Data Scientist и Data Mining Различия
Исследователи данных - это люди, которые создают программный код, используют его для формирования богатого набора статистических данных и используют свои знания для создания и генерирования связанных с бизнесом представлений о данных. Наука о данных, по сути, является междисциплинарной областью систем и процессов, которая извлекает информацию и знания из данных в различных формах.
Интеллектуальный анализ данных, с другой стороны, представляет собой процесс обнаружения и нахождения шаблонов в виде больших наборов данных, включающих функции на пересечении статистики, машинного обучения и систем баз данных. Интеллектуальные процессы и инструменты извлечения используются для извлечения шаблонов данных. Общая цель состоит в том, чтобы извлечь соответствующую информацию из набора данных и преобразовать ее в узнаваемую структуру для дальнейшего использования. Он включает в себя инструменты управления данными, соображения логического вывода, соображения сложности, интересные метрики, постобработку обнаруженных структур и т. Д. Идея состоит в том, чтобы извлекать шаблоны и знания из огромного количества данных, а не извлекать сами данные. Он также поддерживает любое применение систем поддержки принятия решений, в том числе связанных с искусственным интеллектом, бизнес-аналитикой и машинным обучением.
Ценность данных и конфиденциальности клиента в отношении безопасности растет день ото дня, и поэтому становится насущной необходимостью задействовать ученых, занимающихся данными, поскольку они не только стремятся защитить ваши данные, но также обеспечивают значимый анализ и извлечения, чтобы способствовать вашей организации и бизнес с будущими тенденциями и как компания может улучшить то, что они сегодня, поддерживая различные гистограммы, круговые диаграммы и другие формы гистограмм. Исследователи данных отличаются от разработчиков данных тем, что разработчики данных, будь то разработчик ETL или разработчик больших данных, стремятся преобразовать данные и сформировать данные в форме, необходимой ученому для применения его методов.
Фактические задачи интеллектуального анализа включают использование интересных шаблонов, таких как группы записей данных, таких как кластерный анализ, обнаружение аномалий, таких как необычные записи, и зависимостей, таких как последовательный анализ шаблонов, анализ правил ассоциации. Пространственный индекс - это метод базы данных, который широко используется.
Различия лицом к лицу между Data Scientist и Data Mining
Ниже приводится сравнение 7 лучших данных между Data Scientist и Data Mining. 
Ключевые различия между Data Scientist и Data Mining
Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые отличия Data Scientist от Data Mining.
- Специалист по данным обладает сильным техническим набором навыков и правильным набором инструментов для работы и получения соответствующей информации, применяя математические функции, такие как коллинеарность, регрессионный анализ и т. Д. Он также применяет алгоритмы и периодически проводит социально-вычислительный анализ, тогда как данные Майнинг использует метаданные, которые представляют собой данные о данных, и эти метаданные используются для извлечения информации на основе ваших ключевых слов и запроса. Методы интеллектуального анализа данных также используют потенциал для применения алгоритмов для извлечения прошлых тенденций из существующих и устаревших систем.
- Роли и обязанности ученого в области данных включают в себя ненаправленные исследования, создание открытых вопросов для компаний, извлечение огромных объемов данных из множества как внешних, так и внутренних источников. Он также использует сложные аналитические программы, методы статистического и машинного обучения, чтобы впоследствии создавать данные для последующего использования в предписывающем моделировании и прогнозном моделировании, в то время как интеллектуальный анализ данных включает проектирование, реализацию постоянных хранилищ данных, методы настройки производительности, создание автоматического резервного копирования и планирование емкости путем управления целостностью., конфиденциальность и доступность хранилищ данных и баз данных.
- Позвольте нам понять роль ученого данных с помощью примера. Рассмотрим сценарий, в котором вы работаете в кондитерской, и вам интересно узнать, какие сладости получили самые положительные отзывы. В таких случаях ваши источники данных не будут ограничиваться только базами данных, они также могут распространяться на сайты социальных сетей и сообщения обратной связи с клиентами. В таких случаях Data Scientist - это человек, который придет вам на помощь. Он вам подходит, поскольку у него есть исторические данные из всех соответствующих источников, а не только из одной базы данных. в то время как если ситуация такая же, но вас больше интересует информация о сладостях за последние 8 лет, чем вам нужна техника, известная как майнинг. В области интеллектуального анализа данных вы углубляетесь в историю данных и находите всю информацию, которая кажется удаленно актуальной.
- Предполагается, что специалист по данным разработает управляемые данными решения для самых последних проблем, с которыми сталкивается организация. Ожидается также, что он изобрел новые алгоритмы, которые могут эффективно решать сложные проблемы путем создания новых инструментов для автоматизации работы, тогда как интеллектуальный анализ данных в основном сосредоточен на реализации системы, основанной на потребностях клиентов и отраслевых требованиях. В нем также представлен инструмент для анализа различных источников данных с целью выявления моделей мошенничества и возможных нарушений безопасности.
Data Scientist и Сравнительная таблица Data Mining
Ниже приведены списки точек, описывающих сравнительную таблицу между Data Scientist и Data Mining.
| Основа для сравнения | Ученый данных | Сбор данных |
| Что это | Персона | Техника |
| Определение | Специалист по данным лучше разбирается в статистике, чем любой случайный аналитик по разработке программного обеспечения, и гораздо лучше в навыках разработки программного обеспечения, чем любой статистик. | Интеллектуальный анализ данных - это метод получения или сбора информации, которая хранится в базе данных, которая ранее была неизвестна и неясна. Затем эта информация может быть использована для принятия соответствующих деловых решений. |
| Данные из | Данные могут быть в форме структурированных, полуструктурированных и неструктурированных. Это продолжение областей анализа данных, таких как интеллектуальный анализ данных, статистика и прогнозный анализ. | Это модное слово часто применяется для генерации и обработки крупномасштабных данных или информации с использованием сбора, извлечения, анализа, статистики и складирования. |
| Необходимость и происхождение | Ученые, работающие с данными, появились в начале 80-х годов, но их основное требование проявляется в сегодняшнем сценарии, когда в мире есть огромные данные для поддержки. | Термин «интеллектуальный анализ данных» развивался параллельно и стал широко распространенным в 90-х годах. Он обязан своим происхождением KDD (Обнаружение знаний в базах данных), который представляет собой процесс поиска знаний по данным, уже присутствующим в базах данных. |
| Площадь работы | Научные исследования и исследования | Деловые процессы |
| цель | Создание ориентированных на клиента данных | Для создания полезных данных |
| цель | Он стремится строить прогностические модели, анализировать тенденции в социальных сетях и получать неизвестные факты | Цель состоит в том, чтобы искать и находить ранее известные скрытые данные |
Вывод - Data Scientists vs Data Mining
В этом посте Data Scientist и Data Mining мы читаем о ключевых различиях между Data Scientist и Data Mining. Надеюсь, вам понравился пост. Следите за новостями на нашем блоге.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между Data Scientist и Data Mining, их значением, сравнением «голова к голове», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Data Scientist vs Business Analyst - узнайте 5 удивительных отличий
- Data Scientist и Data Engineer - 7 потрясающих сравнений
- Прогнозирующая аналитика против интеллектуального анализа данных - какой из них более полезен
- Знайте лучшее 7 различий между интеллектуальным анализом данных и анализом данных