Analizar los datos es una tarea difícil con el auge del mundo digital. Para eso, la gente busca profesionales como la minería de datos y la ciencia de datos.
Ayudarán a desechar estos datos utilizando lenguajes de programación, analizarlos y luego brindar una mejor solución.
Usan la resolución de problemas, habilidades matemáticas y conceptos para llegar a esta solución.
Puntos clave
- La minería de datos se enfoca en extraer patrones de grandes conjuntos de datos, mientras que la ciencia de datos cubre toda la tubería de procesamiento de datos.
- La ciencia de datos implica habilidades interdisciplinarias, mientras que la minería de datos requiere principalmente conocimientos estadísticos y computacionales.
- Las aplicaciones de ciencia de datos van desde la toma de decisiones hasta el análisis predictivo, mientras que la minería de datos admite el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías.
Minería de datos frente a ciencia de datos
Extracción de Información es el proceso de analizar grandes cantidades de datos para extraer información valiosa y se utiliza en diversas aplicaciones. La ciencia de datos es un campo más amplio que abarca la minería de datos y otras disciplinas relacionadas, como la estadística, el aprendizaje automático y la informática.
Las organizaciones utilizan la minería de datos para resolver grandes problemas comerciales mediante la extracción de datos específicos de un gran conjunto de bases de datos dadas.
Se utiliza en diversas aplicaciones, como en el sector de la salud, la ingeniería de fabricación, la banca financiera, la detección de fraudes, la educación, la detección de mentiras y el análisis de la cesta de la compra.
Tener una comprensión básica de las bases de datos y los lenguajes de programación relacionados será útil en la minería de datos.
La ciencia de datos es un campo en el que las personas realizarán análisis de datos avanzados. Hay muchos trabajos bien remunerados disponibles para los científicos de datos debido al mundo digital en el que vivimos.
Los dos lenguajes principales que están principalmente involucrados en el aprendizaje de la ciencia de datos son R y Python. Las personas necesitan un buen dominio de estos dos idiomas y buenas habilidades para resolver problemas para tener éxito en este trabajo.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Extracción de Información | Data science |
|---|---|---|
| Definición | Es un campo que implica manejar grandes cantidades de datos. | Es una técnica utilizada para extraer información importante de una gran cantidad de datos. |
| Propósito | propósito científico | Propósito de negocio |
| Tipo de datos | Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados | Datos estructurados |
| Objetivo | Ayuda a que los datos sean más estables. | Se utiliza para hacer productos centrados en datos para una organización. |
| Otro nombre | Arqueología de datos | Ciencia basada en datos |
¿Qué es la minería de datos?
Con la ayuda de este método, puede aumentar los costos de ingresos, mejorar las relaciones con los clientes y reducir los riesgos. En la minería de datos, debe limpiar los datos sin procesar y encontrar los patrones.
El siguiente proceso es la creación de modelos. Una vez que haya creado los modelos, debe probarlos. Necesita saber sobre aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos para esto.
Hay muchos tipos de minería de datos disponibles, como minería de datos pictóricos, minería de redes sociales, minería de audio, minería de texto, minería web y minería de video. La minería de datos también se puede hacer usando Excel.
Para esto, necesita conocer las bases de datos Excel y SQL. Muchas grandes empresas de software realizan minería de datos. Entre ellos, Sisense se encuentra en la primera posición. Con la ayuda de la minería de datos, las organizaciones pueden habilitar fácilmente los datos basados en el conocimiento.
Es uno de los procesos rentables cuando lo compara con otras aplicaciones de datos estadísticos. Es uno de los procesos rápidos donde puede analizar una gran cantidad de datos en un período corto.
La desventaja de la minería de datos es que algunas organizaciones venderán datos de usuarios a otras organizaciones a cambio de dinero. El software de análisis de datos necesita una formación muy avanzada para funcionar. No se puede simplemente trabajar con software normal.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es la forma de limpiar y manipular los datos para realizar análisis de datos avanzados. Es un campo de estudio donde involucra habilidades de programación, conocimientos matemáticos y estadísticos.
Generará una buena percepción. En base a eso, los analistas convertirán el negocio en una mejor manera. Los científicos de datos encuentran qué preguntas necesitan respuesta.
En base a eso, tendrán que encontrar los datos relevantes. Para esto, necesitan tener habilidades analíticas comerciales y la capacidad de limpiar y presentar los datos.
Muchas organizaciones comerciales utilizan científicos de datos para analizar y administrar una gran cantidad de datos. Es un campo en el que puede obtener información sobre datos estructurados y no estructurados.
Necesitan usar diferentes métodos científicos y algoritmos para resolver los datos. Es una de las buenas carreras cuando se trata de propósitos de estudio.
Los principales temas que intervienen en la ciencia de datos son las estadísticas, la inteligencia empresarial, las matemáticas, los algoritmos, la codificación, las estructuras de datos y el aprendizaje automático.
Debido a la evolución de IoT, que no es más que Internet de las Cosas, habrá una gran demanda de científicos de datos en el futuro. Surgirán millones de puestos de trabajo para los científicos de datos.
Para hacer un curso de ciencia de datos, debe tener una licenciatura en el campo relacionado. Sería bueno si realizara una maestría en lugar de un autoaprendizaje, ya que muchas personas tienen dificultades para encontrar trabajo después del autoaprendizaje.
Principales diferencias entre la minería de datos y la ciencia de datos
- La minería de datos es un área en la que las personas manejarán grandes cantidades de datos. Por otro lado, la ciencia de datos implica extraer información de una gran cantidad de datos.
- El objetivo principal de la minería de datos es científico. Por otro lado, el objetivo principal de la ciencia de datos es el negocio.
- Los tipos de datos involucrados en la minería de datos son estructurados, semiestructurados y no estructurados. Por otro lado, el tipo de datos involucrado en la ciencia de datos está estructurado.
- El objetivo de la minería de datos es hacer que los datos sean más estables. Por otro lado, la ciencia de datos tiene como objetivo hacer que los datos estén centrados en una organización.
- La minería de datos también se denomina arqueología de datos. Por otro lado, la ciencia de datos también se denomina ciencia basada en datos.
- 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
Última actualización: 18 de junio de 2023
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Sandeep Bhandari tiene una Licenciatura en Ingeniería Informática de la Universidad de Thapar (2006). Tiene 20 años de experiencia en el campo de la tecnología. Tiene un gran interés en varios campos técnicos, incluidos los sistemas de bases de datos, las redes informáticas y la programación. Puedes leer más sobre él en su página de biografía.
Esto es muy informativo para mí. Estoy deseando aprender más sobre este tema.
Me parece irónico que el software de análisis de datos necesite capacitación avanzada cuando su propósito es simplificar las tareas de datos.
La ciencia de datos y la minería de datos son campos muy interesantes, pero requieren amplios conocimientos y habilidades para sobresalir. Tengo curiosidad por saber más sobre las ventajas y desventajas de cada uno.
Sí, también quiero profundizar en los desafíos que plantean estos campos y cómo se están abordando.
No estoy de acuerdo, las ventajas son claras. Probablemente aprenderemos más en la siguiente sección.
Parece que el estudio de la ciencia de datos es un campo muy prometedor, considerando la cantidad de empleos que estarán disponibles a medida que el mundo se vuelva más digital.
La minería de datos parece tener ciertas preocupaciones éticas que deben abordarse con respecto a los datos y la privacidad de los usuarios.
El artículo proporciona una comprensión profunda de las diferencias clave entre la minería de datos y la ciencia de datos. Es crucial para quienes desean aventurarse en estos campos.