Andmeteadus vs andmekaevandamine

BrainStationi Data Scientisti karjäärijuhend aitab teil teha esimesi samme tulusa andmeteaduse karjääri suunas. Lugege edasi, et saada ülevaade andmeteaduse ja andmekaevandamise peamistest erinevustest.

Hakka andmeteadlaseks

Rääkige õppenõustajaga, et saada lisateavet selle kohta, kuidas meie alglaagrid ja kursused aitavad teil saada andmeteadlaseks.

Klõpsates nuppu Esita, nõustute meiega Tingimused .

Ei saanud esitada! Kas värskendada lehte ja proovida uuesti?

Aitäh!

Võtame varsti ühendust.

Kuna maailm tunneb andmeteaduse vastu rohkem huvi, on arusaadav, et terminoloogias, mida sageli valesti kasutatakse, võib tekkida segadus. Seda silmas pidades vaatasime lähemalt andmeteaduse ja andmekaevandamise erinevust.

Andmeteadus

Nagu oleme selle juhendi teistes valdkondades käsitlenud, on andmeteadus valdkond, mis kasutab matemaatikat ja tehnoloogiat, et leida muidu nähtamatuid mustreid tohututes toorandmete kogustes, mida me üha enam genereerime. Eesmärgiga teha täpseid ennustusi ja teha nutikaid otsuseid, võimaldab andmeteadus meil leida muul viisil märkamatuid teadmisi, mis peituvad nendes andmekogudes.

Andmeteaduse ärilised ja ühiskondlikud mõjud on tohutud ning kuna andmepõhine otsuste tegemine muutub nutikate ettevõtete jaoks üha pakilisemaks prioriteediks – MIT-i uuringud näitavad, et ettevõtted, kes on andmepõhise otsuste tegemisel juhtpositsioonil, olid kuus protsenti kasumlikumad. kui nende konkurendid – andmeteaduse valdkond mõjutab ja muudab seda, kuidas me suhtume turunduse parimatesse tavadesse, tarbijakäitumisse, tegevusprobleemidesse, tarneahela tsüklitesse, ettevõtte suhtlemisse ja ennustavatesse analüüsidesse.

Kasvav usk andmeteadusesse on tõepoolest ühtlane kõikides ettevõtetes. Dresneri uuring näitas, et suurandmetesse investeerimisel juhtivad tööstusharud on telekommunikatsioon (95 protsenti kasutuselevõtt), kindlustus (83 protsenti), reklaam (77 protsenti), finantsteenused (71 protsenti) ja tervishoid (64 protsenti).

Andmeteadus on lai valdkond, mis hõlmab ennustavat põhjuslikku analüüsi (või tulevase sündmuse võimaluste prognoosimist), ettekirjutavat analüütikat (mis vaatleb erinevaid toiminguid ja nendega seotud tulemusi) ja masinõpet, mis kirjeldab algoritmide kasutamise protsessi õpetamisel. arvutid, kuidas andmetest mustreid leida ja ennustusi teha.

BrainStationi digitaalsete oskuste uuring näitas, et andmeteadlased töötavad peamiselt uute ideede, toodete ja teenuste väljatöötamisel, erinevalt teistest andmespetsialistidest, kes keskenduvad rohkem aega olemasolevate platvormide optimeerimisele. Andmeteadlased on ka suurandmetega tegelevate professionaalide seas ainulaadsed, kuna nende enimkasutatav tööriist on Python.

Kuigi andmeteadus on lai valdkond, on selle lõppeesmärk kasutada andmeid teadlikumate otsuste tegemiseks.

Andmete kaevandamine

Kui andmeteadus on lai valdkond, kirjeldab andmekaeve andmeteaduses mitmeid tehnikaid, mille abil saab andmebaasist teavet hankida, mis muidu oli ebaselge või tundmatu. Andmekaeve on protsessi etapp, mida nimetatakse

teadmiste leidmine andmebaasidest või KDD-st ning nagu ka muud kaevandamise vormid, on see kõik millegi väärtusliku otsimises. Kuna andmekaevet võib vaadelda kui andmeteaduse alamhulka, on see loomulikult kattuv. Andmekaeve hõlmab ka selliseid samme nagu andmete puhastamine, statistiline analüüs ja mustrituvastus, samuti andmete visualiseerimine, masinõpe ja andmete teisendamine.

Kui andmeteadus on aga multidistsiplinaarne teadusuuringute valdkond, on andmekaevandamine rohkem seotud äriprotsessidega ja erinevalt masinõppest ei tegele andmekaeve üksnes algoritmidega. Teine oluline erinevus on see, et andmeteadus tegeleb igasuguste andmetega, samas kui andmekaevandamine tegeleb peamiselt struktureeritud andmetega.

Andmekaeve eesmärk on suures osas võtta andmeid suvalisest arvust allikatest ja muuta need kasutatavamaks, kusjuures andmeteadusel on suuremad eesmärgid luua andmekeskseid tooteid ja teha andmepõhiseid äriotsuseid.