At analysere data er en vanskelig opgave med stigningen i den digitale verden. Til det går folk efter fagfolk som datamining og datavidenskabsfolk.
De vil hjælpe med at skrotte disse data ved hjælp af programmeringssprog, analysere dem og derefter give en bedre løsning.
De bruger problemløsning, matematiske færdigheder og begreber til at nå frem til denne løsning.
Nøgleforsøg
- Data mining fokuserer på at udvinde mønstre fra store datasæt, mens datavidenskab dækker hele databehandlingspipelinen.
- Datavidenskab involverer tværfaglige færdigheder, hvorimod datamining primært kræver statistisk og beregningsmæssig viden.
- Datavidenskabelige applikationer spænder fra beslutningstagning til forudsigelig analyse, mens datamining understøtter mønstergenkendelse og anomalidetektion.
Data Mining vs Data Science
Data Mining er processen med at analysere store mængder data for at udtrække værdifuld indsigt og bruges i forskellige applikationer. Data Science er et bredere felt, der omfatter data mining og andre relaterede discipliner såsom statistik, maskinlæring og datalogi.
Organisationer bruger data mining til at løse store forretningsproblemer ved at udtrække specifikke data fra et stort sæt af givne databaser.
Det bruges i forskellige applikationer, såsom i sundhedssektoren, produktionsteknik, finansiel bankvirksomhed, svindeldetektion, uddannelse, løgndetektion og markedskurvanalyse.
At have en grundlæggende forståelse af databaser og relaterede programmeringssprog vil være nyttig i data mining.
Datavidenskab er et felt, hvor folk vil udføre avanceret dataanalyse. Der er mange højtlønnede job tilgængelige for dataforskere at udføre på grund af den digitale verden, vi lever i.
De to hovedsprog, der hovedsageligt er involveret i at lære datavidenskab, er R og Python. Folk har brug for et stærkt greb om disse to sprog og gode problemløsningsevner for at lykkes i dette job.
Sammenligningstabel
| Parametre for sammenligning | Data Mining | data, Science |
|---|---|---|
| Definition | Det er et felt, der involverer håndtering af store mængder data | Det er en teknik, der bruges til at udtrække vigtig information fra en enorm mængde data |
| Formål | Videnskabeligt formål | Forretningsformål |
| Datatype | Strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede data | Strukturerede data |
| Mål | Det er med til at gøre data mere stabile | Det bruges til at lave datacentrerede produkter til en organisation |
| Et andet navn | Data arkæologi | Datadrevet videnskab |
Hvad er Data Mining?
Ved hjælp af denne metode kan du øge omsætningsomkostningerne, forbedre kunderelationer og kan reducere risici. I data mining skal du rense rådataene og finde mønstrene.
Den næste proces er at skabe modeller. Når du har oprettet modellerne, bør du teste disse modeller. Du skal kende til maskinlæring, statistik og databasesystemer til dette.
Der er mange typer data mining tilgængelige, såsom billeddata mining, social media mining, audio mining, text mining, web mining og video mining. Data mining kan også udføres ved hjælp af Excel.
Til dette skal du kende til både Excel- og SQL-databaser. Mange store softwarevirksomheder laver data mining. Blandt dem står Sisense på førstepladsen. Ved hjælp af data mining kan organisationer nemt aktivere vidensbaserede data.
Det er en af de omkostningseffektive processer, når du sammenligner det med andre statistiske dataapplikationer. Det er en af de hurtige processer, hvor du kan analysere en stor mængde data inden for en kort periode.
Ulempen ved datamining er, at nogle organisationer vil sælge brugerdata til andre organisationer for penge. Dataanalysesoftware kræver meget avanceret træning for at fungere. Du kan ikke bare arbejde med normal software.
Hvad er datavidenskab?
Datavidenskab er formen til at rense og manipulere dataene for at udføre avanceret dataanalyse. Det er et studieområde, hvor det involverer programmeringsfærdigheder, matematisk og statistisk viden.
Det vil skabe god indsigt. Baseret på det vil analytikere gøre forretningen til en bedre måde. Dataforskere finder ud af, hvilke spørgsmål der skal besvares.
Ud fra det skal de finde de relevante data. Til dette skal de have forretningsanalytiske færdigheder og evnen til at rense og præsentere dataene.
Mange erhvervsorganisationer bruger dataforskere til at analysere og administrere en stor mængde data. Det er et felt, hvor du kan få indsigt i både strukturerede og ustrukturerede data.
De skal bruge forskellige videnskabelige metoder og algoritmer til at løse dataene. Det er en af de gode karrierer, når det kommer til studieformål.
De vigtigste emner, der er involveret i datavidenskab, er statistik, business intelligence, matematik, algoritmer, kodning, datastrukturer og maskinlæring.
På grund af udviklingen af IoT, som ikke er andet end Internet of Things, vil der i fremtiden være stor efterspørgsel på data scientists. Millioner af job vil opstå for dataforskere.
For at tage et datavidenskabskursus skal du have en bachelorgrad inden for det relaterede felt. Det ville være godt, hvis du tog en kandidatgrad frem for selvlæring, da mange mennesker kæmper med at finde job efter selvlæring.
Vigtigste forskelle mellem Data Mining og Data Science
- Data mining er et område, hvor folk vil beskæftige sig med store mængder data. På den anden side involverer datavidenskab at udtrække information fra en enorm mængde data.
- Hovedformålet med datamining er videnskabeligt. På den anden side er hovedformålet med datavidenskab forretning.
- Datatyperne involveret i datamining er strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede. På den anden side er datatypen involveret i datavidenskab struktureret.
- Målet med data mining er at gøre dataene mere stabile. På den anden side sigter datavidenskab på at gøre det datacentrerede over for en organisation.
- Data mining kaldes også dataarkæologi. På den anden side kaldes datavidenskab også for datadrevet videnskab.
- 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
Sidst opdateret: 18. juni 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Sandeep Bhandari har en Bachelor of Engineering in Computers fra Thapar University (2006). Han har 20 års erfaring inden for teknologiområdet. Han har en stor interesse for forskellige tekniske områder, herunder databasesystemer, computernetværk og programmering. Du kan læse mere om ham på hans bio side.
Dette er meget informativt for mig. Jeg glæder mig til at lære mere om dette emne.
Jeg finder det ironisk, at dataanalysesoftware har brug for avanceret træning, når formålet er at forenkle dataopgaver.
Data science og data mining er begge meget interessante områder, men kræver stor viden og færdigheder at udmærke sig i. Jeg er nysgerrig efter at vide mere om fordele og ulemper ved hver.
Ja, jeg vil også dykke dybere ned i de udfordringer, disse felter udgør, og hvordan de bliver adresseret.
Jeg er uenig, fordelene er klare. Vi lærer nok mere i næste afsnit.
Det ser ud til, at studiet af datavidenskab er et meget lovende felt i betragtning af antallet af job, der vil være tilgængelige, efterhånden som verden bliver mere digital.
Data mining ser ud til at have visse etiske bekymringer, der skal løses med hensyn til brugerdata og privatliv.
Artiklen giver en dybdegående forståelse af de vigtigste forskelle mellem data mining og data science. Det er afgørende for dem, der sigter mod at vove sig ind på disse områder.