Data Scientist vs Rozdíly dolování dat
Vědci dat jsou lidé, kteří vytvářejí programovací kód, používají je k tvorbě bohaté sady kombinací statistik a využívají svých znalostí k vytváření a generování obchodních údajů o datech. Věda o údajích je v podstatě mezioborovou oblastí o systémech a procesech, která získává poznatky a znalosti z dat v různých formách.
Důlní data, na druhé straně, je proces objevování a hledání vzorců ve formě velkých datových souborů zahrnujících funkce na průniku statistik, strojového učení a databázových systémů. K extrahování datových vzorců se používají inteligentní procesy a extrakční nástroje. Celkovým cílem je extrahovat relevantní informace ze sady dat a transformovat je do rozpoznatelné struktury pro další použití. Zahrnuje nástroje pro správu dat, úvahy o odvození, úvahy o složitosti, zajímavé metriky, následné zpracování objevených struktur atd. Cílem je extrahovat vzory a znalosti z obrovského množství dat, nikoli extrahování samotných dat. Podporuje také jakoukoli aplikaci systémů pro podporu rozhodování, která zahrnuje ty, které se týkají umělé inteligence, podnikové inteligence a strojového učení.
Hodnota důvěrnosti dat a důvěrnosti klientů s ohledem na bezpečnost se každým dnem zvyšuje, a proto je naléhavou potřebou nasadit vědce s údaji, protože jejich cílem není pouze chránit vaše data, ale také poskytuje smysluplnou analýzu a extrakce, aby podpořili vaši organizaci. a obchodovat s budoucími trendy a jak se společnost může zlepšit ze současného stavu tím, že udržuje různé sloupcové grafy, výsečové grafy a další formy histogramů. Vědci dat se liší od vývojářů dat tak, že vývojáři dat, ať už je to vývojář ETL nebo velký vývojář dat, si klade za cíl transformovat data a formovat data do podoby, kterou potřebuje datový vědec k uplatnění svých technik.
Skutečné těžební úkoly zahrnují použití zajímavých vzorů, jako jsou skupiny datových záznamů, jako je klastrová analýza, detekce anomálií, jako jsou neobvyklé záznamy a závislosti, jako je postupná těžba vzorů, těžba asociačních pravidel. Prostorový index je široce používaná technika databáze.
Rozdíly mezi hlavami mezi vědci údajů a těžbou dat
Níže je uvedeno Top 7 Srovnání mezi Data Scientist vs Data Mining 
Klíčové rozdíly mezi vědcem údajů a těžbou dat
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi vědcem údajů a těžbou dat
- Datový vědec disponuje silnou sadou technických dovedností a správným souborem nástrojů pro práci a odvozování relevantních informací pomocí matematických funkcí, jako je kolinearita, regresní analýza atd. Rovněž používá algoritmy a pravidelně provádí socio-výpočetní analýzu, zatímco data těžba používá metadata, což jsou data o datech a která se používají k extrahování informací na základě klíčových slov a dotazu. Techniky dolování dat také využívají potenciál k použití algoritmů k extrakci minulých trendů ze současných i ze starších systémů.
- Role a povinnosti vědce v oblasti dat zahrnují nepřímý výzkum, vytvářejí otevřené otázky založené na společnosti, extrakci obrovských objemů dat z více externích i interních zdrojů. Využívá také sofistikované analytické programy, statistické metody a metody strojového učení k pozdějšímu vytváření dat, která mohou být použita v předepisujícím modelování a prediktivním modelování, zatímco dolování dat zahrnuje návrh, implementaci perzistentních datových úložišť, metody ladění výkonu, vytváření automatického zálohování a plánování kapacit řízení integrity, důvěrnost a dostupnost datových skladů a databází.
- Podívejme se na příklad role vědce s údaji. Zvažte scénář, ve kterém provozujete sladký obchod a zajímá vás, které sladkosti obdržely nejpříznivější zpětnou vazbu. V takovém případě se vaše zdroje dat nebudou omezovat pouze na databáze, mohou se také rozšířit na weby sociálních médií a zpětné vazby od zákazníků. V takových případech je datový vědec osobou, která by přišla k vaší záchraně. Je to pro vás ta pravá osoba, protože má historická data ze všech příslušných zdrojů a nejen z jediné databáze. zatímco pokud existuje stejná situace, ale máte větší zájem zjistit údaje o sladkostí za posledních 8 let, než byste potřebovali techniku známou jako těžba. Při těžbě dat se hlouběji dostanete do historie dat a najdete všechny informace, které se zdají být vzdáleně relevantní.
- Očekává se, že datový vědec navrhne řešení založená na údajích o nejnovějších výzvách, se kterými se organizace potýká. Očekává se také, že vymyslí nové algoritmy, které mohou efektivně řešit složité problémy vytvořením nových nástrojů pro automatizaci práce, zatímco těžba dat se zaměřuje hlavně na implementaci systému založeného na potřebách zákazníků a průmyslových požadavcích. Představuje také nástroj pro analýzu různých zdrojů dat s cílem odhalit vzorce podvodů a možné narušení bezpečnosti.
Tabulka pro porovnání datových vědců a porovnávání těžby dat
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište srovnávací tabulku mezi Data Scientist vs Data Mining
| Základ pro srovnání | Datový vědec | Dolování dat |
| Co je to | Osoba | Technika |
| Definice | Vědec údajů má dobré statistiky, než jakýkoli náhodný analytik softwarového inženýrství, a mnohem lepší dovednosti v oblasti vývoje softwaru než kterýkoli statistik. | Dolování dat je metoda získávání nebo shromažďování informací uložených v databázi, která byla dříve neznámá a nejasná. Tyto informace pak mohou být použity k přijímání příslušných obchodních rozhodnutí. |
| Data z | Data mohou být ve formě strukturovaných, polostrukturovaných i nestrukturovaných. Jedná se o pokračování datových analytických polí, jako je dolování dat, statistika a prediktivní analýza. | Toto klíčové slovo se často používá při generování a zpracování rozsáhlých dat nebo informací pomocí sběru, extrakce, analýzy, statistiky a skladování. |
| Potřeba a původ | Slovo vědci se objevili na počátku 80. let, ale jejich hlavní požadavek je vidět v dnešním scénáři, kdy má svět k dispozici obrovská data | Termín dolování dat se vyvíjel paralelně a v 90. letech se stal velmi rozšířeným. Za svůj původ vděčí KDD (Knowledge Discovery in Databases), což je proces hledání znalostí z dat již přítomných v databázích. |
| Oblast práce | Vědecké studium a výzkum | Podnikové procesy |
| cílová | Vytvářet relevantní data zaměřená na klienta | Chcete-li vytvořit použitelná data |
| Cíl | Jeho cílem je vytvářet prediktivní modely, trendy v analýze sociálních médií a odvodit neznámá fakta | Cílem je prohledat a najít dříve známá skrytá data |
Závěr - Vědci údajů vs dolování dat
V tomto příspěvku Data Scientist vs Data Mining jsme četli o klíčových rozdílech mezi Data Scientist vs Data Mining. Doufám, že se vám příspěvek líbil. Sledujte další články na našem blogu.
Doporučený článek
Toto byl průvodce rozdíly mezi vědcem údajů a těžbou dat, jejich významem, porovnáním mezi hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Data Scientist vs Business Analyst - Zjistěte 5 úžasných rozdílů
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných srovnání
- Prediktivní analytika vs dolování dat - který z nich je užitečnější
- Seznamte se s nejlepším 7 rozdílem mezi analýzou dat těžby dat Vs