Наука о данных против интеллектуального анализа данных: разница между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных

Добро пожаловать в подробное руководство по различиям между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных.

Огромная вселенная технологий, наряду с их совершенствованием и развитием, теперь переполнена широким спектром новых терминов. Среди них есть различные термины, связанные с данными. Терминология, связанная с данными, и предложения о работе появились, когда организации и предприятия осознали, какую прибыль они могут получить от собранных ими данных.

Растущие данные нуждаются в обработке

Данные повсюду, и с каждой секундой добавляются новые данные. Удивитесь ли вы, узнав, что данные удваиваются? Человек, который может изучать данные, может изменить основные принципы взаимодействия между отдельными лицами и предприятиями. В статье Forbes прогнозируется, что к концу 2020 года на каждого человека на Земле будет приходиться 1,7 миллиарда новых данных каждую секунду . IBM предположила, что только в 2012 году каждый день создавалось примерно 2,5 миллиарда гигабайт информации.

Поскольку вы здесь, вполне естественно предположить, что вы осознаете, что данные быстро размножаются и не собираются останавливаться. Постоянная тенденция привела к созданию многочисленных методов обработки и обработки данных, двумя наиболее известными из которых являются наука о данных и интеллектуальный анализ данных.

Два термина «Наука о данных» и «Интеллектуальный анализ данных» часто используются взаимозаменяемо, поскольку оба они имеют дело с данными. Однако у них есть множество различий, которые выделяют их в две разные лиги.

Пройдите сертификационный курс по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Наука о данных против интеллектуального анализа данных

Аспиранты и студенты, ищущие карьеру в этой области, должны знать индивидуальность и уникальность каждого. Прежде чем мы перейдем к деталям, давайте кратко рассмотрим различия.

Основная роль:

Наука о данных извлекает информацию из структурированных и неструктурированных данных. Это междисциплинарная область, используемая для качественного анализа. Он включает в себя науку о поведении, обработку языка, визуализацию данных, интеллектуальный анализ данных, а также статистику и неструктурированные данные.

Интеллектуальный анализ данных анализирует наборы данных, созданные из структурированных данных, для выявления аномалий, скрытых корреляций и закономерностей.

Он используется для извлечения данных и создания моделей прогнозов. Это подкатегория науки о данных.

Понимание домена:

Data Science также называют наукой, управляемой данными. Это область или широкая область, включающая процедуры получения и анализа данных и получения информации из них.

Интеллектуальный анализ данных также называют обнаружением данных. Это метод и техника, включающая анализ данных. Основное внимание уделяется обнаружению полезной информации в наборе данных и использованию ее для выявления скрытых закономерностей.

Когда концепция стала популярной:

Группа по науке о данных используется с 1960 года.

Концепция интеллектуального анализа данных стала популярной в 1990-х годах.

Цель:

Наука о данных преобразует байты данных в пригодные для использования данные, чтобы находить закономерности и объявлять прогнозы.

Интеллектуальный анализ данных извлекает полезную информацию и устраняет избыточные данные с помощью таких процессов, как статистическое моделирование.

Использование:

Наука о данных создает ориентированные на данные продукты для компаний и принимает решения с помощью данных. Его можно использовать в разных отраслях.

Интеллектуальный анализ данных сосредоточен на обнаружении данных из нескольких источников и преобразовании данных в полезный инструмент. Может использоваться в разных отраслях

Приложения:

Наука о данных — это научное исследование, которое прокладывает путь для анализа, ориентированного на проекты, программы или портфели.

При интеллектуальном анализе данных выявленные тенденции и закономерности используются организациями для разработки операционных, маркетинговых и финансовых стратегий для стимулирования роста бизнеса.

Стадия:

В науке о данных — с момента сбора данных. Это более широкая область, которая включает в себя интеллектуальный анализ данных.

В Data Mining после создания наборов данных. Это подмножество науки о данных

Но чтобы получить четкое представление о них, важно понимать, что представляет каждый термин, а также его работу и инструменты. Как видно из вышеизложенного, интеллектуальный анализ данных является одним из многих процессов науки о данных.

Понимание науки о данных

Наука о данных — это область изучения, включающая науку о поведении, статистику, интеллектуальный анализ данных, математику, информационную аналитику и прогнозный анализ. Это более широкая область исследований, в которой используется множество алгоритмов и операций для получения информативных выводов как из структурированной, так и из неструктурированной информации.

Получение информации из неструктурированных данных невозможно с помощью традиционных процессов извлечения данных — именно так наука о данных становится неотъемлемой областью сама по себе. Процедура состоит в накоплении данных, их осмыслении и использовании этого понимания для проведения анализа. Именно благодаря этому процессу специалисты по данным могут создавать различные приложения и продукты, которые работают с данными и создаются на их основе.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

Важность науки о данных

Организационный и социальный след науки о данных разнообразен и широк. Документ Массачусетского технологического института показывает, что компании, использующие собранные данные для принятия решений и стратегий, на 6% более успешны, чем их конкуренты . Неудивительно, что решения, основанные на данных, становятся фаворитом для каждого умного и технологичного бизнеса. Наука о данных быстро меняет мировое восприятие маркетинговой тактики, отношения к потребителю, вопросов бизнеса, цепочки поставок, корпоративных связей и прогнозного моделирования.

Исследование Дрезнера показало, что отраслями, которые вызвали всплеск огромных инвестиций в данные, были здравоохранение (внедрение 64%), финансы (внедрение 71%), реклама (внедрение 77%), страхование (внедрение 83%) и телекоммуникации (с колоссальным внедрением 95%). ). Наука о данных может быть широко распространенной областью, но ее основной целью является получение данных для принятия хорошо проработанных решений.

Читайте : Заработная плата специалистов по данным в Индии

Как работает наука о данных?

Наука о данных включает следующие этапы:

• Накопление данных: Процедура начинается с накопления данных – эти данные могут иметь или не иметь структуру, и даже могут быть полуструктурированными.
• Обработка данных . Следующий шаг — работа с данными. Полученные данные очищаются и преобразуются в понятный формат, чтобы получить от них максимальную отдачу. Обработка данных — довольно длительная задача. На этот этап процедуры уходит почти 80% рабочего времени.
• Анализ данных: после споров пришло время для анализа. Статистические модели и алгоритмы используются для анализа преобразованных данных.
• Визуализация данных. В контексте огромных объемов данных визуализация данных становится необходимой. С помощью визуальных средств, таких как графики, результаты изучаются и передаются наиболее эффективно.
• Использование данных для прогнозов: как для эффективного прогнозирования закономерностей в будущем, так и для получения информации алгоритмы ИИ являются лучшим средством. Они не только ценны для прогнозирования тенденций; они также помогают создавать свежие и инновационные процедуры и продукты.
• Резюме данных: понимание данных чрезвычайно ценно, поскольку они помогают развитию свойств. Это позволяет модели постоянно улучшаться и обеспечивать пунктуальную производительность и выдавать приблизительные результаты.

Инструменты, используемые в науке о данных

Наука о данных использует некоторые из этих важных инструментов:

• Python : это самый популярный язык программирования в мире науки о данных, а также во вселенной разработки программного обеспечения. Это связано с тем, что библиотеки Python для науки о данных предоставляют разнообразный набор библиотек.
• Apache Spark : расширенный инструмент для работы с большими данными, Apache Spark предлагает средства анализа и обработки данных. Он наиболее известен своей функцией выполнения потоковой обработки, а не пакетной обработки, выполняемой его предшественниками.
• SAS : Система статистического анализа, также известная как SAS, была создана Институтом SAS для выполнения множества статистических процедур. Инструмент с закрытым исходным кодом, популярный выбор для многих предприятий из-за его осуществимости и стабильности.
• Tableau : программное обеспечение для визуализации Tableau помогает создавать интерактивные диаграммы и графики. Он может отображать широту и долготу на картах. Кроме того, он также взаимодействует с базами данных SQL, электронными таблицами и OLAP.
• R : язык программирования с открытым исходным кодом, R предоставляет множество статистических пакетов, которые помогают визуализировать и анализировать данные .
• D3.js : библиотека JavaScript для создания интерактивных визуальных эффектов. D3.js — отличный инструмент. Это особенно полезно для встраивания визуально приятных графиков в веб-приложения.
• TensorFlow : Надежная библиотека машинного обучения TensorFlow позволяет реализовывать алгоритмы глубокого обучения. Поскольку он поддерживается графическими процессорами (Graphical Processing Unit) , TensorFlow является библиотекой быстрой обработки. Узнайте больше об инструментах обработки данных.

Понимание интеллектуального анализа данных

Основная цель интеллектуального анализа данных — найти важную информацию в наборе данных и наилучшим образом использовать ее для обнаружения и расшифровки будущих тенденций.

Интеллектуальный анализ данных включает в себя анализ больших объемов прошлых данных, которые оставались в неведении до тех пор, пока они не были обнаружены. Именно эта процедура поиска и получения полезной информации из больших наборов данных называется интеллектуальным анализом данных. Благодаря этому процессу выясняются основные тенденции в огромных наборах данных.

Важность интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных включает в себя широкий спектр методов, включенных в науку о данных. Именно по этой причине интеллектуальный анализ данных рассматривается как категория в более широкой области науки о данных. Следует признать, что существует естественное совпадение, и, как и наука о данных, интеллектуальный анализ данных также включает в себя очистку данных, прогнозирование закономерностей, статистический анализ, преобразование данных, машинное обучение и визуализацию данных.

Однако интеллектуальный анализ данных сосредоточен не только на алгоритмах. Основная цель интеллектуального анализа данных — получить данные из большого количества источников и преобразовать их в более полезную версию.

Узнайте больше: Лучшие алгоритмы интеллектуального анализа данных

Как работает интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных включает следующие этапы:

• Очистка данных . Первым шагом является очистка данных и устранение несоответствий.
• Интеграция данных . Второй шаг заключается в накоплении и объединении данных, собранных из различных источников.
• Выбор данных . Следующим шагом является отсеивание пригодных для использования данных из всей интегрированной информации, которую можно использовать для интеллектуального анализа данных.
• Очистка данных : полученные данные могут иметь некоторые ошибки, такие как несоответствие и отсутствующие значения, которые требуют очистки. В этом процессе используются различные инструменты и методы.
• Преобразование данных . Некоторые из методов, используемых для преобразования данных в понятный формат, включают агрегацию, сглаживание и нормализацию.
• Интеллектуальный анализ данных : это часть процедуры, в ходе которой выявляются закономерности. Ассоциативный анализ и кластеризация — вот некоторые из методов, используемых в Data Mining для этой цели.
• Оценка данных : Теперь ненужные шаблоны убраны, чтобы избежать беспорядка. Оставшиеся узоры анализируются, и это важная часть процедуры.
• Использование данных : последняя часть процедуры использует обнаруженные данные. Эти данные, обнаруженные во время интеллектуального анализа данных, используются для принятия обоснованных решений.

Читайте также: Приложения для интеллектуального анализа данных в реальном мире

Инструменты, используемые в Data Mining

Интеллектуальный анализ данных использует некоторые из этих основных элементов:

• Weka : программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанное Университетом Уичито, Weka представляет собой графический интерфейс интеллектуального анализа данных без программирования, который удобен для пользователя. С помощью Weka алгоритмы ИИ можно вызывать напрямую или импортировать с помощью кода Java. Кластеризация, визуализация и классификация — вот некоторые из инструментов, предоставляемых Weka.
• RapidMiner : один из самых популярных инструментов интеллектуального анализа данных, RapidMiner не требует кода для работы и основан на Java. Кроме того, он предлагает различные средства интеллектуального анализа данных, такие как представление данных, кластеризация, обработка данных и т. д.
• KNime : мощная платформа для интеллектуального анализа данных, KNime в основном используется для ETL (извлечение, преобразование и загрузка), также известной как обработка данных. Кроме того, он сочетает в себе многочисленные компоненты интеллектуального анализа данных и машинного обучения, чтобы предоставить комплексный пакет для всех операций по подбору.
• Oracle DataMining : замечательный инструмент для классификации, анализа и прогнозирования данных, Oracle DataMining позволяет пользователю выполнять интеллектуальный анализ данных в базах данных SQL для извлечения схем и представлений.
• Apache Mahout : расширение платформы больших данных Hadoop. Разработчики Apache создали Mahout, чтобы удовлетворить растущий спрос на аналитические процедуры и интеллектуальный анализ данных в Hadoop. Следовательно, он имеет такие возможности, как кластеризация, классификация, регрессия и т. д.
• TeraData : хранение данных необходимо для интеллектуального анализа данных. TeraData, также известная как база данных TeraData, предлагает складские помещения, предоставляющие инструменты интеллектуального анализа данных. Он также сохраняет данные в соответствии с использованием — это означает, что предоставляется быстрый доступ к регулярно используемым данным.
• Orange . Orange, наиболее известный благодаря сочетанию средств интеллектуального анализа данных и машинного обучения, написан на Python. Он предоставляет интерактивные и привлекательные визуальные эффекты для своих потребителей.

Суммируя различия между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных

Приведенный выше анализ различий показывает, что наука о данных и интеллектуальный анализ данных являются двумя ключевыми концепциями технологии данных. Оба они вращаются вокруг работы с быстро растущим объемом данных, но их взаимодействие с данными смешивается, поскольку интеллектуальный анализ данных является одним из многих процессов науки о данных.

Оба играют ключевую роль, помогая организациям распознавать возможности и принимать правильные решения. Кроме того, как уже обсуждалось, знания, необходимые для процедур в обеих этих областях, также различаются. Следовательно, стоит знать анализ различий в их подходе, используемых инструментах и ​​шагах.

Что эти различия значат для вас как для студента?

Понимание различий между двумя понятиями — это только первый шаг к осознанию вашей личной цели или стремления. Вы довольны очисткой данных и работой как со структурированными, так и с неструктурированными данными? Или вы больше склоняетесь к использованию наборов данных или баз данных, чтобы узнать, что скрывают числа и цифры? Данные — один из самых дорогих материалов, доступных во вселенной, несмотря на текущую глобальную изоляцию, введенную правительствами по всему миру.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Заключение

Именно данные привели к этим решениям, и именно данные помогут популяризировать лекарство. Но вопрос в том, хотите ли вы собирать, очищать, извлекать, анализировать, обобщать и визуализировать данные как ученый, или вы хотите испытывать только острые ощущения от поиска аномалий и корреляций в огромном количестве структурированных данных, которыми с вами поделились?

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.