Veri Bilimi ve Veri Madenciliği: Veri Bilimi ve Veri Madenciliği Arasındaki Fark

Veri Bilimi ve Veri Madenciliği arasındaki farklara ilişkin kapsamlı kılavuza hoş geldiniz.

Teknolojinin uçsuz bucaksız evreni, gelişmesi ve gelişmesiyle birlikte artık çok çeşitli yeni terminolojilerle dolu. Bunlar arasında verilerle ilgili farklı terimler vardır. Verilerle ilgili terminolojiler ve iş teklifleri, kuruluşlar ve işletmeler topladıkları verilerden elde edebilecekleri karı fark ettiklerinde ortaya çıktı.

Büyüyen Verilerin İşlenmesi Gerekiyor

Veriler her yerde ve her geçen saniye yeni veriler eklenmeye devam ediyor. Verilerin iki katına çıktığını bilmek sizi şaşırttı mı? Verileri inceleyebilen bir kişi, bireysel-işletme etkileşiminin temel ilkelerini dönüştürme gücüne sahiptir. Bir Forbes makalesi , 2020'nin sonunda dünyadaki her insan için her saniye 1,7 milyar yeni veri olacağını tahmin ediyor. IBM, yalnızca 2012 yılında her gün yaklaşık 2,5 milyar gigabayt bilgi oluşturulduğunu tahmin etti.

Burada olduğunuza göre, verilerin hızla çoğaldığının ve hiçbir durma belirtisi göstermediğinin farkında olduğunuzu varsaymak doğaldır. Tutarlı eğilim, en belirgin iki tanesi Veri Bilimi ve Veri Madenciliği olmak üzere çok sayıda veri işleme ve işleme yönteminin üretilmesine yol açmıştır.

Veri Bilimi ve Veri Madenciliği terimleri, ikisi de verilerle ilgilendiğinden genellikle birbirinin yerine kullanılır. Ancak, onları iki farklı ligde ayıran çok sayıda farklılığa sahipler.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifika kursunu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Veri Bilimi ve Veri Madenciliği

Adaylar ve alanda kariyer arayan öğrenciler, her birinin bireyselliğini ve benzersizliğini bilmelidir. Detaylara geçmeden önce aradaki farklara kısaca bir göz atalım.

Başlıca Rol:

Veri Bilimi , yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden içgörüler elde eder. Nitel analiz için kullanılan çok disiplinli bir alandır. Davranış bilimi, dil işleme, veri görselleştirme, veri madenciliği, istatistik ve yapılandırılmamış verilerden oluşur.

Veri Madenciliği , yapılandırılmış verilerden oluşturulan veri kümelerini analiz ederek anormallikleri ve gizli bağıntıları ve kalıpları ortaya çıkarır.

Veri çıkarmak ve tahmin modelleri oluşturmak için kullanılır. Veri biliminin bir alt kategorisidir.

Etki alanını anlama:

Veri Bilimi ayrıca veriye dayalı bilim olarak da adlandırılır. Verileri elde etme, analiz etme ve ondan bilgi edinme prosedürlerini içeren bir alan veya geniş bir alandır.

Veri Madenciliği , veri keşfi olarak da adlandırılır. Veri analizini içeren bir yöntem ve tekniktir. Odak noktası, bir veri kümesindeki kullanılabilir bilgileri keşfetmek ve kapsanan kalıpları ortaya çıkarmak için kullanmaktır.

Konsept ne zaman popüler oldu:

Veri bilimi ekibi 1960'tan beri kullanılmaktadır.

Veri madenciliği kavramı 1990'larda popüler hale geldi.

Amaç:

Veri Bilimi , kalıpları bulmak ve tahminleri duyurmak için veri baytlarını kullanılabilir verilere dönüştürür.

Veri Madenciliği , kullanılabilir bilgileri çıkarır ve istatistiksel modelleme gibi süreçler aracılığıyla gereksiz verileri ortadan kaldırır

Kullanım Alanları:

Veri Bilimi, şirketler için veri odaklı ürünler yaratır ve verilerin yardımıyla kararları yönlendirir. Endüstriler arasında kullanılabilir.

Veri Madenciliği , birden fazla kaynaktan veri keşfetmeye ve verileri kullanışlı bir araca dönüştürmeye odaklanır. Endüstriler arasında kullanılabilir

Uygulamalar:

Veri bilimi , proje, program veya portföy merkezli bir analizin önünü açan bilimsel araştırmadır.

Veri madenciliğinde, belirlenen trendler ve kalıplar, organizasyonlar tarafından işletme büyümesini hızlandırmak için operasyonları, pazarlama ve finansal stratejileri formüle etmek için kullanılır.

Sahne:

Veri Biliminde, verilerin toplandığı noktadan. Veri madenciliğini içeren daha geniş bir alandır.

Veri Madenciliğinde veri setleri oluşturulur. Veri biliminin bir alt kümesidir

Ancak ikisini net bir şekilde anlamak için, her bir terimin işleyişi ve araçlarıyla birlikte neyi temsil ettiğini anlamak önemlidir. Yukarıdan da anlaşılacağı gibi, Veri Madenciliği, veri biliminin birçok sürecinden biridir.

Veri Bilimini Anlamak

Veri Bilimi, davranış bilimi, istatistik, veri madenciliği, matematik, bilgi analitiği ve tahmine dayalı analizleri içeren bir çalışma alanıdır. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgilerden bilgilendirici içgörüler elde etmek için birçok algoritma ve işlemden yararlanan daha geniş bir araştırma alanıdır.

Geleneksel Veri Çıkarma süreçleri aracılığıyla yapılandırılmamış verilerden bilgi elde etmek mümkün değildir - bu şekilde Veri Bilimi kendi içinde ayrılmaz bir alan haline gelir. Prosedür, verilerin toplanmasından, anlaşılmasından ve bu anlayışın bir analize varmak için kullanılmasından oluşur. Bu süreç sayesinde veri bilimcileri, verilerle ilgilenen ve veriler temelinde oluşturulan çeşitli uygulamalar ve ürünler oluşturabilirler.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Projeleri

Veri Biliminin Önemi

Veri Biliminin örgütsel ve sosyal izi çeşitli ve geniştir. Bir MIT makalesi, kararlara ve stratejilere ulaşmak için toplanan verileri kullanan işletmelerin rakiplerinden %6 daha başarılı olduğunu gösteriyor . Veriye dayalı kararların, her akıllı ve teknoloji odaklı iş için favori haline gelmesi şaşırtıcı değil. Veri Bilimi, pazarlama taktikleri, tüketici yakınlığı, iş sorunları, tedarik zinciri, kurumsal bağlantılar ve tahmine dayalı modellemeye ilişkin dünya algısını hızla değiştiriyor.

Dresner'ın araştırması, büyük veri yatırımlarındaki artışı yöneten sektörlerin Sağlık Hizmetleri (%64 benimseme), Finans (%71 benimseme), Reklamcılık (%77 benimseme), Sigorta (%83 benimseme) ve Telekomünikasyon (%95'lik büyük bir benimseme ile) olduğunu keşfetti. ). Veri Bilimi yaygın bir alan olabilir, ancak temel amacı iyi araştırılmış kararlara varmak için veri elde etmektir.

Okuyun : Hindistan'da Veri Bilimcileri Maaşı

Veri Bilimi nasıl çalışır?

Veri Bilimi aşağıdaki adımlardan oluşur:

• Verilerin biriktirilmesi: Prosedür, verilerin toplanmasıyla başlar - bu verinin yapısı olabilir veya olmayabilir ve hatta yarı yapılandırılmış olabilir.
• Verileri karıştırmak: Bir sonraki adım, veriler üzerinde çalışmaktır. Elde edilen veriler temizlenir ve ondan maksimum çıktı elde etmek için anlaşılır bir formata dönüştürülür. Veri tartışması oldukça uzun bir iştir. Çalışma süresinin neredeyse %80'i prosedürün bu adımına harcanmaktadır.
• Verileri analiz etme: Tartışma sonrası, analiz zamanı. Dönüştürülen verileri analiz etmek için istatistiksel modeller ve algoritmalar kullanılır.
• Verileri görselleştirme: Büyük miktarda veri bağlamında, veri görselleştirme gerekli hale gelir. Grafikler gibi görseller aracılığıyla sonuçlar en etkili şekilde araştırılır ve aktarılır.
• Verileri tahminler için kullanma: Hem gelecekteki kalıpların verimli bir şekilde tahmin edilmesi hem de içgörüler elde etmek için AI algoritmaları en iyi çaredir. Sadece trend tahmini oluşturmak için değerli değiller; taze ve yenilikçi prosedürlerin ve ürünlerin yaratılmasına da yardımcı olurlar.
• Verilerin Özetlenmesi: Veri içgörüleri, mülklerin geliştirilmesine yardımcı oldukları için son derece değerlidir. Bu, modelin sürekli olarak iyileştirilmesine ve dakik performans sağlamasına ve yaklaşık sonuçlar vermesine olanak tanır.

Veri Biliminde kullanılan araçlar

Veri Bilimi, şu temel araçlardan bazılarını kullanır:

• Python : Bu, Veri Bilimi dünyasında ve yazılım geliştirme evreninde en çok tercih edilen programlama dilidir. Bunun nedeni, veri bilimi için python kitaplıklarının çok çeşitli kitaplıklar sağlamasıdır.
• Apache Spark : Büyük Veri için Gelişmiş Bir Araç olan Apache Spark, veri analizi ve veri işleme olanakları sunar. Kendinden önceki platformlar tarafından gerçekleştirilen toplu işleme yerine akış işlemeyi gerçekleştirme özelliği ile bilinir.
• SAS : SAS olarak da bilinen İstatistiksel Analiz Sistemi, çok sayıda istatistiksel prosedürü gerçekleştirmek için SAS Enstitüsü tarafından oluşturulmuştur. Yakın kaynaklı bir araç, uygulanabilirliği ve kararlılığı nedeniyle birçok işletme için popüler bir seçimdir.
• Tableau : Bir görselleştirme yazılımı olan Tableau, etkileşimli çizelgeler ve grafikler oluşturmaya yardımcı olur. Haritalarda enlem ve boylamları gösterebilir. Ayrıca, SQL veritabanları, elektronik tablolar ve OLAP'ler ile de arayüz oluşturur.
• R : Açık kaynaklı bir programlama dili olan R, veri görselleştirme ve veri analizine yardımcı olan çok sayıda istatistiksel paket sağlar.
• D3.js : Etkileşimli görseller oluşturmak için bir JavaScript kitaplığı olan D3.js harika bir araçtır. Özellikle web uygulamalarına görsel olarak hoş grafikler gömmek için kullanışlıdır.
• TensorFlow : Güçlü bir makine öğrenimi kitaplığı olan TensorFlow, derin öğrenme algoritmalarının uygulanmasına olanak tanır. GPU'lar (Grafik İşlem Birimi) tarafından desteklendiği için TensorFlow hızlı işlem yapan bir kitaplıktır. Veri bilimi araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Veri Madenciliğini Anlamak

Veri Madenciliğinin temel amacı, bir veri kümesindeki önemli bilgileri ortaya çıkarmak ve gelecekteki eğilimleri keşfetmek ve kodunu çözmek için bundan en iyi şekilde yararlanmaktır.

Veri Madenciliği, keşfedilene kadar karanlıkta kalan büyük miktarda geçmiş verinin analizini içerir. Veri Madenciliği olarak adlandırılan büyük veri kümelerinden değerli bilgiler arama ve elde etme prosedürüdür. Bu süreç sayesinde, büyük veri kümelerindeki temel eğilimler belirlenir.

Veri Madenciliğinin Önemi

Veri Madenciliği, Veri Biliminde yer alan çok çeşitli yöntemleri içerir. Bu nedenle Veri Madenciliği, Veri Biliminin daha geniş alanı içinde bir kategori olarak görülmektedir. Kuşkusuz, doğal bir örtüşme vardır ve Veri Bilimi gibi Veri Madenciliği de veri temizleme, örüntü tahmini, istatistiksel analiz, veri dönüştürme, makine öğrenimi ve veri görselleştirmeyi içerir.

Ancak, Veri Madenciliği yalnızca algoritmalara odaklanmaz. Veri Madenciliğinin temel amacı, çok sayıda kaynaktan veri elde etmek ve onu kendisinin daha kullanışlı bir versiyonuna dönüştürmektir.

Daha Fazla Bilgi Edinin: En İyi Veri Madenciliği Algoritmaları

Veri Madenciliği Nasıl Çalışır?

Veri Madenciliği aşağıdaki adımlardan oluşur:

• Verilerin temizlenmesi : İlk adım, verileri temizlemek ve düzensizlikleri ortadan kaldırmaktır.
• Verilerin entegrasyonu : İkinci adım, çeşitli kaynaklardan toplanan verilerin toplanması ve birleştirilmesidir.
• Verilerin Seçimi : Bir sonraki adım, Veri Madenciliği için kullanılabilecek tüm entegre bilgilerden kullanılabilir verileri çıkarmaktır.
• Verilerin Temizlenmesi : Elde edilen verilerde tutarsızlık ve eksik değerler gibi temizlik gerektiren hatalar olabilir. Bu süreç, çeşitli araç ve yöntemlerden yararlanır.
• Verilerin dönüştürülmesi : Verileri anlaşılır bir biçime dönüştürmek için kullanılan yöntemlerden bazıları toplama, düzgünleştirme ve normalleştirmedir.
• Veri madenciliği : Bu, örüntülerin ortaya çıkarıldığı prosedürün bir parçasıdır. İlişkilendirme analizi ve kümeleme, bu amaçla Veri Madenciliğinde kullanılan yöntemlerden bazılarıdır.
• Verilerin değerlendirilmesi : Artık, dağınıklığı önlemek için alakasız kalıplar ortadan kaldırılmıştır. Kalan kalıplar analiz edilir ve bu, prosedürün önemli bir parçasıdır.
• Verileri kullanma : Prosedürün son kısmı, keşfedilen verilerden yararlanır. Veri Madenciliği sırasında ortaya çıkarılan bu veriler, bilinçli kararlara varmak için kullanılır.

Ayrıca okuyun: Gerçek Dünyada Veri Madenciliği Uygulamaları

Veri Madenciliğinde kullanılan araçlar

Veri Madenciliği, aşağıdaki temel unsurlardan bazılarını kullanır:

• Weka : Wichita Üniversitesi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir yazılım olan Weka, kullanıcı dostu olan kodlama gerektirmeyen bir Veri Madenciliği GUI'sidir. Weka ile AI algoritmaları doğrudan çağrılabilir veya Java kodu ile içe aktarılabilir. Kümeleme, görselleştirme ve sınıflandırma, Weka tarafından sağlanan araçlardan bazılarıdır.
• RapidMiner : En sevilen Veri Madenciliği araçlarından biri olan RapidMiner, çalışması için kod gerektirmez ve Java tabanlıdır. Ayrıca, veri temsili, kümeleme, veri işleme vb. gibi çeşitli Veri Madenciliği olanakları sunar.
• KNime : Güçlü bir Veri Madenciliği platformu olan KNime, esas olarak veri işleme olarak da bilinen ETL (Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme) için kullanılır. Ek olarak, tüm uyum operasyonları için kapsamlı bir paket sunmak için Veri Madenciliği ve Makine Öğreniminin sayısız bileşenini birleştirir.
• Oracle DataMining : Verilerin sınıflandırılması, analizi ve tahmini için harika bir araç olan Oracle DataMining, kullanıcının şemaların ve görünümlerin çıkarılması için SQL veritabanlarında Veri Madenciliği yapmasına olanak tanır.
• Apache Mahout : Hadoop Büyük Veri Platformunun bir uzantısı olan Apache geliştiricileri, Hadoop'ta analitik prosedürler ve Veri Madenciliği için artan talebi karşılamak için Mahout'u yarattı. Sonuç olarak, kümeleme, sınıflandırma, regresyon vb. olanaklara sahiptir.
• TeraData : Depolama, Veri Madenciliği için çok önemlidir. TeraData Veritabanı olarak da bilinen TeraData, Veri Madenciliği araçları sağlayan depo tesisleri sunar. Ayrıca kullanım başına verileri korur - bu, düzenli olarak kullanılan verilere hızlı erişim sağlandığı anlamına gelir.
• Orange : En çok Veri Madenciliği tesisi ile Makine Öğrenimi'ni birleştirmesiyle tanınan Orange, Python ile yazılmış bir yazılımdır. Tüketicilerine etkileşimli ve çekici görseller sunar.

Veri Bilimi ve Veri Madenciliği arasındaki farkları özetlemek

Yukarıdaki farklılıklar analizi, Veri Bilimi ve Veri Madenciliğinin veri teknolojisinin iki temel kavramı olduğunu göstermektedir. Her ikisi de hızla artan miktarda veriyle başa çıkmak etrafında dönüyor, ancak Veri Madenciliği, Veri Biliminin birçok sürecinden biri olduğu için veriyle olan ilgileri birbirine karışıyor.

Her ikisi de kuruluşların fırsatları tanımasına ve değerli kararlar almasına yardımcı olmada kilit rol oynar. Ek olarak, tartışıldığı gibi, bu alanların her ikisinde de prosedürler için ihtiyaç duyulan bilgiler de değişmektedir. Bu nedenle, yaklaşımlarındaki, kullanılan araçlardaki ve uygulanan adımlardaki farklılıkların analizi - bilmeye değer.

Bir öğrenci olarak farklılıklar sizin için ne anlama geliyor?

İki kavram arasındaki farkları anlamak, kişisel hedefinizi veya hırsınızı tanımanın sadece ilk adımıdır. Verileri temizlemekten ve hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler üzerinde çalışmaktan memnun musunuz? Yoksa sayıların ve rakamların ne sakladığını keşfetmek için veri kümelerini veya veritabanlarını kullanmaya daha yatkın mısınız? Veriler, dünya çapında hükümetler tarafından uygulanan mevcut küresel karantinaya rağmen, evrendeki en pahalı malzemelerden biridir.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Çözüm

Bu kararlarla sonuçlanan verilerdir ve bir tedaviyi yaygınlaştırmaya yardımcı olacak verilerdir. Ancak soru şu ki, verileri bir bilim insanı olarak toplamak, temizlemek, ayıklamak, analiz etmek, özetlemek ve görselleştirmek mi istiyorsunuz, yoksa sizinle paylaşılan devasa yapılandırılmış verilerde yalnızca anormallikler ve korelasyonlar bulmanın heyecanını mı yaşamak istiyorsunuz?

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.