Узнайте 5 полезных сравнений между наукой о данных и статистикой

Разница между наукой о данных и статистикой

Наука о данных является одной из быстро развивающихся тенденций в области вычислительной техники и представляет собой обширную междисциплинарную область. Наука о данных сочетает в себе применение таких предметов, как информатика, разработка программного обеспечения, математика и статистика, программирование, экономика и управление бизнесом. Наука о данных основана на сборе, подготовке, анализе, управлении, визуализации и хранении больших объемов информации. Простыми словами науку о данных можно понимать как имеющую прочные связи с базами данных, включая большие данные и информатику. Специалист по данным - это человек с достаточным знанием предметной области, относящийся к рассматриваемому вопросу.

Большие данные тесно связаны с наукой о данных и фактически развивались вместе с большими данными в различных приложениях и вариантах использования. Нам известно, что большие данные в основном доступны в неструктурированных форматах и ​​содержат нечисловые данные. Полезная информация легко помещается в большие данные, которые состоят из блогов, аудио / видео файлов, изображений, текстовых сообщений, социальных сетей и так далее. Все эти данные являются просто шумом, если они не проанализированы и из них не извлечена полезная информация. Кроме того, в настоящее время предприятия рассматривают Интернет в качестве основного информационного канала из-за растущей роли социальной сети и ее делового потенциала. Все эти данные представляют большой интерес для исследователя данных, поскольку с помощью этих данных можно решить многие проблемы как для организаций, так и для обществ.

Наука о данных является специализированным навыком и может пониматься как:

• Разработка и внедрение в 4A - архитектура данных, сбор, анализ и архивирование
• Применение передовых методов в математике и статистике для моделирования данных для глубокого анализа
• Адекватные навыки программирования и разработки, навыки разработки алгоритмов
• Аналитические и этические навыки мышления
• Навыки общения и ведения бизнеса

Таким образом, очевидно, что наука о данных является междисциплинарной областью и нуждается в различных наборах навыков, чтобы получить мастерство в этой области. Варианты использования в науке о данных аналогичны аналитике данных - они начинаются с четкого постановки проблемы и решения, заканчивающегося четкими метриками. Таким образом, считается, что специалисты по данным знакомы с бизнес-моделями и парадигмами, которые задают хорошие бизнес-вопросы, чтобы получить осмысленное представление о данных наборах данных.

Статистика является еще одним широким предметом, который занимается изучением данных и широко применяется во многих областях. Статистика обеспечивает методологию для того, чтобы сделать выводы из данных. Он предоставляет различные методы сбора данных, их анализа и интерпретации результатов и широко используется учеными, исследователями и математиками при решении проблем. Статистика является синонимом интенсивной работы с данными - сбора, обработки и интерпретации обработанных данных.

Хотя статистика предоставляет методы сбора и анализа данных, она помогает получать информацию из числовых и категориальных данных. Категориальные данные относятся к уникальным данным, примерами являются группа крови человека, семейное положение и т. Д. Статистика очень важна в исследованиях, связанных с данными, потому что она помогает,

• Выбор типа данных, необходимых для решения данной проблемы
• Организация и обобщение данных
• Анализ должен быть сделан, чтобы сделать выводы из данных
• Оценка эффективности результатов и оценка неопределенности

Методы, предоставляемые статистикой, включают в себя:

• Дизайн для планирования и проведения исследований
• Описания, которые подразумевают изучение и обобщение данных
• Делать прогнозы и выводы, используя явления, представленные данными

Сравнение данных между наукой о статистике и статистикой (инфографика)

Ниже приведены 5 лучших сравнений Data Science и Статистика.

Ключевые различия между наукой о данных и статистикой

• Наука о данных объединяет междисциплинарные области и вычисления для интерпретации данных для принятия решений, тогда как статистика относится к математическому анализу, который использует количественные модели для представления данного набора данных.
• Наука о данных в большей степени ориентирована на область больших данных, которая стремится обеспечить понимание информации из огромных объемов сложных данных. С другой стороны, статистика обеспечивает методологию сбора, анализа и вывода данных.
• В науке о данных используются инструменты, методы и принципы для просеивания и классификации больших объемов данных в надлежащие наборы данных или модели. Это противоречит статистике, которая ограничивается такими инструментами, как частотный анализ, среднее значение, медиана, дисперсионный анализ, корреляция и регрессия и т. Д. И т.д.
• Наука о данных будет исследовать и проверять данные, чтобы вывести фактические, количественные и статистические выводы. Это противоположно статистике, которая фокусируется на анализе с использованием стандартных методов, включающих математические формулы и методы.
• У исследователя данных должны быть навыки для анализа и упрощения задач с использованием сложных наборов данных для выяснения информации, в то время как статистик будет использовать методы численного и количественного анализа.

Data Science против сравнительной таблицы статистики

Различия между наукой о данных и статистикой объясняются в пунктах, представленных ниже

Основа для сравнения	Наука о данных	Статистика
Смысл	Междисциплинарная область научных методов Аналогично интеллектуальному анализу данных используются процессы, алгоритмы и системы Извлечение аналитической информации из данных (структурированных или неструктурированных)	Предоставляет коллекцию методов для представления данных Отделение по математике Предоставить методы для планирования экспериментов Планирует сбор, анализ и представление данных для дальнейшей оценки.
концепция	На основе научных вычислительных методов Охватывает машинное обучение, другие аналитические процессы, бизнес-модели Использует передовые математические и статистические данные для получения новой информации из больших данных Широкая дисциплина, которая включает программирование, понимание бизнес-моделей, тенденций и так далее.	Статистика - это наука о данных Он используется для измерения или оценки атрибута Применяет статистические функции или алгоритмы к наборам данных для определения значений, подходящих для исследуемой проблемы.
Основа формирования	Для решения проблем, связанных с данными Моделирование больших данных для анализа с целью понимания тенденций, моделей поведения и эффективности бизнеса Поддержка в принятии решений	Для разработки и формулирования реальных вопросов на основе данных Представлять данные в виде таблиц, диаграмм, графиков Понимать методы анализа данных Поддержка принятия решений
Области применения	Системы здравоохранения финансов Обнаружение мошенничества и вторжения Технология машиностроения Анализ рынка и др.	· Торговля и торговля Промышленность Популяционные исследования, экономика Психология Биология и физика Астрономия и др.
Подходить	Применять научные методы в решении проблем с использованием случайных данных Определяет требования к данным для данной проблемы Определите методы для получения желаемых результатов Обеспечить ценность для организаций, использующих данные	Использование математических формул, моделей и понятий Анализ случайных данных Оценить значения для разных атрибутов данных Чтобы определить поведение на основе данных

Вывод - наука о данных против статистики

Таким образом, можно отметить, что наука о данных и статистика неразличимы и тесно связаны между собой. Ясно, что статистика - это инструмент или метод для науки о данных, в то время как наука о данных - это широкая область, где статистический метод является важным компонентом. Наука о данных и статистика будут продолжать существовать, и между этими двумя дисциплинами существует большое совпадение. Также следует отметить, что все статистики не могут стать исследователями данных и наоборот. Наука о данных развивалась в последнее время с большими данными и будет продолжать расти в ближайшие годы, поскольку рост данных, кажется, бесконечен.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по Data Science против статистики, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Data Science против Data Engineering
2. Статистика или Машинное обучение
3. Data Science vs Software Engineering
4. Наука о данных против машинного обучения