale delle tattiche di marketing, dell'affinità dei consumatori, dei problemi aziendali, della catena di approvvigionamento, delle connessioni aziendali e della modellazione predittiva.

La ricerca di Dresner ha scoperto che i settori che guidano il picco di enormi investimenti nei dati erano Sanità (64% di adozione), Finanza (71% di adozione), Pubblicità (77% di adozione), Assicurazioni (83% di adozione) e Telecomunicazioni (con un enorme 95% di adozione ). La scienza dei dati può essere un campo molto diffuso, ma il suo obiettivo principale è ottenere dati per arrivare a decisioni ben studiate.

Leggi : Stipendio dei data scientist in India

Come funziona la scienza dei dati?

Data Science comprende i seguenti passaggi:

• Accumulo dei dati: la procedura inizia con l'accumulo di dati: questi dati possono avere o meno una struttura e possono anche essere semi-strutturati.
• Scambiare i dati: il passo successivo è lavorare sui dati. I dati ottenuti vengono puliti e convertiti in un formato comprensibile per ottenere il massimo risultato da esso. La disputa sui dati è un compito piuttosto lungo. Quasi l'80% del periodo di lavoro viene dedicato a questa fase della procedura.
• Analizzare i dati: Dopo la disputa, è tempo di analisi. I modelli statistici e gli algoritmi vengono utilizzati per analizzare i dati convertiti.
• Visualizzazione dei dati: nel contesto di enormi quantità di dati, la visualizzazione dei dati diventa essenziale. Attraverso elementi visivi, come grafici, i risultati vengono esplorati e trasmessi in modo più efficace.
• Utilizzo dei dati per le previsioni: sia per la previsione efficiente dei modelli futuri che per l'acquisizione di informazioni dettagliate, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono il miglior resort. Non sono utili solo per generare previsioni di tendenza; aiutano anche la creazione di procedure e prodotti freschi e innovativi.
• Ricapitolazione dei dati: le informazioni dettagliate sui dati sono estremamente preziose in quanto aiutano lo sviluppo delle proprietà. Ciò consente al modello di migliorare costantemente e fornire prestazioni puntuali e fornire risultati approssimativi.

Strumenti utilizzati nella scienza dei dati

Data Science utilizza alcuni di questi strumenti essenziali:

• Python : questo è il linguaggio di programmazione più favorito nel mondo della scienza dei dati e nell'universo dello sviluppo software. Questo perché le librerie Python per la scienza dei dati forniscono una vasta gamma di librerie.
• Apache Spark : uno strumento avanzato per i big data, Apache Spark offre funzionalità di analisi ed elaborazione dei dati. È meglio conosciuto per la sua caratteristica di eseguire l'elaborazione del flusso, piuttosto che l'elaborazione batch eseguita dalle sue piattaforme precedenti.
• SAS : Statistical Analysis System – noto anche come SAS – è stato creato dall'Istituto SAS per eseguire una moltitudine di procedure statistiche. Uno strumento vicino, è la scelta popolare per molte aziende grazie alla sua fattibilità e stabilità.
• Tableau : un software di visualizzazione, Tableau aiuta la creazione di grafici e grafici interattivi. Può tracciare latitudini e longitudini sulle mappe. Inoltre, si interfaccia anche con database SQL, fogli di calcolo e OLAP.
• R : un linguaggio di programmazione open source, R fornisce numerosi pacchetti statistici che aiutano la visualizzazione e l'analisi dei dati .
• D3.js : una libreria JavaScript per la generazione di elementi visivi interattivi, D3.js è un ottimo strumento. È particolarmente utile per incorporare grafici visivamente piacevoli nelle applicazioni web.
• TensorFlow : una solida libreria di machine learning, TensorFlow consente l'implementazione di algoritmi di deep learning. Poiché è supportato da GPU (Graphical Processing Unit) , TensorFlow è una libreria di elaborazione rapida. Ulteriori informazioni sugli strumenti di data science.

Capire il data mining

Lo scopo principale del Data Mining è quello di portare alla luce informazioni importanti in un set di dati e sfruttarle al meglio per scoprire e decodificare le tendenze future.

Il Data Mining implica l'analisi di grandi quantità di dati passati che sono rimasti nell'oscurità fino a quando non sono stati scoperti. È questa procedura per cercare e ottenere informazioni utili da grandi set di dati che sono chiamati Data Mining. Attraverso questo processo, vengono individuate le tendenze sottostanti in enormi set di dati.

L'importanza del data mining

Il data mining coinvolge un'ampia varietà di metodi inclusi in Data Science. È per questo motivo che il data mining è visto come una categoria all'interno del più ampio dominio della scienza dei dati. Certo, c'è una sovrapposizione naturale e, come Data Science, il Data Mining incorpora anche la pulizia dei dati, la previsione dei modelli, l'analisi statistica, la conversione dei dati, l'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati.

Tuttavia, il Data Mining non si concentra esclusivamente sugli algoritmi. L'obiettivo principale del Data Mining è ottenere dati da un gran numero di fonti e trasformarli in una versione più utile di se stessi.

Ulteriori informazioni: I migliori algoritmi di data mining

Come funziona il data mining?

Il data mining comprende i seguenti passaggi:

• Pulizia dei dati : il primo passo è pulire i dati e rimuovere le irregolarità.
• Integrazione dei dati : il secondo passaggio consiste nell'accumulare e combinare i dati raccolti da tutte le varie fonti.
• Selezione dei dati : il passaggio successivo consiste nel setacciare i dati utilizzabili da tutte le informazioni integrate, che possono essere utilizzate per il Data Mining.
• Pulizia dei dati : I dati ottenuti possono presentare alcuni errori, come incoerenze e valori assenti, che richiedono una pulizia. Questo processo utilizza una varietà di strumenti e metodi.
• Conversione dei dati : alcuni dei metodi utilizzati per convertire i dati in un formato comprensibile sono l'aggregazione, il livellamento e la normalizzazione.
• Estrarre i dati : questa è la parte della procedura in cui vengono portati alla luce i modelli. L'analisi delle associazioni e il clustering sono alcuni dei metodi utilizzati nel Data Mining per questo scopo.
• Valutazione dei dati : ora, gli schemi irrilevanti vengono eliminati per evitare di ingombrare. I modelli rimasti vengono analizzati e questa è una parte importante della procedura.
• Utilizzo dei dati : L'ultima parte della procedura utilizza i dati rilevati. Questi dati scoperti durante il Data Mining vengono utilizzati per arrivare a decisioni ben informate.

Leggi anche: Applicazioni di data mining nel mondo reale

Strumenti utilizzati nel data mining

Il data mining utilizza alcuni di questi elementi essenziali:

• Weka : un software open source sviluppato dall'Università di Wichita, Weka è una GUI di data mining senza codifica, che è facile da usare. Con Weka, gli algoritmi AI possono essere richiamati direttamente o essere importati con codice Java. Clustering, visualizzazione e classificazione sono alcuni degli strumenti forniti da Weka.
• RapidMiner : uno degli strumenti di data mining più amati, RapidMiner non ha bisogno di codice per il funzionamento ed è basato su Java. Inoltre, offre una varietà di servizi di Data Mining come la rappresentazione dei dati, il clustering, l'elaborazione dei dati, ecc.
• KNime : una potente piattaforma di data mining, KNime viene utilizzato principalmente per ETL (Extraction, Transformation, and Loading), noto anche come elaborazione dati. Inoltre, combina numerosi componenti di Data Mining e Machine Learning per offrire una suite inclusiva per tutte le operazioni di adattamento.
• Oracle DataMining : uno strumento meraviglioso per la classificazione, l'analisi e la previsione dei dati, Oracle DataMining consente ai suoi utenti di eseguire il Data Mining su database SQL per l'estrazione di schemi e viste.
• Apache Mahout : un'estensione della Hadoop Big Data Platform, gli sviluppatori Apache hanno creato Mahout per rispondere alla crescente domanda di procedure analitiche e data mining in Hadoop. Di conseguenza, ha strutture come il raggruppamento, la classificazione, la regressione ecc.
• TeraData : il magazzino è essenziale per il data mining. Conosciuto anche come TeraData Database, TeraData offre strutture di magazzino che forniscono strumenti di data mining. Conserva anche i dati in base all'utilizzo: ciò significa che viene fornito un accesso rapido ai dati utilizzati regolarmente.
• Orange : meglio conosciuto per la combinazione di funzionalità di Data Mining e Machine Learning, Orange è un software scritto in Python. Fornisce immagini interattive e accattivanti ai suoi consumatori.

Riassumendo le differenze tra Data Science e Data Mining

L'analisi delle differenze di cui sopra indica che Data Science e Data Mining sono due concetti chiave della tecnologia dei dati. Entrambi ruotano attorno alla gestione della quantità di dati in rapida crescita, ma il loro coinvolgimento con i dati si mescola poiché il data mining è uno dei tanti processi della scienza dei dati.

Entrambi svolgono ruoli chiave nell'aiutare le organizzazioni a riconoscere le opportunità e ad arrivare a decisioni utili. Inoltre, come è stato discusso, varia anche la conoscenza necessaria per le procedure in entrambi questi campi. Pertanto, vale la pena conoscere l'analisi delle differenze nel loro approccio, negli strumenti utilizzati e nei passaggi applicati.

Cosa significano le differenze per te come studente?

Comprendere le differenze tra i due concetti è solo il primo passo per riconoscere il tuo obiettivo o ambizione personale. Sei felice di pulire i dati e lavorare su dati strutturati e non strutturati? Oppure sei più propenso a utilizzare set di dati o database per scoprire cosa nascondono i numeri e le cifre? I dati sono uno dei materiali più costosi disponibili nell'universo, nonostante l'attuale blocco globale imposto dai governi di tutto il mondo.

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Conclusione

Sono i dati che hanno portato a queste decisioni e sono i dati che aiuteranno a rendere popolare una cura. Ma la domanda è: vuoi raccogliere, pulire, estrarre, analizzare, riassumere e visualizzare i dati come scienziato, o vuoi provare solo l'emozione di trovare anomalie e correlazioni negli enormi dati strutturati condivisi con te?

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