Die Analyse der Daten ist angesichts der zunehmenden digitalen Welt eine schwierige Aufgabe. Dafür greifen die Leute zu Fachleuten wie Data-Mining- und Data-Science-Leuten.
Sie helfen dabei, diese Daten mithilfe von Programmiersprachen zu vernichten, zu analysieren und dann eine bessere Lösung bereitzustellen.
Sie nutzen Problemlösungsfähigkeiten, mathematische Fähigkeiten und Konzepte, um zu dieser Lösung zu gelangen.
Key Take Away
- Data Mining konzentriert sich auf das Extrahieren von Mustern aus großen Datensätzen, während Data Science die gesamte Datenverarbeitungspipeline abdeckt.
- Data Science erfordert interdisziplinäre Fähigkeiten, während Data Mining in erster Linie statistisches und rechnerisches Wissen erfordert.
- Data-Science-Anwendungen reichen von der Entscheidungsfindung bis zur prädiktiven Analyse, während Data Mining die Mustererkennung und Anomalieerkennung unterstützt.
Data Mining vs. Data Science
Data Mining ist der Prozess der Analyse großer Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, und wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt. Data Science ist ein breiteres Feld, das Data Mining und andere verwandte Disziplinen wie Statistik, maschinelles Lernen und Informatik umfasst.
Unternehmen nutzen Data Mining, um große Geschäftsprobleme zu lösen, indem sie spezifische Daten aus einer riesigen Menge vorgegebener Datenbanken extrahieren.
Es wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z. B. im Gesundheitswesen, in der Fertigungstechnik, im Finanzwesen, in der Betrugserkennung, im Bildungswesen, in der Lügenerkennung und in der Warenkorbanalyse.
Ein grundlegendes Verständnis von Datenbanken und verwandten Programmiersprachen ist beim Data Mining hilfreich.
Data Science ist ein Bereich, in dem Menschen fortgeschrittene Datenanalysen durchführen. Aufgrund der digitalen Welt, in der wir leben, gibt es viele hochbezahlte Jobs für Data Scientists.
Die beiden Hauptsprachen, die hauptsächlich beim Erlernen von Data Science involviert sind, sind R und Python. Um in diesem Job erfolgreich zu sein, müssen die Menschen diese beiden Sprachen gut beherrschen und über gute Fähigkeiten zur Problemlösung verfügen.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Data Mining | Daten Wissenschaft |
|---|---|---|
| Definition | Es ist ein Bereich, in dem es um den Umgang mit großen Datenmengen geht | Es ist eine Technik, die zum Extrahieren wichtiger Informationen aus einer riesigen Datenmenge verwendet wird |
| Zweck | Wissenschaftlicher Zweck | Geschäftszweck |
| Datentyp | Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten | Strukturierte Daten |
| Ziel | Es hilft, Daten stabiler zu machen | Es wird verwendet, um datenzentrierte Produkte für eine Organisation herzustellen |
| Ein anderer Name | Datenarchäologie | Datengetriebene Wissenschaft |
Was ist Data Mining?
Mithilfe dieser Methode können Sie die Umsatzkosten steigern, die Kundenbeziehungen verbessern und Risiken reduzieren. Beim Data Mining müssen Sie die Rohdaten bereinigen und die Muster finden.
Der nächste Prozess ist die Erstellung von Modellen. Nachdem Sie die Modelle erstellt haben, sollten Sie diese testen. Dafür müssen Sie sich mit maschinellem Lernen, Statistiken und Datenbanksystemen auskennen.
Es stehen viele Arten des Data Mining zur Verfügung, z. B. Pictorial Data Mining, Social Media Mining, Audio Mining, Text Mining, Web Mining und Video Mining. Data Mining kann auch mit Excel durchgeführt werden.
Dazu müssen Sie sich sowohl mit Excel- als auch mit SQL-Datenbanken auskennen. Viele große Softwareunternehmen betreiben Data Mining. Unter ihnen steht Sisense an erster Stelle. Mithilfe von Data Mining können Unternehmen wissensbasierte Daten einfach bereitstellen.
Es ist eines der kostengünstigsten Verfahren, wenn man es mit anderen statistischen Datenanwendungen vergleicht. Es ist eines der schnellen Verfahren, bei dem Sie innerhalb kurzer Zeit eine große Datenmenge analysieren können.
Der Nachteil des Data Mining besteht darin, dass einige Organisationen Benutzerdaten gegen Geld an andere Organisationen verkaufen. Damit Datenanalysesoftware funktioniert, ist eine sehr fortgeschrittene Schulung erforderlich. Man kann nicht einfach mit normaler Software arbeiten.
Was ist Data Science?
Data Science ist die Form der Bereinigung und Manipulation der Daten zur Durchführung einer erweiterten Datenanalyse. Es ist ein Studienbereich, in dem es um Programmierkenntnisse, mathematische und statistische Kenntnisse geht.
Es wird gute Erkenntnisse generieren. Auf dieser Grundlage werden Analysten das Geschäft verbessern. Datenwissenschaftler finden heraus, welche Fragen beantwortet werden müssen.
Auf dieser Grundlage müssen sie die relevanten Daten finden. Dazu müssen sie über geschäftsanalytische Fähigkeiten und die Fähigkeit verfügen, die Daten zu bereinigen und zu präsentieren.
Viele Unternehmen setzen Data Scientists ein, um große Datenmengen zu analysieren und zu verwalten. Es ist ein Feld, in dem Sie Einblick in strukturierte und unstrukturierte Daten erhalten können.
Sie müssen verschiedene wissenschaftliche Methoden und Algorithmen verwenden, um die Daten zu lösen. Es ist einer der guten Berufe, wenn es um Studienzwecke geht.
Die Hauptthemen der Data Science sind Statistik, Business Intelligence, Mathematik, Algorithmen, Codierung, Datenstrukturen und maschinelles Lernen.
Aufgrund der Entwicklung von IoT, das nichts anderes ist als das Internet der Dinge, wird es in Zukunft einen großen Bedarf an Datenwissenschaftlern geben. Für Datenwissenschaftler werden Millionen von Arbeitsplätzen entstehen.
Um einen Data-Science-Kurs zu absolvieren, müssen Sie über einen Bachelor-Abschluss in dem entsprechenden Bereich verfügen. Es wäre gut, wenn Sie einen Master-Abschluss anstelle eines Selbststudiums anstreben würden, da es vielen Menschen schwerfällt, nach dem Selbststudium einen Job zu finden.
Hauptunterschiede zwischen Data Mining und Data Science
- Data Mining ist ein Bereich, in dem Menschen mit großen Datenmengen umgehen. Auf der anderen Seite geht es bei Data Science darum, Informationen aus einer riesigen Datenmenge zu extrahieren.
- Der Hauptzweck des Data Mining ist wissenschaftlich. Andererseits ist der Hauptzweck von Data Science das Geschäft.
- Die beim Data Mining beteiligten Datentypen sind strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert. Andererseits ist der Datentyp, um den es in der Datenwissenschaft geht, strukturiert.
- Das Ziel des Data Mining besteht darin, die Daten stabiler zu machen. Andererseits zielt die Datenwissenschaft darauf ab, die Daten einer Organisation in den Mittelpunkt zu stellen.
- Data Mining wird auch Datenarchäologie genannt. Andererseits wird Data Science auch als datengetriebene Wissenschaft bezeichnet.
- 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
Letzte Aktualisierung: 18. Juni 2023
Ich habe mir so viel Mühe gegeben, diesen Blogbeitrag zu schreiben, um Ihnen einen Mehrwert zu bieten. Es wird sehr hilfreich für mich sein, wenn Sie es in den sozialen Medien oder mit Ihren Freunden / Ihrer Familie teilen möchten. TEILEN IST ♥️
Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
Das ist für mich sehr aufschlussreich. Ich freue mich darauf, mehr über dieses Thema zu erfahren.
Ich finde es ironisch, dass Datenanalysesoftware einer fortgeschrittenen Schulung bedarf, wenn ihr Zweck darin besteht, Datenaufgaben zu vereinfachen.
Data Science und Data Mining sind beides sehr interessante Bereiche, in denen man sich jedoch hervortun kann, sind umfangreiche Kenntnisse und Fähigkeiten erforderlich. Ich bin neugierig, mehr über die Vor- und Nachteile der einzelnen Bereiche zu erfahren.
Ja, ich möchte auch tiefer auf die Herausforderungen eingehen, die diese Bereiche mit sich bringen, und darauf, wie sie angegangen werden.
Ich bin anderer Meinung, die Vorteile liegen auf der Hand. Wir werden wahrscheinlich im nächsten Abschnitt mehr erfahren.
Es scheint, dass das Studium der Datenwissenschaft ein sehr vielversprechendes Feld ist, wenn man bedenkt, wie viele Arbeitsplätze im Zuge der zunehmenden Digitalisierung der Welt verfügbar sein werden.
Beim Data Mining gibt es offenbar gewisse ethische Bedenken, die im Hinblick auf Benutzerdaten und Privatsphäre angegangen werden müssen.
Der Artikel bietet ein detailliertes Verständnis der wichtigsten Unterschiede zwischen Data Mining und Data Science. Es ist von entscheidender Bedeutung für diejenigen, die sich in diese Bereiche wagen möchten.