Nauka o danych a eksploracja danych: różnica między nauką o danych a eksploracją danych

Witamy w obszernym przewodniku po różnicach między Data Science a Data Mining.

Ogromny wszechświat technologii, wraz z jej ulepszaniem i rozwojem, jest teraz przepełniony szeroką gamą nowych terminologii. Wśród nich są różne terminy związane z danymi. Terminologie i oferty pracy związane z danymi pojawiły się, gdy organizacje i przedsiębiorstwa zrealizowały zyski, jakie mogły osiągnąć z zebranych danych.

Rosnące dane wymagają obsługi

Dane są wszędzie, a z każdą mijającą sekundą dodawane są nowe dane. Czy zaskoczy Cię informacja, że ​​ilość danych się podwaja? Osoba, która może badać dane, ma moc przekształcania podstawowych zasad interakcji między jednostką a przedsiębiorstwem. Artykuł Forbes przewiduje, że do końca 2020 r. na każdego człowieka na Ziemi co sekundę będzie pojawiać się 1,7 miliarda nowych danych . IBM spekulował, że w samym 2012 roku codziennie tworzono około 2,5 miliarda gigabajtów informacji.

Skoro tu jesteś, naturalne jest założenie, że zdajesz sobie sprawę, że dane szybko się mnożą i nie wykazują oznak zatrzymania. Konsekwentny trend doprowadził do powstania wielu metod przetwarzania i obsługi danych, z których dwie najważniejsze to Data Science i Data Mining.

Te dwa terminy Data Science i Data Mining są często używane zamiennie, ponieważ oba dotyczą danych. Jednak mają wiele różnic, które wyróżniają ich w dwóch różnych ligach.

Zapoznaj się z kursem certyfikacyjnym z zakresu nauki o danych z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Nauka o danych a eksploracja danych

Aspiranci i studenci poszukujący kariery w terenie powinni znać indywidualność i wyjątkowość każdego z nich. Zanim przejdziemy do szczegółów, szybko przyjrzyjmy się różnicom.

Główna rola:

Data Science czerpie wnioski z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Jest to dziedzina multidyscyplinarna wykorzystywana do analizy jakościowej. Obejmuje nauki behawioralne, przetwarzanie języka, wizualizacje danych, eksplorację danych oraz statystyki i dane nieustrukturyzowane.

Data Mining analizuje zestawy danych utworzone z danych strukturalnych w celu wydobycia anomalii oraz ukrytych korelacji i wzorców.

Służy do wyodrębniania danych i generowania modeli predykcyjnych. Jest to podkategoria nauki o danych.

Zrozumienie domeny:

Nauka o danych jest również określana jako nauka oparta na danych. Jest to dziedzina lub szeroka dziedzina, która obejmuje procedury pozyskiwania i analizy danych oraz pozyskiwania z nich informacji.

Eksploracja danych jest również określana jako odkrywanie danych. Jest to metoda i technika zawierająca analizę danych. Nacisk kładziony jest na wykrywanie użytecznych informacji w zbiorze danych i wykorzystywanie ich do odkrywania ukrytych wzorców.

Kiedy koncepcja stała się popularna:

Zespół data science jest używany od 1960 roku.

Koncepcja eksploracji danych stała się popularna w latach 90. XX wieku.

Cel, powód:

Data Science przekształca bajty danych w użyteczne dane, aby znaleźć wzorce i ogłosić prognozy.

Data Mining wydobywa użyteczne informacje i eliminuje zbędne dane za pomocą procesów takich jak modelowanie statystyczne

Zastosowania:

Data Science tworzy produkty zorientowane na dane dla firm i napędza decyzje za pomocą danych. Może być używany w wielu branżach.

Data Mining skupia się na odkrywaniu danych z wielu źródeł i przekształcaniu danych w przydatne narzędzie. Może być używany w wielu branżach

Aplikacje:

Data science to badania naukowe, które torują drogę do analizy skoncentrowanej na projekcie, programie lub portfelu.

W eksploracji danych zidentyfikowano trendy i wzorce wykorzystywane przez organizacje do formułowania strategii operacyjnych, marketingowych i finansowych w celu napędzania rozwoju biznesu.

Scena:

W Data Science od punktu, w którym zbierane są dane. Jest to szersza dziedzina obejmująca eksplorację danych

W Data Mining zestawy danych są tworzone raz. Jest to podzbiór nauki o danych

Ale aby uzyskać jasne zrozumienie tych dwóch, konieczne jest zrozumienie, co reprezentuje każdy termin, wraz z jego działaniem i narzędziami. Jak wynika z powyższego, Data Mining jest jednym z wielu procesów nauki o danych.

Zrozumienie nauki o danych

Data Science to dziedzina badań obejmująca nauki behawioralne, statystykę, eksplorację danych, matematykę, analizę informacji i analizy predykcyjne. Jest to szerszy obszar badań, który wykorzystuje wiele algorytmów i operacji do uzyskiwania informacji zarówno z informacji ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.

Pozyskiwanie informacji z danych nieustrukturyzowanych nie jest możliwe za pomocą tradycyjnych procesów ekstrakcji danych – w ten sposób Data Science staje się integralną domeną samą w sobie. Procedura składa się z gromadzenia danych, zrozumienia ich i wykorzystania tego zrozumienia w celu uzyskania analizy. To dzięki temu procesowi naukowcy danych mogą tworzyć różne aplikacje i produkty, które zajmują się i są tworzone na podstawie danych.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

Znaczenie nauki o danych

Odcisk organizacyjny i społeczny Data Science jest zróżnicowany i szeroki. Artykuł MIT pokazuje, że firmy wykorzystujące zebrane dane do podejmowania decyzji i strategii odnoszą o 6% większe sukcesy niż ich konkurenci . Nic dziwnego, że decyzje oparte na danych stają się ulubieńcem każdej inteligentnej i opartej na technologii firmy. Data Science szybko zmienia światowe postrzeganie taktyk marketingowych, sympatii konsumentów, problemów biznesowych, łańcucha dostaw, powiązań korporacyjnych i modelowania predykcyjnego.

Badania Dresnera wykazały, że branżami, które przyczyniły się do gwałtownego wzrostu inwestycji w ogromne ilości danych, są: opieka zdrowotna (przyjęcie 64%), finanse (przyjęcie 71%), reklama (przyjęcie 77%), ubezpieczenia (przyjęcie 83%), i telekomunikacja (przyjęcie aż 95%). ). Data Science może być szeroko rozpowszechnioną dziedziną, ale jej głównym celem jest pozyskiwanie danych w celu podjęcia dobrze zbadanych decyzji.

Przeczytaj : Wynagrodzenie naukowców zajmujących się danymi w Indiach

Jak działa analiza danych?

Data Science obejmuje następujące kroki:

• Gromadzenie danych: Procedura rozpoczyna się od gromadzenia danych – dane te mogą mieć strukturę lub nie, a nawet mogą być częściowo ustrukturyzowane.
• Walka z danymi: Następnym krokiem jest praca na danych. Uzyskane dane są oczyszczane i konwertowane do zrozumiałego formatu, aby uzyskać z nich maksymalną wydajność. Walka o dane to dość długie zadanie. Na tym etapie procedury przeznacza się prawie 80% czasu pracy.
• Analiza danych: Po kłótniach czas na analizę. Do analizy przekonwertowanych danych wykorzystywane są modele i algorytmy statystyczne.
• Wizualizacja danych: W kontekście ogromnych ilości danych wizualizacja danych staje się niezbędna. Dzięki wizualizacjom, takim jak wykresy, wyniki są eksplorowane i przekazywane najefektywniej.
• Wykorzystywanie danych do prognozowania: Algorytmy sztucznej inteligencji są najlepszym rozwiązaniem zarówno dla skutecznego prognozowania wzorców w przyszłości, jak i uzyskiwania wglądu. Są one cenne nie tylko przy generowaniu przewidywań trendów; pomagają również w tworzeniu świeżych i innowacyjnych procedur i produktów.
• Podsumowanie danych: Wgląd w dane jest niezwykle cenny, ponieważ pomaga w rozwoju nieruchomości. Dzięki temu model może stale ulepszać i zapewniać punktualne działanie oraz dostarczać przybliżone wyniki.

Narzędzia wykorzystywane w Data Science

Data Science wykorzystuje niektóre z tych podstawowych narzędzi:

• Python : jest to najpopularniejszy język programowania w świecie Data Science, a także we wszechświecie tworzenia oprogramowania. Dzieje się tak, ponieważ biblioteki Pythona do nauki o danych zapewniają zróżnicowaną gamę bibliotek.
• Apache Spark : zaawansowane narzędzie do Big Data, Apache Spark oferuje narzędzia do analizy i przetwarzania danych. Jest najbardziej znany ze swojej funkcji przetwarzania strumieniowego, a nie przetwarzania wsadowego wykonywanego przez poprzednie platformy.
• SAS : System Analizy Statystycznej – znany również jako SAS – został stworzony przez Instytut SAS w celu przeprowadzania wielu procedur statystycznych. Narzędzie zbliżone do źródła, jest popularnym wyborem dla wielu firm ze względu na jego wykonalność i stabilność.
• Tableau : oprogramowanie do wizualizacji, Tableau pomaga w tworzeniu interaktywnych wykresów i wykresów. Potrafi wyznaczyć na mapach szerokości i długości geograficzne. Co więcej, współpracuje również z bazami danych SQL, arkuszami kalkulacyjnymi i OLAP-ami.
• R : język programowania typu open source, R zapewnia liczne pakiety statystyczne, które pomagają w wizualizacji i analizie danych .
• D3.js : biblioteka JavaScript do generowania interaktywnych wizualizacji, D3.js to świetne narzędzie. Jest to szczególnie przydatne do osadzania atrakcyjnych wizualnie wykresów w aplikacjach internetowych.
• TensorFlow : Niezawodna biblioteka uczenia maszynowego, TensorFlow umożliwia implementację algorytmów głębokiego uczenia. Ponieważ jest obsługiwany przez procesory graficzne (Graphical Processing Unit) , TensorFlow jest biblioteką szybkiego przetwarzania. Dowiedz się więcej o narzędziach do analizy danych.

Zrozumienie eksploracji danych

Głównym celem Data Mining jest wydobycie ważnych informacji z zestawu danych i jak najlepsze ich wykorzystanie do odkrywania i dekodowania przyszłych trendów.

Data Mining polega na analizie ogromnych ilości danych z przeszłości, które pozostawały w ciemności, dopóki nie zostały odkryte. To właśnie ta procedura wyszukiwania i uzyskiwania wartościowych spostrzeżeń z dużych zbiorów danych nazywana jest eksploracją danych. Dzięki temu procesowi określane są podstawowe trendy w ogromnych zestawach danych.

Znaczenie eksploracji danych

Data Mining obejmuje szeroką gamę metod zawartych w Data Science. Właśnie z tego powodu Data Mining jest postrzegana jako kategoria w większej dziedzinie Data Science. Trzeba przyznać, że istnieje naturalne nakładanie się i podobnie jak Data Science, Data Mining obejmuje również czyszczenie danych, przewidywanie wzorców, analizę statystyczną, konwersję danych, uczenie maszynowe i wizualizację danych.

Jednak Data Mining nie koncentruje się wyłącznie na algorytmach. Głównym celem Data Mining jest pozyskiwanie danych z wielu źródeł i przekształcanie ich w bardziej użyteczną wersję samego siebie.

Dowiedz się więcej: Najlepsze algorytmy eksploracji danych

Jak działa eksploracja danych?

Eksploracja danych obejmuje następujące etapy:

• Czyszczenie danych : Pierwszym krokiem jest wyczyszczenie danych i usunięcie nieprawidłowości.
• Integracja danych : Drugim krokiem jest gromadzenie i łączenie danych zebranych ze wszystkich różnych źródeł.
• Wybór danych : Następnym krokiem jest oddzielenie użytecznych danych ze wszystkich zintegrowanych informacji, które można wykorzystać do eksploracji danych.
• Czyszczenie danych : Uzyskane dane mogą zawierać pewne błędy, takie jak niespójność i brak wartości, które wymagają czyszczenia. W procesie tym wykorzystuje się różnorodne narzędzia i metody.
• Konwersja danych : Niektóre z metod używanych do konwersji danych do zrozumiałego formatu to agregacja, wygładzanie i normalizacja.
• Wydobywanie danych : jest to część procedury, w której odkrywane są wzorce. Analiza asocjacji i klastrowanie to niektóre z metod wykorzystywanych w tym celu w Data Mining.
• Ocena danych : Teraz nieistotne wzorce są eliminowane, aby uniknąć bałaganu. Pozostałe wzorce są analizowane i jest to ważna część procedury.
• Wykorzystywanie danych : Ostatnia część procedury wykorzystuje odkryte dane. Te dane odkryte podczas eksploracji danych służą do podejmowania świadomych decyzji.

Przeczytaj także: Aplikacje do eksploracji danych w świecie rzeczywistym

Narzędzia wykorzystywane w eksploracji danych

Data Mining wykorzystuje niektóre z tych podstawowych funkcji:

• Weka : Oprogramowanie typu open source opracowane przez University of Wichita, Weka to GUI Data Mining bez kodowania, które jest przyjazne dla użytkownika. Dzięki Weka algorytmy AI można wywoływać bezpośrednio lub importować za pomocą kodu Java. Grupowanie, wizualizacja i klasyfikacja to tylko niektóre z narzędzi dostarczanych przez Weka.
• RapidMiner : Jedno z najbardziej lubianych narzędzi Data Mining, RapidMiner nie wymaga kodu do działania i jest oparte na Javie. Ponadto oferuje różnorodne funkcje Data Mining, takie jak reprezentacja danych, klastrowanie, przetwarzanie danych itp.
• KNime : Potężna platforma Data Mining, KNime jest używana głównie do ETL (ekstrakcji, transformacji i ładowania), znanego również jako przetwarzanie danych. Ponadto łączy w sobie wiele elementów Data Mining i Machine Learning, aby zapewnić kompletny pakiet dla wszystkich operacji dopasowania.
• Oracle DataMining : Wspaniałe narzędzie do klasyfikacji, analizy i przewidywania danych, Oracle DataMining umożliwia użytkownikowi przeprowadzanie eksploracji danych w bazach danych SQL w celu wyodrębnienia schematów i widoków.
• Apache Mahout : Rozszerzenie platformy Big Data Hadoop, programiści Apache stworzyli Mahout, aby odpowiedzieć na rosnące zapotrzebowanie na procedury analityczne i Data Mining w Hadoop. W związku z tym ma udogodnienia, takie jak grupowanie, klasyfikacja, regresja itp.
• TeraData : Magazynowanie jest niezbędne do eksploracji danych. TeraData, znana również jako baza danych TeraData, oferuje obiekty magazynowe, które dostarczają narzędzia do eksploracji danych. Zachowuje również dane według wykorzystania – oznacza to, że zapewnia szybki dostęp do regularnie używanych danych.
• Orange : Najbardziej znany z połączenia Data Mining i Machine Learning, Orange to oprogramowanie napisane w Pythonie. Zapewnia swoim konsumentom interaktywne i atrakcyjne wizualizacje.

Podsumowanie różnic między Data Science a Data Mining

Powyższa analiza różnic wskazuje, że Data Science i Data Mining to dwie kluczowe koncepcje technologii danych. Obaj skupiają się na radzeniu sobie z gwałtownie rosnącą ilością danych, ale ich zaangażowanie w dane przeplata się, ponieważ Data Mining jest jednym z wielu procesów Data Science.

Oba odgrywają kluczową rolę w pomaganiu organizacjom w rozpoznawaniu możliwości i podejmowaniu wartościowych decyzji. Dodatkowo, jak zostało omówione, wiedza potrzebna do procedur w obu tych dziedzinach również jest zróżnicowana. Dlatego warto poznać analizę różnic w ich podejściu, stosowanych narzędziach i stosowanych krokach.

Co te różnice oznaczają dla Ciebie jako studenta?

Zrozumienie różnic między tymi dwoma pojęciami to tylko pierwszy krok w rozpoznaniu osobistego celu lub ambicji. Czy jesteś zadowolony z czyszczenia danych i pracy na danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych? A może jesteś bardziej skłonny do korzystania ze zbiorów danych lub baz danych, aby odkryć, co kryją liczby i liczby? Dane są jednym z najdroższych materiałów dostępnych we wszechświecie, pomimo obecnej globalnej blokady narzuconej przez rządy na całym świecie.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.

Wniosek

To dane, które zaowocowały tymi decyzjami i to dane, które pomogą w spopularyzowaniu leku. Ale pytanie brzmi, czy jako naukowiec chcesz zbierać, czyścić, wyodrębniać, analizować, podsumowywać i wizualizować dane, czy też chcesz przeżyć tylko dreszczyk emocji związany ze znajdowaniem anomalii i korelacji w ogromnych, ustrukturyzowanych danych, którymi się z tobą dzielisz?

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Data Science, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1- on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.