Data Science vs Data Mining: Diferença entre Data Science e Data Mining

Bem-vindo ao guia completo sobre as diferenças entre Data Science e Data Mining.

O vasto universo da tecnologia, juntamente com seu aprimoramento e desenvolvimento, agora está repleto de uma ampla gama de novas terminologias. Entre eles estão diferentes termos relacionados a dados. Terminologias relacionadas a dados e ofertas de emprego surgiram quando organizações e empresas perceberam os lucros que poderiam obter com os dados coletados.

Os dados crescentes precisam ser tratados

Os dados estão em todos os lugares e, a cada segundo que passa, novos dados são adicionados. Você ficaria surpreso ao saber que os dados estão dobrando? Uma pessoa que pode estudar os dados tem o poder de transformar os princípios básicos da interação indivíduo-empresa. Um artigo da Forbes prevê que até o final de 2020, para cada humano na Terra, haverá 1,7 bilhão de novos dados a cada segundo . A IBM especulou que aproximadamente 2,5 bilhões de gigabytes de informações foram criados todos os dias apenas no ano de 2012.

Já que você está aqui, é natural supor que você está ciente de que os dados estão se multiplicando rapidamente e não mostram sinais de parar. A tendência consistente levou à geração de vários métodos de processamento e manuseio de dados, sendo os dois mais proeminentes a Ciência de Dados e a Mineração de Dados.

Os dois termos Data Science e Data Mining são frequentemente usados ​​de forma intercambiável, pois ambos lidam com dados. No entanto, eles têm um grande número de diferenças que os diferenciam em duas ligas diferentes.

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Data Science vs Data Mining

Aspirantes e estudantes que buscam uma carreira na área devem conhecer a individualidade e singularidade de cada um. Antes de chegarmos aos detalhes, vamos dar uma olhada rápida nas diferenças.

O papel principal:

Data Science deriva insights de dados estruturados e não estruturados. É um campo multidisciplinar usado para análise qualitativa. É composto por ciência comportamental, processamento de linguagem, visualizações de dados, mineração de dados e estatísticas e dados não estruturados.

A mineração de dados analisa conjuntos de dados criados a partir de dados estruturados para descobrir anomalias e correlações e padrões ocultos.

Ele é usado para extrair dados e gerar modelos de previsão. É uma subcategoria da ciência de dados.

Entendendo o domínio:

A ciência de dados também é conhecida como ciência orientada por dados. É um campo ou domínio amplo que inclui os procedimentos de obtenção e análise de dados e obtenção de informações a partir deles.

A mineração de dados também é conhecida como descoberta de dados. É um método e uma técnica inclusiva de análise de dados. O foco está em descobrir informações utilizáveis ​​em um conjunto de dados e usá-las para descobrir padrões cobertos.

Quando o conceito se tornou popular:

A equipe de ciência de dados é usada desde 1960.

O conceito de mineração de dados tornou-se popular na década de 1990.

Objetivo:

Data Science converte bytes de dados em dados utilizáveis ​​para encontrar padrões e anunciar previsões.

Data Mining extrai informações úteis e elimina dados redundantes por meio de processos como modelagem estatística

Usos:

Data Science cria produtos focados em dados para empresas e impulsiona decisões por meio de dados. Pode ser usado em todas as indústrias.

A Mineração de Dados se concentra na descoberta de dados de várias fontes e na conversão dos dados em uma ferramenta útil. Pode ser usado em todas as indústrias

Formulários:

A ciência de dados é uma pesquisa científica que abre caminho para uma análise centrada em projetos, programas ou portfólios.

Na mineração de dados, as tendências e padrões identificados são usados ​​pelas organizações para formular estratégias operacionais, de marketing e financeiras para impulsionar o crescimento dos negócios.

Etapa:

Em Data Science, a partir do ponto em que os dados são coletados. É um campo mais amplo que inclui mineração de dados

Em Data Mining, uma vez que os conjuntos de dados são criados. É um subconjunto da ciência de dados

Mas para obter uma compreensão clara dos dois, é essencial entender o que cada termo representa, juntamente com seu funcionamento e ferramentas. Como é óbvio a partir do exposto, a mineração de dados é um dos muitos processos da ciência de dados.

Entendendo a Ciência de Dados

Data Science é um domínio de estudo que incorpora ciência comportamental, estatística, mineração de dados, matemática, análise de informações e análises preditivas. É uma área mais ampla de pesquisa que faz uso de muitos algoritmos e operações para obter insights informativos de informações estruturadas e não estruturadas.

A obtenção de informações a partir de dados não estruturados não é possível através dos processos tradicionais de extração de dados – é assim que a Data Science se torna um domínio integral em si. O procedimento consiste em acumular dados, compreendê-los e usar esse entendimento para chegar a uma análise. É graças a esse processo que os cientistas de dados podem criar vários aplicativos e produtos que lidam e são criados com base em dados.

Leia: Projetos de mineração de dados na Índia

A importância da ciência de dados

A marca organizacional e social da Ciência de Dados é diversa e ampla. Um artigo do MIT mostra que as empresas que usam dados coletados para chegar a decisões e estratégias são 6% mais bem-sucedidas do que seus concorrentes . Não é de admirar que as decisões orientadas por dados estejam se tornando as favoritas de todos os negócios inteligentes e orientados por tecnologia. A Data Science está mudando rapidamente a percepção mundial de táticas de marketing, afinidade do consumidor, questões de negócios, cadeia de suprimentos, conexões corporativas e modelagem preditiva.

A pesquisa de Dresner descobriu que os setores que lideram o aumento no grande investimento em dados são Saúde (adoção de 64%), Finanças (adoção de 71%), Publicidade (adoção de 77%), Seguros (adoção de 83%) e Telecomunicações (com uma adoção de 95% ). A Ciência de Dados pode ser um campo difundido, mas seu objetivo principal é obter dados para chegar a decisões bem pesquisadas.

Leia : Salário de Cientistas de Dados na Índia

Como funciona a Ciência de Dados?

A Ciência de Dados compreende as seguintes etapas:

• Acumulando os dados: O procedimento começa com o acúmulo de dados – esses dados podem ou não ter estrutura, podendo até ser semiestruturados.
• Organizando os dados: O próximo passo é trabalhar com os dados. Os dados obtidos são limpos e convertidos em um formato compreensível para obter o máximo de saída. A disputa de dados é uma tarefa bastante longa. Quase 80% do período de trabalho é gasto nesta etapa do procedimento.
• Analisando os dados: Depois da disputa, é hora da análise. Modelos estatísticos e algoritmos são usados ​​para analisar os dados convertidos.
• Visualizando os dados: No contexto de grandes quantidades de dados, a visualização de dados torna-se essencial. Por meio de recursos visuais, como gráficos, os resultados são explorados e transmitidos de maneira mais eficaz.
• Usando os dados para previsões: tanto para previsão eficiente de padrões no futuro quanto para obter insights, os algoritmos de IA são o melhor recurso. Eles não são valiosos apenas para gerar previsão de tendências; também auxiliam na criação de procedimentos e produtos novos e inovadores.
• Recapitulação dos dados: os insights de dados são imensamente valiosos, pois auxiliam no desenvolvimento de propriedades. Isso permite que o modelo melhore consistentemente e forneça desempenho pontual e forneça resultados aproximados.

Ferramentas usadas em Ciência de Dados

Data Science faz uso de algumas dessas ferramentas essenciais:

• Python : Esta é a linguagem de programação mais favorecida no mundo da Ciência de Dados, bem como no universo do desenvolvimento de software. Isso ocorre porque as bibliotecas python para ciência de dados fornecem uma variedade diversificada de bibliotecas.
• Apache Spark : uma ferramenta avançada para Big Data, o Apache Spark oferece recursos de análise e processamento de dados. É mais conhecido por seu recurso de realizar processamento de fluxo, em vez do processamento em lote realizado por suas plataformas predecessoras.
• SAS : Statistical Analysis System – também conhecido como SAS – foi criado pelo SAS Institute para realizar uma infinidade de procedimentos estatísticos. Uma ferramenta de fonte próxima, é a escolha popular para muitas empresas devido à sua viabilidade e estabilidade.
• Tableau : um software de visualização, o Tableau auxilia na criação de gráficos interativos. Ele pode traçar latitudes e longitudes em mapas. Além disso, também faz interface com bancos de dados SQL, planilhas e OLAPs.
• R : Uma linguagem de programação de código aberto, R fornece vários pacotes estatísticos que ajudam na visualização e análise de dados .
• D3.js : Uma biblioteca JavaScript para gerar visuais interativos, D3.js é uma ótima ferramenta. É especialmente útil para incorporar gráficos visualmente agradáveis ​​em aplicativos da web.
• TensorFlow : uma biblioteca robusta de aprendizado de máquina, o TensorFlow permite a implementação de algoritmos de aprendizado profundo. Como é suportado por GPUs (Graphical Processing Unit) , o TensorFlow é uma biblioteca de processamento rápido. Saiba mais sobre ferramentas de ciência de dados.

Entendendo a mineração de dados

O objetivo principal da mineração de dados é descobrir informações importantes em um conjunto de dados e fazer o melhor uso disso para descobrir e decodificar tendências futuras.

A mineração de dados envolve a análise de grandes quantidades de dados passados ​​que permaneceram no escuro até serem descobertos. É esse procedimento de buscar e obter insights valiosos de grandes conjuntos de dados que são chamados de Data Mining. Por meio desse processo, as tendências subjacentes em grandes conjuntos de dados são descobertas.

A importância da mineração de dados

A Mineração de Dados envolve uma ampla variedade de métodos incluídos na Ciência de Dados. É por esse motivo que a Mineração de Dados é vista como uma categoria dentro do domínio maior da Ciência de Dados. É certo que há uma sobreposição natural e, como Data Science, Data Mining também incorpora limpeza de dados, previsão de padrões, análise estatística, conversão de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados.

No entanto, a Mineração de Dados não é focada apenas em algoritmos. O principal objetivo do Data Mining é obter dados de um grande número de fontes e transformá-los em uma versão mais útil de si mesmo.

Saiba mais: Principais algoritmos de mineração de dados

Como funciona a mineração de dados?

A Mineração de Dados compreende as seguintes etapas:

• Limpeza dos dados : O primeiro passo é limpar os dados e remover as irregularidades.
• Integração de dados : O segundo passo é acumular e combinar dados coletados de todas as várias fontes.
• Seleção dos dados : O próximo passo é separar os dados utilizáveis ​​de todas as informações integradas, que podem ser usadas para Mineração de Dados.
• Limpeza dos dados : Os dados obtidos podem conter alguns erros, como inconsistências e valores ausentes, que requerem limpeza. Este processo faz uso de uma variedade de ferramentas e métodos.
• Conversão dos dados : Alguns dos métodos usados ​​para converter os dados em um formato compreensível são agregação, suavização e normalização.
• Mineração dos dados : Esta é a parte do procedimento onde os padrões são desenterrados. Análise de associação e clustering são alguns dos métodos utilizados em Data Mining para este fim.
• Avaliando os dados : Agora, os padrões irrelevantes são eliminados para evitar confusão. Os padrões deixados são analisados, e esta é uma parte importante do procedimento.
• Usando os dados : A última parte do procedimento faz uso dos dados descobertos. Esses dados desenterrados durante a mineração de dados são usados ​​para chegar a decisões bem informadas.

Leia também: Aplicações de mineração de dados no mundo real

Ferramentas usadas na mineração de dados

A mineração de dados faz uso de alguns desses fundamentos:

• Weka : Um software de código aberto desenvolvido pela Universidade de Wichita, Weka é uma GUI de mineração de dados sem codificação, que é amigável. Com o Weka, os algoritmos de IA podem ser chamados diretamente ou importados com código Java. Clustering, visualização e classificação são algumas das ferramentas fornecidas pela Weka.
• RapidMiner : Uma das ferramentas de mineração de dados mais adoradas, o RapidMiner não precisa de código para operação e é baseado em Java. Além disso, oferece uma variedade de facilidades de mineração de dados, como representação de dados, clustering, processamento de dados etc.
• KNime : Uma poderosa plataforma de mineração de dados, o KNime é usado principalmente para ETL (Extração, Transformação e Carregamento), também conhecido como processamento de dados. Além disso, combina vários componentes de mineração de dados e aprendizado de máquina para fornecer um pacote inclusivo para todas as operações adequadas.
• Oracle DataMining : Uma ferramenta maravilhosa para classificação, análise e previsão de dados, o Oracle DataMining permite que seu usuário realize Data Mining em bancos de dados SQL para extração de esquemas e visualizações.
• Apache Mahout : Uma extensão da Hadoop Big Data Platform, os desenvolvedores do Apache criaram o Mahout para atender a crescente demanda por procedimentos analíticos e Data Mining no Hadoop. Consequentemente, possui facilidades como agrupamento, classificação, regressão etc.
• TeraData : Warehousing é essencial para Data Mining. Também conhecido como TeraData Database, o TeraData oferece instalações de warehouse que fornecem ferramentas de Data Mining. Ele também conserva os dados conforme o uso – isso significa que é fornecido acesso rápido aos dados usados ​​regularmente.
• Orange : Mais conhecido por combinar facilidade de mineração de dados e aprendizado de máquina, Orange é um software escrito em Python. Ele fornece visuais interativos e atraentes para seus consumidores.

Resumindo as diferenças entre Data Science e Data Mining

A análise acima das diferenças indica que Data Science e Data Mining são dois conceitos-chave da tecnologia de dados. Ambos giram em torno de lidar com a quantidade de dados que aumenta rapidamente, mas seu envolvimento com dados se mistura, pois a mineração de dados é um dos muitos processos da ciência de dados.

Ambos desempenham papéis fundamentais para ajudar as organizações a reconhecer oportunidades e chegar a decisões que valem a pena. Além disso, como foi discutido, o conhecimento necessário para os procedimentos em ambas as áreas também varia. Portanto, vale a pena conhecer a análise das diferenças em sua abordagem, ferramentas utilizadas e etapas aplicadas.

O que as diferenças significam para você como estudante?

Compreender as diferenças entre os dois conceitos é apenas o primeiro passo para reconhecer seu objetivo ou ambição pessoal. Você está feliz limpando dados e trabalhando em dados estruturados e não estruturados? Ou você está mais inclinado a usar conjuntos de dados ou bancos de dados para descobrir o que os números e números estão escondendo? Os dados são um dos materiais mais caros disponíveis no universo, apesar do atual bloqueio global imposto por governos em todo o mundo.

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Conclusão

São os dados que resultaram nessas decisões e são os dados que ajudarão a popularizar uma cura. Mas, a questão é: você deseja coletar, limpar, extrair, analisar, resumir e visualizar os dados como um cientista ou deseja experimentar apenas a emoção de encontrar anomalias e correlações nos enormes dados estruturados compartilhados com você?

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