يعد تحليل البيانات مهمة صعبة مع صعود العالم الرقمي. لذلك ، يذهب الناس إلى محترفين مثل التنقيب عن البيانات وأفراد علم البيانات.
سوف يساعدون في التخلص من هذه البيانات باستخدام لغات البرمجة ، وتحليلها ، ثم تقديم حل أفضل.
يستخدمون حل المشكلات والمهارات الرياضية والمفاهيم للوصول إلى هذا الحل.
الوجبات السريعة الرئيسية
- يركز التنقيب عن البيانات على استخراج الأنماط من مجموعات البيانات الكبيرة ، بينما يغطي علم البيانات خط أنابيب معالجة البيانات بالكامل.
- يتضمن علم البيانات مهارات متعددة التخصصات ، في حين أن استخراج البيانات يتطلب في المقام الأول المعرفة الإحصائية والحاسوبية.
- تتراوح تطبيقات علوم البيانات من اتخاذ القرار إلى التحليل التنبئي ، بينما يدعم التنقيب عن البيانات التعرف على الأنماط واكتشاف الشذوذ.
تعدين البيانات مقابل علم البيانات
التنقيب في البيانات هو عملية تحليل كميات كبيرة من البيانات لاستخراج رؤى قيمة وتستخدم في تطبيقات مختلفة. يعد علم البيانات مجالًا أوسع يشمل استخراج البيانات والتخصصات الأخرى ذات الصلة مثل الإحصاء والتعلم الآلي وعلوم الكمبيوتر.
تستخدم المؤسسات التنقيب عن البيانات لحل مشاكل الأعمال الكبيرة عن طريق استخراج بيانات محددة من مجموعة ضخمة من قواعد البيانات المحددة.
يتم استخدامه في العديد من التطبيقات مثل قطاع الرعاية الصحية وهندسة التصنيع والخدمات المصرفية المالية واكتشاف الاحتيال والتعليم واكتشاف الكذب وتحليل سلة السوق.
سيكون وجود فهم أساسي لقواعد البيانات ولغات البرمجة ذات الصلة مفيدًا في استخراج البيانات.
علم البيانات هو مجال يقوم فيه الأشخاص بإجراء تحليل متقدم للبيانات. هناك العديد من الوظائف ذات الأجور المرتفعة المتاحة لعلماء البيانات للقيام بها بسبب العالم الرقمي الذي نعيش فيه.
اللغتان الرئيسيتان اللتان تشاركان بشكل أساسي في تعلم علم البيانات هما R وPython. يحتاج الناس إلى قبضة قوية على هاتين اللغتين ومهارات جيدة في حل المشكلات للنجاح في هذه الوظيفة.
جدول المقارنة
| معلمات المقارنة | تنقيب في البيانات | العلوم البيانات |
|---|---|---|
| تعريف | إنه مجال يتضمن التعامل مع كميات كبيرة من البيانات | إنها تقنية تستخدم لاستخراج معلومات مهمة من كمية هائلة من البيانات |
| الهدف | الغرض العلمي | هدف العمل |
| نوع البيانات | بيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة | البيانات المنظمة |
| الهدف | يساعد على جعل البيانات أكثر استقرارًا | يتم استخدامه لصنع منتجات تتمحور حول البيانات للمؤسسة |
| أسم آخر | علم آثار البيانات | العلم القائم على البيانات |
ما هو استخراج البيانات؟
بمساعدة هذه الطريقة ، يمكنك زيادة تكاليف الإيرادات وتحسين العلاقات مع العملاء وتقليل المخاطر. في التنقيب عن البيانات ، يجب عليك تنظيف البيانات الخام والعثور على الأنماط.
العملية التالية هي إنشاء النماذج. بمجرد إنشاء النماذج ، يجب عليك اختبار هذه النماذج. تحتاج إلى التعرف على التعلم الآلي والإحصاءات وأنظمة قواعد البيانات لهذا الغرض.
هناك العديد من أنواع التنقيب عن البيانات المتاحة ، مثل التنقيب عن البيانات المصورة ، والتنقيب عن الوسائط الاجتماعية ، والتنقيب عن الصوت ، والتنقيب عن النصوص ، والتعدين على الويب ، والتنقيب عن الفيديو. يمكن أيضًا استخراج البيانات باستخدام Excel.
لهذا ، تحتاج إلى معرفة قواعد بيانات Excel و SQL. تقوم العديد من شركات البرمجيات الكبيرة بالتنقيب عن البيانات. من بينها ، يقف Sisense في المركز الأول. بمساعدة التنقيب عن البيانات ، يمكن للمؤسسات تمكين البيانات القائمة على المعرفة بسهولة.
إنها إحدى العمليات الفعالة من حيث التكلفة عند مقارنتها بتطبيقات البيانات الإحصائية الأخرى. إنها إحدى العمليات السريعة حيث يمكنك تحليل كمية كبيرة من البيانات خلال فترة قصيرة.
الجانب السلبي للتنقيب في البيانات هو أن بعض المنظمات ستبيع بيانات المستخدم إلى بعض المنظمات الأخرى مقابل المال. يحتاج برنامج تحليل البيانات إلى تدريب متقدم جدًا للعمل. لا يمكنك ببساطة العمل مع البرامج العادية.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو شكل من أشكال التطهير ومعالجة البيانات لأداء تحليل البيانات المتقدم. إنه مجال للدراسة حيث يتضمن مهارات البرمجة والمعرفة الرياضية والإحصائية.
سوف يولد رؤية جيدة. بناءً على ذلك ، سيحول المحللون الأعمال إلى طريقة أفضل. يجد علماء البيانات الأسئلة التي تحتاج إلى إجابة.
بناءً على ذلك ، سيتعين عليهم العثور على البيانات ذات الصلة. لهذا ، يحتاجون إلى مهارات تحليلية للأعمال والقدرة على تنظيف البيانات وتقديمها.
تستخدم العديد من مؤسسات الأعمال علماء البيانات لتحليل كمية كبيرة من البيانات وإدارتها. إنه مجال يمكنك من خلاله الحصول على نظرة ثاقبة لكل من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
يحتاجون إلى استخدام طرق وخوارزميات علمية مختلفة لحل البيانات. إنها واحدة من الوظائف الجيدة عندما يتعلق الأمر بأغراض الدراسة.
الموضوعات الرئيسية التي تشارك في علم البيانات هي الإحصاء ، وذكاء الأعمال ، والرياضيات ، والخوارزميات ، والترميز ، وهياكل البيانات ، والتعلم الآلي.
وبسبب تطور إنترنت الأشياء، الذي لا يعدو كونه إنترنت الأشياء، سيكون هناك طلب كبير على علماء البيانات في المستقبل. ستنشأ ملايين الوظائف لعلماء البيانات.
للقيام بدورة في علوم البيانات ، يجب أن تكون حاصلاً على درجة البكالوريوس في المجال ذي الصلة. سيكون من الجيد أن تحصل على درجة الماجستير بدلاً من التعلم الذاتي ، حيث يكافح الكثير من الناس للعثور على وظائف بعد التعلم الذاتي.
الاختلافات الرئيسية بين التنقيب في البيانات وعلوم البيانات
- يعد التنقيب عن البيانات مجالًا سيتعامل فيه الأشخاص مع كميات كبيرة من البيانات. من ناحية أخرى ، يتضمن علم البيانات استخراج المعلومات من كمية هائلة من البيانات.
- الغرض الرئيسي من التنقيب في البيانات علمي. من ناحية أخرى ، فإن الغرض الرئيسي من علم البيانات هو الأعمال.
- أنواع البيانات المتضمنة في التنقيب عن البيانات منظمة وشبه منظمة وغير منظمة. من ناحية أخرى ، يتم تنظيم نوع البيانات المتضمن في علم البيانات.
- الهدف من التنقيب في البيانات هو جعل البيانات أكثر استقرارًا. من ناحية أخرى ، يهدف علم البيانات إلى جعل البيانات تتمحور حول المؤسسة.
- يُطلق على التنقيب عن البيانات أيضًا علم آثار البيانات. من ناحية أخرى ، يُطلق على علم البيانات أيضًا اسم العلم المستند إلى البيانات.
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=EZAtAAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=difference+between+data+mining+and+data+science&ots=ylYONt6TBV&sig=iD3ZhIyC9Fu8586hSdJz2VfBYYc
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=pQws07tdpjoC&oi=fnd&pg=PP1&dq=difference+between+data+mining+and+data+science&ots=tAGxWYqGZW&sig=jUhs2Fioxch1w3pqGdGjHiYOed4
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
هذه مفيدة للغاية بالنسبة لي. وإنني أتطلع إلى معرفة المزيد عن هذا الموضوع.
أجد أنه من المثير للسخرية أن برامج تحليل البيانات تحتاج إلى تدريب متقدم عندما يكون الغرض منها هو تبسيط مهام البيانات.
يعد علم البيانات واستخراج البيانات من المجالات المثيرة للاهتمام للغاية ولكنهما يتطلبان معرفة ومهارات واسعة للتفوق فيها. أشعر بالفضول لمعرفة المزيد عن مزايا وعيوب كل منهما.
نعم، أريد أيضًا التعمق في التحديات التي تطرحها هذه المجالات وكيفية معالجتها.
لا أتفق، فالمزايا واضحة. ربما سنتعلم المزيد في القسم التالي.
يبدو أن دراسة علم البيانات مجال واعد للغاية، بالنظر إلى عدد الوظائف التي ستكون متاحة عندما يصبح العالم أكثر رقمية.
يبدو أن استخراج البيانات ينطوي على بعض المخاوف الأخلاقية التي يجب معالجتها فيما يتعلق ببيانات المستخدم والخصوصية.
توفر المقالة فهمًا متعمقًا للاختلافات الرئيسية بين استخراج البيانات وعلوم البيانات. إنه أمر بالغ الأهمية لأولئك الذين يهدفون إلى المغامرة في هذه المجالات.