Data Scientist vs Data Mining Differences
Datavidenskabsmænd er mennesker, der opretter programmeringskode, bruger dem til at danne et rigt sæt kombination af statistikker og bruge dets viden til at skabe og generere forretningsrelateret indsigt i data. Datavidenskab er i det væsentlige et tværfagligt område om systemer og processer, der udtrækker indsigt og viden fra data i forskellige former.
Data mining er på den anden side processen med at opdage og finde mønstre i form af store datasæt, der involverer funktioner i skæringspunktet mellem statistik, maskinlæring og databasesystemer. Intelligente processer og ekstraktionsværktøjer bruges til at udtrække datamønstre. Det overordnede mål er at udtrække relevant information fra et datasæt og omdanne dem til den genkendelige struktur til yderligere brug. Det involverer datahåndteringsværktøjer, inferensovervejelser, kompleksitetshensyn, interessante målinger, efterbehandling af opdagede strukturer osv. Idéen er at udtrække mønstre og viden fra en enorm mængde data og ikke udvindingen af data i sig selv. Det understøtter også enhver anvendelse af beslutningsstøttesystemer, der inkluderer dem, der er relateret til kunstig intelligens, forretningsinformation og maskinlæring.
Værdien af data og klientfortrolighed med hensyn til sikkerhed øges dag for dag, og det bliver derfor et presserende behov for at implementere datavidenskabsmændene, da de ikke kun sigter mod at beskytte dine data, men også giver meningsfulde analyser og uddrag for at fremme din organisation og forretning med de fremtidige tendenser, og hvordan virksomheden kan forbedre sig fra hvad de er i dag ved at vedligeholde forskellige søjlediagrammer, cirkeldiagrammer og andre former for histogrammer. Dataforskerne adskiller sig fra dataudviklere på en måde, som dataudviklerne, hvad enten det er ETL-udvikler eller en big data-udvikler har til formål at transformere dataene og forme dataene i den form, som en dataforsker har brug for til at anvende hans teknikker.
De faktiske minedriftopgaver inkluderer brugen af interessante mønstre såsom grupper af dataposter såsom klyngeanalyse, afvigelsesdetektion som usædvanlige poster og afhængigheder såsom sekvensmønstermynning, associeringsregelminering. Et rumligt indeks er databaseteknikken, der er almindeligt anvendt.
Hoved til hoved forskelle mellem datavidenskabsmand vs datamining
Nedenfor er Top 7-sammenligningen mellem Data Scientist vs Data Mining 
Vigtige forskelle mellem datavidenskabsmand vs datamining
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem datavidenskabsmand vs datamining
- En dataforsker besidder det stærke tekniske færdigheds sæt og det rigtige sæt værktøjer til at arbejde og udlede de relevante oplysninger ved at anvende matematiske funktioner såsom kollinearitet, regressionsanalyse osv. Han anvender også algoritmerne og udfører periodisk den socio-computational analyse, hvorimod data mining bruger brugen af metadata, der er data om data, og at metadata bruges til at udtrække oplysningerne baseret på dine søgeord og forespørgsel. Dataminingsteknikker bruger også potentialet til at anvende algoritmer til at udtrække tidligere tendenser fra både nuværende og ældre systemer.
- Roller og ansvarsområder for en dataforsker inkluderer underrettet forskning, skabe et åbent firmabaseret spørgsmål, udtrækning af store mængder data fra flere eksterne såvel som interne kilder. Han bruger også sofistikerede analyseprogrammer, statistiske og maskinindlæringsmetoder for at oprette data senere til brug i receptpligtig modellering og forudsigelig modellering, hvorimod datamining inkluderer design, implementering af vedvarende datalagre, performance tuning metoder, skaber automatisk sikkerhedskopiering og kapacitetsplanlægning ved at styre integritet, fortrolighed og tilgængelighed af datalagre og databaser.
- Lad os forstå rollen som dataforsker ved hjælp af et eksempel. Overvej et scenario, hvor du driver en sød butik, og du er interesseret i at vide, hvilke slik der fik den mest positive feedback. I denne type tilfælde vil dine datakilder ikke være begrænset til kun databaser, de kan også udvides til sociale mediewebsteder og kunde-feedbackmeddelelser. I sådanne tilfælde er en datavidenskabsmand den person, der ville komme til din redning. Han er den rigtige person for dig, da han har de historiske data fra alle relevante kilder og ikke kun fra en enkelt database. der henviser til, at hvis der er den samme situation, men du er mere interesseret i at finde ud af de sidste 8 års data om slik, end du har brug for en teknik, der kaldes minedrift. Ved dataindvinding graver du dybt ned i datahistorikken og finder alle de oplysninger, der synes at være fjernt relevante.
- En dataforsker forventes at udtænke datadrevne løsninger på de seneste udfordringer, der er stødt på i organisationen. Han forventes også at opfinde nye algoritmer, der effektivt kan løse komplekse problemer ved at opbygge nye værktøjer til at automatisere arbejdet, hvorimod datamining hovedsagelig fokuserer på implementering af systemet baseret på kundebehov og branchen. Den præsenterer også et værktøj til analyse af forskellige datakilder for at opdage svigmønstre og de mulige sikkerhedsbrud.
Data Scientist vs Data Mining Sammenligningstabel
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver sammenligningstabellen mellem Data Scientist vs Data Mining
| Grundlag for sammenligning | Datavidenskabsmand | Data mining |
| Hvad er det | En person | En teknik |
| Definition | En data-videnskabsmand er god til statistik end nogen tilfældig softwareingeniøranalytiker og er langt bedre til softwareudviklingsevner end nogen statistiker. | Data mining er metoden til at erhverve eller indsamle de oplysninger, der er gemt i databasen, som tidligere var ukendt og uklar. Oplysningerne kan derefter bruges til at tage relevante forretningsbeslutninger. |
| Data fra | Dataene kan være i form af struktureret, semistruktureret såvel som ustruktureret. Dette fortsætter med dataanalysefelter såsom data mining, statistik og forudsigelig analyse. | Dette buzzword bruges ofte til storstilet data- eller informationsgenerering og -behandling ved hjælp af indsamling, ekstraktion, analyse, statistik og oplagring. |
| Behov og oprindelse | Ordet datavidenskabsmænd har eksisteret i begyndelsen af 80'erne, men deres vigtigste krav ses i nutidens scenarie, når verden har en enorm data at opretholde | Udtrykket datamining er udviklet parallelt og blev meget udbredt i 90'erne. Det skylder sin oprindelse til KDD (Knowledge Discovery in Databases), som er en proces med at finde viden fra de data, der allerede findes i databaserne. |
| Arbejdsområde | Videnskabelig undersøgelse og forskning | Forretningsprocesser |
| Mål | At fremstille klientcentrisk relevante data | At oprette brugbare data |
| Sigte | Han sigter mod at bygge forudsigelige modeller, analysetendenser på sociale medier og udlede ukendte fakta | Målet er at søge og finde tidligere kendte skjulte data |
Konklusion - Data Scientists vs Data Mining
I dette Data Scientist vs Data Mining-indlæg læser vi om de vigtigste forskelle mellem Data Scientist vs Data Mining. Håber du kunne lide indlægget. Hold øje med vores blog for flere artikler.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem datavidenskabsmand vs datamining, deres betydning, sammenligning mellem hoved, hovedforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Data Scientist vs Business Analyst - Find ud af de 5 Awesome forskelle
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Predictive Analytics vs Data Mining - Hvilken er mere nyttig
- Kend den bedste 7 forskel mellem datamining og dataanalyse