데이터 과학 대 데이터 마이닝: 데이터 과학과 데이터 마이닝의 차이점

데이터 과학과 데이터 마이닝의 차이점에 대한 포괄적인 가이드에 오신 것을 환영합니다.

광대한 기술의 세계는 그 개선과 발전과 함께 이제 다양한 새로운 용어로 가득 차 있습니다. 그 중에는 데이터와 관련된 다양한 용어가 있습니다. 데이터 관련 용어와 구인은 조직과 기업이 수집한 데이터를 통해 얻을 수 있는 이익을 깨달았을 때 등장했습니다.

급증하는 데이터 처리 필요

데이터는 어디에나 있으며 매초마다 새로운 데이터가 계속 추가됩니다. 데이터가 두 배로 증가하고 있다는 사실이 놀랍습니까? 데이터를 연구할 수 있는 사람은 개인-기업 상호 작용의 기본 교리를 변환할 수 있는 힘이 있습니다. Forbes 기사 는 2020년 말까지 지구상의 모든 인간에 대해 초당 17억 개의 새로운 데이터 가 생성될 것이라고 예측합니다. IBM은 2012년 한 해에만 매일 약 25억 기가바이트 의 정보가 생성될 것으로 추정했습니다.

당신이 여기 있기 때문에 데이터가 빠르게 증가하고 있고 멈출 기미가 보이지 않는다는 것을 알고 있다고 가정하는 것은 당연합니다. 일관된 추세로 인해 데이터 과학과 데이터 마이닝이 가장 눈에 띄는 두 가지 방법으로 데이터를 처리하고 처리하는 수많은 방법이 생성되었습니다.

데이터 과학과 데이터 마이닝이라는 두 용어는 둘 다 데이터를 다루기 때문에 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 그들은 두 개의 다른 리그에서 그들을 구별하는 많은 차이점을 가지고 있습니다.

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데이터 과학 대 데이터 마이닝

해당 분야에서 경력을 쌓고자 하는 지망생과 학생들은 각자의 개성과 독특함을 알아야 합니다. 자세한 내용을 살펴보기 전에 차이점을 간단히 살펴보겠습니다.

주요 역할:

데이터 과학 은 정형 및 비정형 데이터에서 통찰력을 얻습니다. 질적 분석에 사용되는 다학문 분야입니다. 행동 과학, 언어 처리, 데이터 시각화, 데이터 마이닝, 통계 및 비정형 데이터로 구성 됩니다.

데이터 마이닝은 구조화된 데이터에서 생성된 데이터 세트를 분석하여 비정상 및 숨겨진 상관 관계 및 패턴을 찾아냅니다.

데이터를 추출하고 예측 모델을 생성하는 데 사용됩니다. 데이터 과학의 하위 범주입니다.

도메인 이해:

데이터 과학 은 데이터 주도 과학이라고도 합니다. 데이터를 획득 및 분석하고 데이터에서 정보를 얻는 절차를 포함하는 필드 또는 넓은 영역입니다.

데이터 마이닝 은 데이터 검색이라고도 합니다. 데이터 분석을 포함하는 방법 및 기술입니다. 초점은 데이터 세트에서 사용 가능한 정보를 발견하고 이를 사용하여 포함된 패턴을 찾는 데 있습니다.

이 개념은 언제 인기를 얻었습니까?

데이터 과학 팀 은 1960년부터 사용되었습니다.

데이터 마이닝 개념은 1990년대에 대중화되었습니다.

목적:

데이터 과학 은 데이터 바이트를 사용 가능한 데이터로 변환하여 패턴을 찾고 예측을 발표합니다.

데이터 마이닝 은 통계 모델링과 같은 프로세스를 통해 사용 가능한 정보를 추출하고 중복 데이터를 제거합니다.

용도:

데이터 과학은 기업을 위한 데이터 중심 제품을 만들고 데이터를 통해 의사 결정을 주도합니다. 산업 전반에 걸쳐 사용할 수 있습니다.

데이터 마이닝 은 여러 소스에서 데이터를 검색하고 데이터를 유용한 도구로 변환하는 데 중점을 둡니다. 산업 전반에 걸쳐 사용할 수 있습니다.

신청:

데이터 과학 은 프로젝트, 프로그램 또는 포트폴리오 중심 분석을 위한 길을 열어주는 과학적 연구입니다.

데이터 마이닝에서 그는 조직에서 비즈니스 성장을 촉진하기 위한 운영, 마케팅 및 재무 전략을 공식화하는 데 사용하는 추세와 패턴을 식별했습니다.

단계:

데이터 과학 에서 데이터가 수집되는 지점에서. 데이터 마이닝을 포함하는 더 넓은 분야입니다.

데이터 마이닝에서는 일단 데이터 세트가 생성됩니다. 데이터 과학의 하위 집합입니다.

그러나 이 둘을 명확하게 이해하려면 각 용어가 의미하는 바와 작동 방식 및 도구를 이해하는 것이 중요합니다. 위에서 알 수 있듯이 데이터 마이닝은 데이터 과학의 많은 프로세스 중 하나입니다.

데이터 과학 이해

데이터 과학은 행동 과학, 통계, 데이터 마이닝, 수학, 정보 분석 및 예측 분석을 통합하는 연구 영역입니다. 구조화된 정보와 구조화되지 않은 정보 모두에서 유익한 통찰력을 얻기 위해 많은 알고리즘과 작업을 사용하는 더 넓은 연구 영역입니다.

구조화되지 않은 데이터에서 정보를 얻는 것은 데이터 추출의 전통적인 프로세스를 통해 가능하지 않습니다. 이것이 데이터 과학이 그 자체로 필수적인 영역이 되는 방법입니다. 절차는 데이터를 축적하고, 이를 이해하고, 이 이해를 사용하여 분석에 도달하는 것으로 구성됩니다. 이러한 과정 덕분에 데이터 과학자들은 데이터를 기반으로 생성되고 처리되는 다양한 애플리케이션과 제품을 만들 수 있습니다.

읽기: 인도의 데이터 마이닝 프로젝트

데이터 과학의 중요성

데이터 과학의 조직적, 사회적 각인은 다양하고 광범위합니다. MIT 논문에 따르면 수집된 데이터를 사용하여 의사 결정과 전략에 도달하는 기업은 경쟁업체보다 6% 더 성공적 입니다. 데이터 기반 의사 결정이 모든 스마트하고 기술 기반 비즈니스에서 선호되고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 데이터 과학은 마케팅 전술, 소비자 선호도, 비즈니스 문제, 공급망, 기업 연결 및 예측 모델링에 대한 세계의 인식을 빠르게 변화시키고 있습니다.

Dresner의 연구에 따르면 대규모 데이터 투자의 급증을 주도하는 산업은 의료(도입률 64%), 금융(도입률 71%), 광고(도입률 77%), 보험(도입률 83%), 통신(채택률 95%)이었습니다. ). 데이터 과학은 광범위한 분야일 수 있지만 핵심 목표는 잘 조사된 결정에 도달하기 위해 데이터를 얻는 것입니다.

읽기 : 인도의 데이터 과학자 급여

데이터 과학은 어떻게 작동합니까?

데이터 과학은 다음 단계로 구성됩니다.

• 데이터 축적: 절차는 데이터 축적으로 시작됩니다. 이 데이터에는 구조가 있을 수도 있고 없을 수도 있으며 반구조화될 수도 있습니다.
• 데이터 랭글링: 다음 단계는 데이터에 대한 작업입니다. 얻은 데이터는 정리되고 이해 가능한 형식으로 변환되어 최대 출력을 얻습니다. 데이터 랭글링은 상당히 긴 작업입니다. 작업 기간의 거의 80%가 절차의 이 단계에서 사용됩니다.
• 데이터 분석: 랭글링 이후, 분석이 필요한 시점입니다. 변환된 데이터를 분석하기 위해 통계 모델 및 알고리즘이 사용됩니다.
• 데이터 시각화: 방대한 양의 데이터 컨텍스트에서 데이터 시각화는 필수적입니다. 그래프와 같은 시각 자료를 통해 결과를 가장 효과적으로 탐색하고 전달합니다.
• 예측에 데이터 사용: 미래의 패턴을 효율적으로 예측하고 통찰력을 얻으려면 AI 알고리즘이 가장 좋습니다. 추세 예측을 생성하는 데에만 가치가 있는 것은 아닙니다. 또한 신선하고 혁신적인 절차와 제품을 만드는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 요약: 데이터 통찰력은 자산 개발을 지원하므로 매우 중요합니다. 이를 통해 모델은 지속적으로 개선되고 정확한 성능을 제공하며 대략적인 결과를 제공할 수 있습니다.

데이터 과학에 사용되는 도구

데이터 과학은 다음과 같은 필수 도구 중 일부를 사용합니다.

• Python : 이것은 데이터 과학 세계와 소프트웨어 개발 세계에서 가장 선호되는 프로그래밍 언어입니다. 데이터 과학용 파이썬 라이브러리 는 다양한 라이브러리를 제공 하기 때문 입니다.
• Apache Spark : 빅 데이터용 고급 도구인 Apache Spark는 데이터 분석 및 데이터 처리 기능을 제공합니다. 이전 플랫폼에서 수행한 일괄 처리가 아닌 스트림 처리를 수행하는 기능으로 가장 잘 알려져 있습니다.
• SAS : 통계 분석 시스템(SAS라고도 함)은 SAS Institute에서 다양한 통계 절차를 수행하기 위해 만들었습니다. 가까운 소스 도구인 이 도구는 타당성과 안정성으로 인해 많은 기업에서 인기 있는 선택입니다.
• Tableau : 시각화 소프트웨어인 Tableau는 대화형 차트 및 그래프 생성을 지원합니다. 지도에 위도와 경도를 표시할 수 있습니다. 또한 SQL 데이터베이스, 스프레드시트 및 OLAP와도 인터페이스합니다.
• R : 오픈 소스 프로그래밍 언어인 R은 데이터 시각화 및 데이터 분석 에 도움이 되는 수많은 통계 패키지를 제공합니다.
• D3.js : 대화형 영상을 생성하기 위한 JavaScript 라이브러리인 D3.js는 훌륭한 도구입니다. 웹 애플리케이션에 시각적으로 보기 좋은 그래프를 포함하는 데 특히 유용합니다.
• TensorFlow : 강력한 기계 학습 라이브러리인 TensorFlow를 사용하면 딥 러닝 알고리즘을 구현할 수 있습니다. GPU(Graphical Processing Unit) 에서 지원하기 때문에 TensorFlow는 빠른 처리 라이브러리입니다. 데이터 과학 도구에 대해 자세히 알아보십시오.

데이터 마이닝 이해

데이터 마이닝의 핵심 목적은 데이터 세트에서 중요한 정보를 발굴하고 이를 최대한 활용하여 미래 동향을 발견하고 해독하는 것입니다.

데이터 마이닝은 발견될 때까지 어둠 속에 남아 있던 방대한 양의 과거 데이터를 분석하는 것을 포함합니다. 데이터 마이닝(Data Mining)이라고 하는 빅 데이터 세트에서 가치 있는 통찰력을 찾고 얻는 과정입니다. 이 과정을 통해 거대한 데이터 세트의 기본 추세를 파악합니다.

데이터 마이닝의 중요성

데이터 마이닝에는 데이터 과학에 포함된 다양한 방법이 포함됩니다. 이러한 이유로 데이터 마이닝은 데이터 과학의 더 큰 영역 내 범주로 간주됩니다. 물론 데이터 과학과 마찬가지로 데이터 마이닝은 데이터 정리, 패턴 예측, 통계 분석, 데이터 변환, 기계 학습 및 데이터 시각화를 통합합니다.

그러나 데이터 마이닝은 알고리즘에만 초점을 맞추는 것이 아닙니다. 데이터 마이닝의 주요 목표는 수많은 소스에서 데이터를 가져와 더 유용한 자체 버전으로 변환하는 것입니다.

자세히 알아보기: 최고의 데이터 마이닝 알고리즘

데이터 마이닝은 어떻게 작동합니까?

데이터 마이닝은 다음 단계로 구성됩니다.

• 데이터 정리 : 첫 번째 단계는 데이터를 정리하고 불규칙성을 제거하는 것입니다.
• 데이터 통합 ​​: 두 번째 단계는 다양한 소스에서 수집된 데이터를 축적하고 결합하는 것입니다.
• 데이터 선택 : 다음 단계는 데이터 마이닝에 사용할 수 있는 모든 통합 정보에서 사용 가능한 데이터를 선별하는 것입니다.
• 데이터 정리 : 얻은 데이터에 불일치, 값이 없는 등 일부 오류가 있을 수 있으므로 정리가 필요합니다. 이 프로세스는 다양한 도구와 방법을 사용합니다.
• 데이터 변환 : 데이터를 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 데 사용되는 몇 가지 방법은 집계, 평활화 및 정규화입니다.
• 데이터 마이닝 : 패턴을 발굴하는 절차의 일부입니다. 연관 분석 및 클러스터링은 이러한 목적을 위해 데이터 마이닝에서 사용되는 몇 가지 방법입니다.
• 데이터 평가 : 이제 불필요한 패턴을 제거하여 혼란을 방지합니다. 남아 있는 패턴을 분석하고 이는 절차의 중요한 부분입니다.
• 데이터 사용 : 절차의 마지막 부분은 검색된 데이터를 사용합니다. 데이터 마이닝 중에 발견된 이 데이터는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용됩니다.

더 읽어보기: 현실 세계의 데이터 마이닝 애플리케이션

데이터 마이닝에 사용되는 도구

데이터 마이닝은 다음 필수 요소 중 일부를 사용합니다.

• Weka : University of Wichita에서 개발한 오픈 소스 소프트웨어인 Weka는 코딩이 없는 데이터 마이닝 GUI로 사용자 친화적입니다. Weka를 사용하면 AI 알고리즘을 직접 호출하거나 Java 코드로 가져올 수 있습니다. 클러스터링, 시각화 및 분류는 Weka에서 제공하는 도구 중 일부입니다.
• RapidMiner : 가장 사랑받는 데이터 마이닝 도구 중 하나인 RapidMiner는 작동에 코드가 필요하지 않으며 Java 기반입니다. 또한 데이터 표현, 클러스터링, 데이터 처리 등과 같은 다양한 데이터 마이닝 기능을 제공합니다.
• KNime : 강력한 데이터 마이닝 플랫폼인 KNime은 주로 데이터 처리라고도 하는 ETL(Extraction, Transformation, Loading)에 사용됩니다. 또한 데이터 마이닝 및 기계 학습의 수많은 구성 요소를 결합하여 모든 적합 작업에 대한 포괄적인 제품군을 제공합니다.
• Oracle DataMining : 데이터의 분류, 분석 및 예측을 위한 훌륭한 도구인 Oracle DataMining을 사용하면 사용자가 스키마 및 보기 추출을 위해 SQL 데이터베이스에서 데이터 마이닝을 수행할 수 있습니다.
• Apache Mahout : Hadoop 빅 데이터 플랫폼의 확장인 Apache 개발자는 Hadoop에서 분석 절차 및 데이터 마이닝에 대한 증가하는 수요에 대응하기 위해 Mahout을 만들었습니다. 결과적으로 클러스터링, 분류, 회귀 등과 같은 기능이 있습니다.
• TeraData : 웨어하우징은 데이터 마이닝에 필수적입니다. TeraData 데이터베이스라고도 하는 TeraData는 데이터 마이닝 도구를 제공하는 웨어하우스 시설을 제공합니다. 또한 사용량에 따라 데이터를 보존합니다. 즉, 정기적으로 사용하는 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다.
• 주황색 : 데이터 마이닝 기능과 머신 러닝을 결합한 것으로 가장 잘 알려진 Orange는 Python으로 작성된 소프트웨어입니다. 소비자에게 상호작용적이고 매력적인 시각 자료를 제공합니다.

데이터 과학과 데이터 마이닝의 차이점 요약

차이점에 대한 위의 분석은 데이터 과학과 데이터 마이닝 이 데이터 기술의 두 가지 핵심 개념임을 나타냅니다. 둘 다 빠르게 급증하는 데이터 양을 처리하는 데 중심을 두고 있지만 데이터 마이닝이 데이터 과학의 많은 프로세스 중 하나이기 때문에 데이터가 섞입니다.

둘 다 조직이 기회를 인식하고 가치 있는 결정을 내리도록 돕는 데 핵심적인 역할을 합니다. 또한 논의된 바와 같이 이 두 분야의 절차에 필요한 지식도 다양합니다. 따라서 접근 방식, 사용 도구 및 적용 단계의 차이점에 대한 분석은 알 가치가 있습니다.

차이점은 학생으로서 당신에게 무엇을 의미합니까?

두 개념의 차이점을 이해하는 것은 개인적인 목표나 야망을 인식하는 첫 번째 단계일 뿐입니다. 데이터를 정리하고 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 대해 작업하고 있습니까? 아니면 데이터 세트나 데이터베이스를 사용하여 숫자와 수치가 숨기고 있는 것을 발견하는 데 더 관심이 있습니까? 데이터는 현재 전 세계 정부가 부과하는 글로벌 잠금에도 불구하고 우주에서 사용할 수 있는 가장 비싼 자료 중 하나입니다.

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결론

이러한 결정을 내린 것은 데이터이며 치료제의 대중화에 도움이 될 데이터입니다. 그러나 문제는 과학자로서 데이터를 수집, 정리, 추출, 분석, 요약 및 시각화하고 싶습니까, 아니면 공유하는 거대한 구조화된 데이터에서 변칙 및 상관 관계를 찾는 스릴만 경험하고 싶습니까?

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