Data Mining vs Data Science: Rozdíl a srovnání

Analýza dat je s rozmachem digitálního světa obtížným úkolem. Kvůli tomu lidé jdou za profesionály, jako jsou data mining a data science.

Pomohou zlikvidovat tato data pomocí programovacích jazyků, analyzovat je a poté poskytnout lepší řešení.

K tomuto řešení používají řešení problémů, matematické dovednosti a koncepty.

Key Takeaways

1. Data mining se zaměřuje na extrahování vzorů z velkých souborů dat, zatímco datová věda pokrývá celý proces zpracování dat.
2. Data science zahrnuje interdisciplinární dovednosti, zatímco data mining vyžaduje především statistické a výpočetní znalosti.
3. Aplikace datové vědy sahají od rozhodování po prediktivní analýzu, zatímco dolování dat podporuje rozpoznávání vzorů a detekci anomálií.

Data Mining vs Data Science

Data Mining je proces analýzy velkého množství dat za účelem získání cenných poznatků a používá se v různých aplikacích. Data Science je širší obor, který zahrnuje dolování dat a další související disciplíny, jako je statistika, strojové učení a informatika.

Organizace využívají data mining k řešení velkých obchodních problémů extrakcí konkrétních dat z obrovské množiny daných databází.

Používá se v různých aplikacích, jako je zdravotnictví, výrobní inženýrství, finanční bankovnictví, detekce podvodů, vzdělávání, detekce lží a analýza tržního koše.

Základní znalost databází a souvisejících programovacích jazyků bude užitečná při dolování dat. 

Datová věda je obor, kde lidé budou provádět pokročilou analýzu dat. Kvůli digitálnímu světu, ve kterém žijeme, je pro datové vědce k dispozici mnoho vysoce placených pracovních míst.

Dva hlavní jazyky, které se podílejí především na výuce datové vědy, jsou R a PYTHON. Aby lidé v této práci uspěli, potřebují tyto dva jazyky dobře ovládat a mít dobré dovednosti při řešení problémů. 

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Data Mining	Data Science
Definice	Je to obor, který zahrnuje práci s velkým množstvím dat	Je to technika používaná pro extrakci důležitých informací z obrovského množství dat
Účel	Vědecký účel	Obchodní účel
Datový typ	Strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data	Strukturované údaje
Cíl	Pomáhá to, aby byla data stabilnější	Používá se k výrobě produktů zaměřených na data pro organizaci
Další jméno	Archeologie dat	Věda založená na datech

Co je dolování dat?

Pomocí této metody můžete zvýšit výnosové náklady, zlepšit vztahy se zákazníky a můžete snížit rizika. Při dolování dat musíte vyčistit nezpracovaná data a najít vzory.

Dalším procesem je vytváření modelů. Jakmile vytvoříte modely, měli byste je otestovat. K tomu potřebujete vědět o strojovém učení, statistikách a databázových systémech.

Existuje mnoho typů dolování dat, jako je dolování obrazových dat, dolování sociálních médií, dolování zvuku, dolování textu, dolování z webu a dolování videa. Data mining lze provádět také pomocí Excelu.

K tomu potřebujete vědět o databázích Excel i SQL. Data mining provádí mnoho velkých softwarových společností. Mezi nimi stojí na první pozici Sisense. Pomocí dolování dat mohou organizace snadno aktivovat data založená na znalostech.

Je to jeden z nákladově efektivních procesů, když jej porovnáte s jinými statistickými datovými aplikacemi. Je to jeden z rychlých procesů, kde můžete analyzovat velké množství dat během krátké doby.

Nevýhodou dolování dat je, že některé organizace prodají uživatelská data jiným organizacím za peníze. Software pro analýzu dat potřebuje velmi pokročilé školení, aby mohl pracovat. Nemůžete jednoduše pracovat s normálním softwarem. 

Co je to Data Science?

Data science je forma čištění a manipulace s daty pro provádění pokročilé analýzy dat. Je to studijní obor, kde zahrnuje programátorské dovednosti, matematické a statistické znalosti.

Vytvoří dobrý přehled. Na základě toho analytici změní podnikání na lepší cestu. Datoví vědci zjistí, na které otázky je třeba odpovědět.

Na základě toho budou muset najít relevantní data. K tomu potřebují mít obchodní analytické dovednosti a schopnost čistit a prezentovat data.

Mnoho obchodních organizací využívá datové vědce k analýze a správě velkého množství dat. Je to oblast, kde můžete získat náhled na strukturovaná i nestrukturovaná data.

K řešení dat potřebují používat různé vědecké metody a algoritmy. Je to jedna z dobrých kariér, pokud jde o studijní účely.

Hlavní témata, která jsou zapojena do datové vědy, jsou statistika, business intelligence, matematika, algoritmy, kódování, datové struktury a strojové učení.

Kvůli evoluci IoT, což není nic jiného než internet věcí, bude v budoucnu po datových vědcích velká poptávka. Pro datové vědce vzniknou miliony pracovních míst.

Chcete-li absolvovat kurz datové vědy, musíte mít bakalářský titul v souvisejícím oboru. Bylo by dobré, kdybyste se věnovali magisterskému studiu spíše než samostudiu, protože mnoho lidí se po samostudiu snaží najít práci. 

Hlavní rozdíly mezi dolováním dat a datovou vědou

1. Data mining je oblast, kde se lidé budou zabývat velkým množstvím dat. Na druhou stranu datová věda zahrnuje extrahování informací z obrovského množství dat.
2. Hlavním účelem dolování dat je vědecký. Na druhou stranu je hlavním účelem datové vědy podnikání.
3. Datové typy zapojené do dolování dat jsou strukturované, polostrukturované a nestrukturované. Na druhou stranu je datový typ zapojený do datové vědy strukturovaný.
4. Cílem data miningu je učinit data stabilnější. Na druhou stranu si datová věda klade za cíl učinit data zaměřená na organizaci.
5. Dolování dat se také nazývá archeologie dat. Na druhou stranu se datová věda také nazývá věda řízená daty. 

Reference

1. 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
2. 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

Poslední aktualizace: 18. června 2023