Data Science vs Data Mining: Diferența dintre Data Science și Data Mining

Bun venit la ghidul cuprinzător al diferențelor dintre Data Science și Data Mining.

Vastul univers al tehnologiei, împreună cu îmbunătățirea și dezvoltarea sa, este acum aglomerat cu o gamă largă de terminologii noi. Printre aceștia se numără diferiți termeni legați de date. Terminologie legate de date și oferte de locuri de muncă au apărut atunci când organizațiile și întreprinderile și-au dat seama de profiturile pe care le puteau obține din datele pe care le-au colectat.

Datele în plină dezvoltare necesită manipulare

Datele sunt peste tot și, cu fiecare secundă care trece, date noi continuă să fie adăugate. Te-ar surprinde să știi că datele se dublează? O persoană care poate studia datele are puterea de a transforma principiile de bază ale interacțiunii individ-întreprindere. Un articol Forbes prezice că până la sfârșitul anului 2020, pentru fiecare om de pe Pământ, vor exista 1,7 miliarde de date noi în fiecare secundă . IBM a speculat că aproximativ 2,5 miliarde de gigaocteți de informații au fost creați în fiecare zi numai în anul 2012.

Din moment ce vă aflați aici, este firesc să presupuneți că sunteți conștient de faptul că datele se înmulțesc rapid și nu prezintă semne de oprire. Tendința constantă a condus la generarea a numeroase metode de procesare și manipulare a datelor, cele două cele mai proeminente fiind Data Science și Data Mining.

Cei doi termeni Data Science și Data Mining sunt adesea folosiți interschimbabil, deoarece ambii se ocupă de date. Cu toate acestea, au un număr mare de diferențe care îi deosebesc în două ligi diferite.

Învață curs de certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Data Science vs Data Mining

Aspiranții și studenții care caută o carieră în domeniu ar trebui să cunoască individualitatea și unicitatea fiecăruia. Înainte de a ajunge la detalii, să aruncăm o privire rapidă asupra diferențelor.

Rolul major:

Știința datelor obține perspective din date structurate și nestructurate. Este un domeniu multidisciplinar folosit pentru analiza calitativă. Acesta cuprinde știința comportamentală, procesarea limbajului, vizualizările datelor, extragerea datelor și statistici și date nestructurate.

Data Mining analizează seturi de date create din date structurate pentru a descoperi anomalii și corelații și modele ascunse.

Este folosit pentru extragerea datelor și generarea de modele de predicții. Este o subcategorie a științei datelor.

Înțelegerea domeniului:

Știința datelor este denumită și știință bazată pe date. Este un domeniu sau un domeniu larg care include procedurile de obținere și analiză a datelor și obținerea de informații din acestea.

Miningul de date este denumit și descoperire de date. Este o metodă și o tehnică care include analiza datelor. Accentul se pune pe descoperirea de informații utilizabile într-un set de date și utilizarea acestora pentru a descoperi tipare acoperite.

Când a devenit popular conceptul:

Echipa de știință a datelor este folosită din 1960.

Conceptul de data mining a devenit popular în anii 1990.

Scop:

Data Science convertește octeții de date în date utilizabile pentru a găsi modele și a anunța predicții.

Data Mining extrage informații utilizabile și elimină datele redundante prin procese precum modelarea statistică

Utilizări:

Data Science creează produse axate pe date pentru companii și conduce decizii cu ajutorul datelor. Poate fi folosit în toate industriile.

Data Mining se concentrează pe descoperirea datelor din mai multe surse și pe transformarea datelor într-un instrument util. Poate fi folosit în toate industriile

Aplicatii:

Știința datelor este cercetarea științifică care deschide calea pentru o analiză centrată pe proiect, program sau portofoliu.

În data mining, tendințele și modelele identificate sunt folosite de organizații pentru a formula operațiuni, strategii de marketing și financiare pentru a alimenta creșterea afacerii.

Etapă:

În Data Science, din punctul în care datele sunt colectate. Este un domeniu mai larg care include data mining

În Data Mining, odată ce seturile de date sunt create. Este un subset al științei datelor

Dar pentru a obține o înțelegere clară a celor două, este esențial să înțelegem ce reprezintă fiecare termen, împreună cu funcționarea și instrumentele sale. După cum reiese din cele de mai sus, Data Mining este unul dintre numeroasele procese ale științei datelor.

Înțelegerea științei datelor

Știința datelor este un domeniu de studiu care încorporează știința comportamentului, statistica, extragerea datelor, matematica, analiza informațiilor și analizele predictive. Este un domeniu mai larg de cercetare care folosește mulți algoritmi și operațiuni pentru a obține perspective informative atât din informațiile structurate, cât și din cele nestructurate.

Obținerea de informații din date nestructurate nu este posibilă prin procesele tradiționale de extracție a datelor - așa cum Data Science devine un domeniu integral în sine. Procedura constă în acumularea de date, înțelegerea lor și utilizarea acestei înțelegeri pentru a ajunge la o analiză. Datorită acestui proces, oamenii de știință din date pot crea diverse aplicații și produse care se ocupă și sunt create pe baza datelor.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

Importanța științei datelor

Amprenta organizațională și socială a Data Science este diversă și largă. O lucrare MIT arată că întreprinderile care folosesc datele culese pentru a lua decizii și strategii au cu 6% mai mult succes decât concurenții lor . Nu este de mirare că deciziile bazate pe date devin preferate pentru fiecare afacere inteligentă și bazată pe tehnologie. Știința datelor schimbă rapid percepția lumii despre tacticile de marketing, afinitatea consumatorilor, problemele de afaceri, lanțul de aprovizionare, conexiunile corporative și modelarea predictivă.

Cercetarea lui Dresner a descoperit că industriile care au condus la creșterea investițiilor uriașe în date au fost asistența medicală (64% adoptare), finanțele (71% adoptare), publicitate (77% adoptare), asigurări (83% adoptare) și telecomunicații (cu o adoptare uimitoare de 95%). ). Știința datelor poate fi un domeniu larg răspândit, dar scopul său principal este obținerea de date pentru a ajunge la decizii bine cercetate.

Citiți : Salariul cercetătorilor de date în India

Cum funcționează Data Science?

Știința datelor cuprinde următorii pași:

• Acumularea datelor: Procedura începe cu acumularea datelor – aceste date pot avea sau nu structură și pot fi chiar semi-structurate.
• Dezbaterea datelor: Următorul pas este să lucrați asupra datelor. Datele obținute sunt curățate și convertite într-un format ușor de înțeles pentru a obține rezultate maxime. Cercetarea datelor este o sarcină destul de lungă. Aproape 80% din perioada de lucru este cheltuită în această etapă a procedurii.
• Analizarea datelor: După ceartă, este timpul pentru analiză. Modelele statistice și algoritmii sunt utilizați pentru analiza datelor convertite.
• Vizualizarea datelor: În contextul unor cantități uriașe de date, vizualizarea datelor devine esențială. Prin elemente vizuale, cum ar fi grafice, rezultatele sunt explorate și transmise cel mai eficient.
• Utilizarea datelor pentru predicții: atât pentru prognoza eficientă a tiparelor în viitor, cât și pentru obținerea de informații, algoritmii AI sunt cea mai bună soluție. Ele nu sunt doar valoroase pentru generarea de predicții de tendințe; de asemenea, ajută la crearea de proceduri și produse proaspete și inovatoare.
• Recapitulare a datelor: informațiile despre date sunt extrem de valoroase, deoarece ajută la dezvoltarea proprietăților. Acest lucru permite modelului să se îmbunătățească în mod constant și să ofere performanțe punctuale și să ofere rezultate aproximative.

Instrumente utilizate în știința datelor

Data Science folosește unele dintre aceste instrumente esențiale:

• Python : Acesta este cel mai favorit limbaj de programare din lumea Data Science, precum și în universul dezvoltării software. Acest lucru se datorează faptului că bibliotecile Python pentru știința datelor oferă o gamă diversă de biblioteci.
• Apache Spark : Un instrument avansat pentru Big Data, Apache Spark oferă facilități de analiză și procesare a datelor. Este cel mai bine cunoscut pentru caracteristica sa de a efectua procesarea fluxului, mai degrabă decât pentru procesarea în lot efectuată de platformele predecesoare.
• SAS : Statistical Analysis System – cunoscut și sub numele de SAS – a fost creat de Institutul SAS pentru a efectua o multitudine de proceduri statistice. Un instrument apropiat de sursă, este alegerea populară pentru multe companii datorită fezabilității și stabilității sale.
• Tableau : un software de vizualizare, Tableau ajută la crearea de diagrame și grafice interactive. Poate reprezenta latitudini și longitudini pe hărți. Mai mult, interfață și cu baze de date SQL, foi de calcul și OLAP-uri.
• R : Un limbaj de programare open-source, R oferă numeroase pachete statistice care ajută la vizualizarea și analiza datelor .
• D3.js : O bibliotecă JavaScript pentru generarea de imagini interactive, D3.js este un instrument excelent. Este util în special pentru încorporarea graficelor plăcute vizual în aplicațiile web.
• TensorFlow : O bibliotecă robustă de învățare automată, TensorFlow permite implementarea algoritmilor de învățare profundă. Deoarece este suportat de GPU-uri (Graphical Processing Unit) , TensorFlow este o bibliotecă de procesare rapidă. Aflați mai multe despre instrumentele pentru știința datelor.

Înțelegerea minării de date

Scopul principal al Data Mining este acela de a descoperi informații importante dintr-un set de date și de a le folosi cât mai bine pentru a descoperi și decoda tendințele viitoare.

Data Mining implică analiza unor cantități mari de date din trecut care au rămas în întuneric până când au fost descoperite. Această procedură de căutare și obținere a informațiilor utile din seturi mari de date este numită Data Mining. Prin acest proces, se descoperă tendințele de bază în seturi uriașe de date.

Importanța extragerii datelor

Data Mining implică o mare varietate de metode incluse în Data Science. Din acest motiv, data mining este văzută ca o categorie în domeniul mai larg al științei datelor. Desigur, există o suprapunere naturală și, la fel ca Data Science, Data Mining încorporează și curățarea datelor, predicția modelelor, analiza statistică, conversia datelor, învățarea automată și vizualizarea datelor.

Cu toate acestea, Data Mining nu se concentrează exclusiv pe algoritmi. Scopul principal al Data Mining este de a obține date dintr-un număr mare de surse și de a le transforma într-o versiune mai utilă a ei înșiși.

Aflați mai multe: Topul algoritmilor de extragere a datelor

Cum funcționează data mining?

Data Mining cuprinde următorii pași:

• Curățarea datelor : primul pas este curățarea datelor și eliminarea neregulilor.
• Integrarea datelor : Al doilea pas este acumularea și combinarea datelor adunate din diferitele surse.
• Selectarea datelor : Următorul pas este separarea datelor utilizabile din toate informațiile integrate, care pot fi utilizate pentru Data Mining.
• Curățarea datelor : Datele obținute pot avea unele erori, cum ar fi inconsecvența și valorile absente, care necesită curățare. Acest proces folosește o varietate de instrumente și metode.
• Conversia datelor : Unele dintre metodele utilizate pentru conversia datelor într-un format ușor de înțeles sunt agregarea, netezirea și normalizarea.
• Exploatarea datelor : aceasta este partea procedurii în care modelele sunt descoperite. Analiza asociației și gruparea sunt câteva dintre metodele utilizate în Data Mining în acest scop.
• Evaluarea datelor : Acum, modelele irelevante sunt eliminate pentru a evita aglomerarea. Modelele rămase sunt analizate, iar aceasta este o parte importantă a procedurii.
• Utilizarea datelor : Ultima parte a procedurii folosește datele descoperite. Aceste date descoperite în timpul Data Mining sunt folosite pentru a ajunge la decizii bine informate.

Citește și: Aplicații de extragere a datelor în lumea reală

Instrumente utilizate în Data Mining

Data Mining folosește unele dintre aceste elemente esențiale:

• Weka : un software open-source dezvoltat de Universitatea din Wichita, Weka este o interfață grafică pentru minarea datelor fără codare, care este ușor de utilizat. Cu Weka, algoritmii AI pot fi apelați direct sau importați cu cod Java. Clustering, vizualizare și clasificare sunt câteva dintre instrumentele oferite de Weka.
• RapidMiner : unul dintre cele mai iubite instrumente de exploatare a datelor, RapidMiner nu are nevoie de cod pentru funcționare și este bazat pe Java. În plus, oferă o varietate de facilități de Data Mining, cum ar fi reprezentarea datelor, gruparea, procesarea datelor etc.
• KNime : O platformă puternică de exploatare a datelor, KNime este utilizat în principal pentru ETL (Extraction, Transformation, and Loading), cunoscut și sub denumirea de procesare a datelor. În plus, combină numeroși componente ale Data Mining și Machine Learning pentru a oferi o suită incluzivă pentru toate operațiunile potrivite.
• Oracle DataMining : Un instrument minunat pentru clasificarea, analiza și predicția datelor, Oracle DataMining permite utilizatorului să efectueze Data Mining pe baze de date SQL pentru extragerea schemelor și vizualizărilor.
• Apache Mahout : O extensie a Hadoop Big Data Platform, dezvoltatorii Apache au creat Mahout pentru a răspunde cererii tot mai mari de proceduri analitice și Data Mining în Hadoop. În consecință, are facilități precum gruparea, clasificarea, regresia etc.
• TeraData : Depozitarea este esențială pentru Data Mining. Cunoscută și sub numele de TeraData Database, TeraData oferă facilități de depozit care oferă instrumente de Data Mining. De asemenea, conservă datele în funcție de utilizare - asta înseamnă că se oferă acces rapid la datele utilizate în mod regulat.
• Orange : Cel mai bine cunoscut pentru combinarea facilității de Mining de date și învățarea automată, Orange este un software scris în Python. Oferă imagini interactive și atrăgătoare consumatorilor săi.

Rezumând diferențele dintre Data Science și Data Mining

Analiza de mai sus a diferențelor indică faptul că Data Science și Data Mining sunt două concepte cheie ale tehnologiei datelor. Ambele gravitează în jurul abordării cantității de date în creștere rapidă, dar implicarea lor cu datele se amestecă, deoarece Data Mining este unul dintre numeroasele procese ale științei datelor.

Ambele joacă roluri cheie în a ajuta organizațiile să recunoască oportunitățile și să ajungă la decizii utile. În plus, după cum sa discutat, cunoștințele necesare pentru procedurile din ambele domenii variază, de asemenea. Prin urmare, analiza diferențelor în abordarea lor, instrumentele utilizate și etapele aplicate – merită cunoscută.

Ce înseamnă diferențele pentru tine ca student?

Înțelegerea diferențelor dintre cele două concepte este doar primul pas în recunoașterea obiectivului sau ambiției tale personale. Sunteți mulțumit să curățați datele și să lucrați atât la date structurate, cât și la cele nestructurate? Sau sunteți mai înclinat să utilizați seturi de date sau baze de date pentru a descoperi ce ascund numerele și cifrele? Datele sunt unul dintre cele mai scumpe materiale disponibile în univers, în ciuda blocării globale impuse de guvernele din întreaga lume.

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Concluzie

Datele sunt cele care au dus la aceste decizii și sunt datele care vor ajuta la popularizarea unui tratament. Dar întrebarea este: vrei să colectezi, să cureți, să extragi, să analizezi, să rezumați și să vizualizați datele ca om de știință sau doriți să experimentați doar fiorul de a găsi anomalii și corelații în imensele date structurate împărtășite cu dvs.?

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.