Naučte se 5 užitečných srovnání mezi datovou vědou a statistikami

Rozdíl mezi datovou vědou a statistikou

Datová věda je jedním z rychle se rozvíjejících trendů v oblasti výpočetní techniky a je obrovskou multidisciplinární oblastí. Datová věda kombinuje aplikaci předmětů zejména informatika, softwarové inženýrství, matematika a statistika, programování, ekonomika a řízení podniku. Věda o údajích je založena na shromažďování, přípravě, analýze, správě, vizualizaci a ukládání velkých objemů informací. Datovou vědu lze jednoduše chápat tak, že má silné propojení s databázemi, včetně velkých dat a informatiky. Vědec údajů je jednotlivec s odpovídajícími znalostmi domény, která jsou relevantní pro danou otázku.

Velká data jsou úzce integrována s datovou vědou a ve skutečnosti se vyvinula s velkými daty v různých aplikacích a případech použití. Jsme si vědomi, že velká data jsou většinou k dispozici v nestrukturovaných formátech a obsahují nečíselná data. Užitečné informace se snadno pohřbí ve velkých datech, které se skládají z blogů, audio / video souborů, obrázků, textových zpráv, sociálních sítí atd. Všechna tato data jsou pouze šumem, pokud nejsou analyzována a nejsou z nich získány užitečné informace. Kromě toho v dnešní době podniky považují internet za svůj primární informační kanál kvůli rostoucí úloze sociálního webu a jeho obchodnímu potenciálu. Všechna tato data jsou pro vědce s údaji velmi zajímavá, protože jejich použitím lze řešit mnoho problémů jak pro organizace, tak i pro společnosti.

Datová věda je specializovaná dovednost a lze ji chápat jako:

Návrh a implementace ve 4A - datová architektura, akvizice, analýza a archivace
Aplikace pokročilých technik v matematice a statistice k modelování dat pro hloubkovou analýzu
Adekvátní dovednosti v oblasti programování a vývoje, dovednosti v oblasti vývoje algoritmů
Analytické a etické uvažování
Komunikační a obchodní dovednosti

Je proto zřejmé, že věda o údajích je interdisciplinární oblastí a potřebuje různé sady dovedností, aby získala mistrovství v této oblasti. Případy použití ve vědě o datech jsou podobné analytice dat - začínají jasným prohlášením o problému a rozhodnutím nakonec končí dobře definovanými metrikami. Proto se vědci v oblasti dat domnívají, že jsou obeznámeni s obchodními modely a vzory, kteří kladou dobré obchodní otázky, aby získali smysluplné poznatky z daných souborů dat.

Statistika je dalším širokým předmětem, který se zabývá studiem dat a je široce používán v mnoha oborech. Statistiky poskytují metodiku pro vytváření závěrů z údajů. Poskytuje různé metody pro sběr dat, jejich analýzu a interpretaci výsledků a vědci, vědci a matematici je široce využívají při řešení problémů. Statistika je synonymem pro činnosti náročné na data - sběr, zpracování a interpretace zpracovaných dat.

Ačkoli statistika poskytuje metody pro sběr a analýzu dat, pomáhá získávat informace z numerických a kategorických dat. Kategorické údaje se týkají jedinečných údajů, příklady jsou krevní skupina osoby, rodinný stav atd. Statistiky jsou ve studiích souvisejících s údaji velmi významné, protože pomáhají při

Rozhodování o typu dat potřebných k řešení daného problému
Organizace a shrnutí údajů
Je třeba provést analýzu, aby bylo možné vyvodit závěry z údajů
Posouzení účinnosti výsledků a vyhodnocení nejistot

Statistické metody zahrnují:

Návrh pro plánování a provádění výzkumu
Popisy, které zahrnují zkoumání a shrnutí údajů
Vytváření předpovědí a odvozování pomocí jevů reprezentovaných daty

Srovnání Head to Head mezi Data Science vs Statistics (Infographics)

Níže je pět nejlepších srovnání mezi Data Science vs Statistics

Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a statistikou

Datová věda kombinuje multidisciplinární pole a výpočetní techniku pro interpretaci dat pro rozhodování, zatímco statistika odkazuje na matematickou analýzu, která používá kvantifikované modely k reprezentaci dané sady dat.
Věda o údajích je více zaměřena na oblast velkých dat, která se snaží poskytovat informace z velkého množství komplexních dat. Na druhé straně, statistika poskytuje metodiku pro sběr, analýzu a učinění závěrů z dat.
Věda o údajích používá nástroje, techniky a zásady k třídění a kategorizaci velkých objemů dat do správných datových sad nebo modelů. To je v rozporu se statistikami, které se omezují na nástroje, jako je frekvenční analýza, střední hodnota, střední hodnota, analýza rozptylu, korelace a regrese atd., Abychom jmenovali alespoň některé.
Věda o údajích bude zkoumat a kontrolovat data, aby bylo možné odvodit faktické, kvantitativní a statistické závěry. To je na rozdíl od statistiky, která se zaměřuje na analýzu pomocí standardních technik zahrnujících matematické vzorce a metody.
Vědec údajů musí mít soubory dovedností, které analyzují a zjednodušují problémy pomocí složitých datových souborů k získání informací, zatímco statistik bude používat techniky numerické a kvantitativní analýzy.

Tabulka pro porovnání dat a statistiky

Rozdíly mezi statistikou vědy a statistikou jsou vysvětleny v následujících bodech

Základ pro srovnání	Data Science	Statistika
Význam	Interdisciplinární oblast vědeckých technik Podobně jako dolování dat používá procesy, algoritmy a systémy Extrahujte informace z přehledu (strukturované nebo nestrukturované)	Poskytuje soubor metod reprezentace dat Větev v matematice Poskytněte metody pro navrhování experimentů Plánuje sběr dat, analýzu a reprezentaci pro další vyhodnocení
Pojem	Na základě vědeckých výpočetních technik Zahrnuje strojové učení, další analytické procesy, obchodní modely Využívá pokročilé matematiky a statistiky k získávání nových informací z velkých dat Široká disciplína, která zahrnuje programování, porozumění obchodním modelům, trendům atd.	Statistika je věda o datech Používá se k měření nebo odhadu atributu Aplikuje statistické funkce nebo algoritmy na soubory dat pro stanovení hodnot odpovídajících studovanému problému
Základ formace	Řešení problémů souvisejících s daty Modelování velkých dat pro analýzu směrem k porozumění trendům, vzorcům, chování a podnikové výkonnosti Podporuje rozhodování	Navrhovat a formulovat reálné otázky na základě dat Reprezentujte data ve formě tabulek, grafů, grafů Porozumět technikám analýzy dat Podpora rozhodování
Oblasti použití	Systémy zdravotní péče Finance Detekce podvodů a vniknutí Výroba, strojírenství Analýza trhu atd.	· Obchod a obchod Průmysl Populační studie, ekonomie Psychologie Biologie a fyzikální vědy Astronomie atd.
Přístup	Aplikujte vědecké metody při řešení problémů pomocí náhodných dat Identifikuje požadavky na data pro daný problém Identifikujte techniky k získání požadovaných výsledků Poskytovat hodnotu organizacím využívajícím data	Použití matematických vzorců, modelů a konceptů Analýza náhodných dat Odhadujte hodnoty pro různé atributy dat Chcete-li určit chování na základě dat

Závěr - věda o data vs. statistika

V souhrnu lze poznamenat, že věda a statistika dat jsou nerozeznatelné a jsou úzce propojeny. Je zřejmé, že statistika je nástrojem nebo metodou pro vědu o údajích, zatímco věda o údajích je širokou doménou, kde je statistická metoda nezbytnou součástí. Věda o údajích a statistika budou i nadále existovat a mezi těmito dvěma disciplínami existuje velké překrývání. Všimněte si také, že všichni statistici se nemohou stát vědci v oblasti dat a naopak. Věda o údajích se nedávno vyvinula s velkými daty a v nadcházejících letech bude růst i nadále, protože se zdá, že růst dat nikdy nekončí.

Doporučený článek

Toto byl průvodce Data Science vs Statistics, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Rozdíly, Srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -