Lær 5 nyttige sammenligninger mellem Data Science vs Statistics

Forskel mellem Data Science og Statistik

Datavidenskab er en af de hurtigt voksende tendenser inden for computing og er et stort tværfagligt område. Datavidenskab kombinerer anvendelsen af emner, nemlig datalogi, softwareteknik, matematik og statistik, programmering, økonomi og forretningsstyring. Datavidenskab er baseret på indsamling, forberedelse, analyse, styring, visualisering og opbevaring af store mængder information. Datavidenskab i enkle termer kan forstås som at have stærke forbindelser med databaser, herunder big data og datalogi. En datavidenskabsmand er et individ med tilstrækkelig domæneviden, der er relevant for det stillede spørgsmål.

Big data er tæt integreret med data science og har faktisk udviklet sig med big data i forskellige applikationer og brugssager. Vi er opmærksomme på, at store data stort set er tilgængelige i ustrukturerede formater og indeholder ikke-numeriske data. Nyttige oplysninger begraves let i big data, som består af blogs, lyd / videofiler, billeder, tekstbeskeder, sociale netværk og så videre. Alle disse data er bare støj, medmindre de analyseres, og nyttige oplysninger udvindes fra dem. Derudover betragter virksomheder i dag internettet som deres primære informationskanal på grund af den voksende rolle af det sociale web og for dets forretningspotentiale. Alle disse data er af stor interesse for en dataforsker, fordi ved at bruge disse data kan mange problemer løses for organisationer og også samfund.

Datavidenskab er en specialiseret færdighed og kan forstås som:

Design og implementering i 4A'er - Dataarkitektur, erhvervelse, analyse og arkivering
Anvendelse af avancerede teknikker i matematik og statistik til modellering af data til dyb analyse
Tilstrækkelige programmerings- og udviklingsfærdigheder, algoritmeudviklingsevner
Analytiske og etiske ræsonneringsevner
Kommunikations- og forretningsevner

Derfor er det åbenlyst, at datavidenskab er et tværfagligt område og har brug for forskellige kompetenceudstyr for at få mestring på dette område. Brugssager i datavidenskab ligner dataanalyse - de begynder med en klar problemstilling og beslutning om endelig at afslutte med veldefinerede metrics. Derfor betragtes dataforskere som bekendt med forretningsmodeller og paradigmer, der stiller gode forretningsspørgsmål for at få meningsfuld indsigt fra givne datasæt.

Statistik er et andet bredt emne, der beskæftiger sig med studiet af data og anvendes bredt på mange områder. Statistik giver metodikken til konklusioner fra data. Det giver forskellige metoder til at indsamle data, analysere dem og fortolke resultater og er vidt brugt af forskere, forskere og matematikere til at løse problemer. Statistik er synonymt med dataintensive aktiviteter - indsamling, behandling og fortolkning af behandlede data.

Selvom statistik indeholder metoderne til dataindsamling og analyse, hjælper det med at indhente oplysninger fra numeriske og kategoriske data. Kategoriske data refererer til unikke data, eksempler er en blodgruppe af en person, ægteskabelig status osv. Statistik er meget signifikant i datarelaterede studier, fordi det hjælper med,

Beslutning om, hvilken type data der kræves for at løse et givet problem
Organisering og opsummering af data
Analyse, der skal udføres for at drage konklusioner fra data
Evaluering af effektiviteten af resultaterne og vurdering af usikkerheder

Metoderne leveret af statistikker inkluderer,

Design til planlægning og udførelse af forskning
Beskrivelser, der indebærer at undersøge og sammenfatte data
Foretag forudsigelser og inferencer ved hjælp af de fænomener, der er repræsenteret af data

Head to Head-sammenligning mellem Data Science vs Statistics (Infographics)

Nedenfor er Top 5 sammenligningen mellem Data Science vs Statistics

De vigtigste forskelle mellem data science og statistik

Data science kombinerer tværfaglige felter og computing for at fortolke data til beslutningstagning, hvorimod statistik refererer til matematisk analyse, der bruger kvantificerede modeller til at repræsentere et givet datasæt.
Datavidenskab er mere orienteret inden for big data, der søger at give indsigtinformation fra enorme mængder komplekse data. På den anden side giver statistik metodikken til at indsamle, analysere og konklusioner fra data.
Datavidenskab bruger værktøjer, teknikker og principper til at sile og kategorisere store datamængder af data i korrekte datasæt eller modeller. Dette er i modsætning til statistikker, der begrænser sig til værktøjer som frekvensanalyse, middelværdi, median, variansanalyse, korrelation og regression, og så videre, for at nævne nogle få.
Data science vil undersøge og inspicere data for at udlede faktiske, kvantitative og statistiske inferencer. Dette modsættes statistikker, der fokuserer på analyse ved hjælp af standardteknikker, der involverer matematiske formler og metoder.
En dataforsker skal have kvalifikationssæt til at analysere og forenkle problemer ved hjælp af komplekse datasæt for at finde ud af information, mens en statistiker vil bruge teknikkerne til numerisk og kvantitativ analyse.

Data Science vs Statistics Sammenligningstabel

Forskellene mellem data science og statistik er forklaret i nedenstående punkter

Grundlag for sammenligning	Data Science	Statistikker
Betyder	Et tværfagligt område af videnskabelige teknikker I lighed med data mining bruger processer, algoritmer og systemer Udtræk indsigtinformation fra data (struktureret eller ustruktureret)	Tilvejebringer en samling af metoder til repræsentation af data En gren i matematik Giv metoder til design af eksperimenter Planlægger dataindsamling, analyse og repræsentation for yderligere evalueringer
Koncept	Baseret på videnskabelige computerteknikker Omfatter maskinlæring, andre analyseprocesser, forretningsmodeller Bruger avanceret matematik og statistik til at hente nye oplysninger fra big data En bred disciplin, der involverer programmering, forståelse af forretningsmodeller, tendenser osv.	Statistik er videnskaben med data Det bruges til at måle eller estimere en attribut Anvender statistiske funktioner eller algoritmer på datasæt for at bestemme værdier som passende for det problem, der studeres
Grundlag for dannelse	At løse datarelaterede problemer Model big data til analyse til forståelse af tendenser, mønstre, adfærd og forretningspræstationer Understøtter i beslutningsprocessen	At designe og formulere spørgsmål i den virkelige verden baseret på data Repræsentere data i form af tabeller, diagrammer, grafer Forstå teknikker i dataanalyse Støtte til beslutningstagning
Anvendelsesområder	Sundhedssystemer Finansiere Detektion af svig og indtrængen Fremstilling, teknik Markedsanalyse osv.	· Handel og handel Industri Befolkningsundersøgelser, økonomi Psykologi Biologi og fysiske videnskaber Astronomi osv.
Nærme sig	Anvend videnskabelige metoder i problemløsning ved hjælp af tilfældige data Identificerer datakrav til et givet problem Identificer teknikker for at opnå de ønskede resultater Giv værdi til organisationer, der bruger data	Brug af matematiske formler, modeller og koncepter Analyse af tilfældige data Skøn værdier for forskellige dataattributter At bestemme adfærd baseret på data

Konklusion - Data science vs statistik

I sammendraget kan det bemærkes, at datavidenskab og statistik ikke kan skelnes og er tæt forbundet. Det er tydeligt, at statistik er et værktøj eller metode til datavidenskab, mens datavidenskab er et bredt domæne, hvor en statistisk metode er en væsentlig komponent. Datavidenskab og statistik vil fortsat eksistere, og der er en stor overlapning mellem disse to discipliner. Bemærk, at alle statistikere ikke kan blive datavidenskabsmænd og omvendt. Datavidenskab har udviklet sig for nylig med big data og vil fortsætte med at vokse i de kommende år, da datavækst ser ud til at være uendelig.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data Science vs Statistics, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -