L'analyse des données est une tâche difficile avec l'essor du monde numérique. Pour cela, les gens optent pour des professionnels comme l'exploration de données et les spécialistes de la science des données.
Ils aideront à éliminer ces données à l'aide de langages de programmation, à les analyser, puis à fournir une meilleure solution.
Ils utilisent la résolution de problèmes, les compétences mathématiques et les concepts pour arriver à cette solution.
Faits marquants
- L'exploration de données se concentre sur l'extraction de modèles à partir de grands ensembles de données, tandis que la science des données couvre l'ensemble du pipeline de traitement des données.
- La science des données implique des compétences interdisciplinaires, tandis que l'exploration de données nécessite principalement des connaissances statistiques et informatiques.
- Les applications de la science des données vont de la prise de décision à l'analyse prédictive, tandis que l'exploration de données prend en charge la reconnaissance de modèles et la détection d'anomalies.
Exploration de données vs science des données
Data Mining est le processus d'analyse de grandes quantités de données pour extraire des informations précieuses et est utilisé dans diverses applications. La science des données est un domaine plus large qui englobe l'exploration de données et d'autres disciplines connexes telles que les statistiques, l'apprentissage automatique et l'informatique.
Les organisations utilisent l'exploration de données pour résoudre de grands problèmes commerciaux en extrayant des données spécifiques d'un vaste ensemble de bases de données données.
Il est utilisé dans diverses applications telles que le secteur de la santé, l'ingénierie de fabrication, la banque financière, la détection des fraudes, l'éducation, la détection des mensonges et l'analyse du panier de la ménagère.
Avoir une compréhension de base des bases de données et des langages de programmation associés sera utile dans l'exploration de données.
La science des données est un domaine où les gens effectueront une analyse avancée des données. Il existe de nombreux emplois bien rémunérés disponibles pour les scientifiques des données en raison du monde numérique dans lequel nous vivons.
Les deux principaux langages principalement impliqués dans l'apprentissage de la science des données sont R et Python. Les gens ont besoin d'une bonne maîtrise de ces deux langues et de bonnes compétences en résolution de problèmes pour réussir dans ce travail.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Data Mining | Sciences des données |
|---|---|---|
| Définition | C'est un domaine qui implique de traiter de grandes quantités de données | C'est une technique utilisée pour extraire des informations importantes à partir d'une énorme quantité de données |
| Objectif | Objectif scientifique | Des fins commerciales |
| Type de données | Données structurées, semi-structurées et non structurées | Données structurées |
| Objectif | Cela aide à rendre les données plus stables | Il est utilisé pour créer des produits centrés sur les données pour une organisation |
| Un autre nom | Archéologie des données | Science axée sur les données |
Qu'est-ce que l'exploration de données?
Avec l'aide de cette méthode, vous pouvez augmenter les coûts de revenus, améliorer les relations avec les clients et réduire les risques. Dans l'exploration de données, vous devez nettoyer les données brutes et trouver les modèles.
Le processus suivant consiste à créer des modèles. Une fois que vous avez créé les modèles, vous devez tester ces modèles. Pour cela, vous devez connaître l'apprentissage automatique, les statistiques et les systèmes de base de données.
Il existe de nombreux types d'exploration de données disponibles, tels que l'exploration de données picturales, l'exploration de médias sociaux, l'exploration audio, l'exploration de texte, l'exploration Web et l'exploration vidéo. L'exploration de données peut également être effectuée à l'aide d'Excel.
Pour cela, vous devez connaître les bases de données Excel et SQL. De nombreuses grandes sociétés de logiciels font de l'exploration de données. Parmi eux, Sisense occupe la première position. Avec l'aide de l'exploration de données, les organisations peuvent facilement activer des données basées sur les connaissances.
C'est l'un des processus les plus rentables lorsque vous le comparez à d'autres applications de données statistiques. C'est l'un des processus rapides où vous pouvez analyser une grande quantité de données en peu de temps.
L'inconvénient de l'exploration de données est que certaines organisations vendront des données d'utilisateurs à d'autres organisations pour de l'argent. Les logiciels d'analyse de données nécessitent une formation très avancée pour fonctionner. Vous ne pouvez pas simplement travailler avec un logiciel normal.
Qu'est-ce que la science des données?
La science des données est la forme de nettoyage et de manipulation des données pour effectuer une analyse avancée des données. C'est un domaine d'études où il implique des compétences en programmation, des connaissances mathématiques et statistiques.
Cela générera une bonne perspicacité. Sur cette base, les analystes transformeront l'entreprise en une meilleure façon. Les data scientists trouvent les questions auxquelles il faut répondre.
Sur cette base, ils devront trouver les données pertinentes. Pour cela, ils doivent avoir des compétences analytiques commerciales et la capacité de nettoyer et de présenter les données.
De nombreuses entreprises font appel à des data scientists pour analyser et gérer une grande quantité de données. C'est un domaine où vous pouvez obtenir un aperçu des données structurées et non structurées.
Ils doivent utiliser différentes méthodes scientifiques et algorithmes pour résoudre les données. C'est l'une des bonnes carrières quand il s'agit d'étudier à des fins.
Les principaux sujets impliqués dans la science des données sont les statistiques, l'informatique décisionnelle, les mathématiques, les algorithmes, le codage, les structures de données et l'apprentissage automatique.
En raison de l'évolution de IdO, qui n'est rien d'autre que l'Internet des objets, il y aura une forte demande de data scientists à l'avenir. Des millions d'emplois vont naître pour les data scientists.
Pour suivre un cours de science des données, vous devez être titulaire d'un baccalauréat dans le domaine connexe. Ce serait bien si vous poursuiviez une maîtrise plutôt que l'auto-apprentissage, car de nombreuses personnes ont du mal à trouver un emploi après l'auto-apprentissage.
Principales différences entre l'exploration de données et la science des données
- L'exploration de données est un domaine où les gens traiteront de grandes quantités de données. D'autre part, la science des données consiste à extraire des informations d'une énorme quantité de données.
- L'objectif principal de l'exploration de données est scientifique. D'autre part, l'objectif principal de la science des données est le business.
- Les types de données impliqués dans l'exploration de données sont structurés, semi-structurés et non structurés. D'autre part, le type de données impliqué dans la science des données est structuré.
- L'objectif de l'exploration de données est de rendre les données plus stables. D'autre part, la science des données vise à rendre les données centrées sur une organisation.
- L'exploration de données est également appelée archéologie des données. D'autre part, la science des données est également appelée science axée sur les données.
- 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
Dernière mise à jour : 18 juin 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
C'est très instructif pour moi. J'ai hâte d'en apprendre davantage sur ce sujet.
Je trouve ironique que les logiciels d’analyse de données nécessitent une formation avancée alors que leur objectif est de simplifier les tâches liées aux données.
La science des données et l'exploration de données sont deux domaines très intéressants mais nécessitent de vastes connaissances et compétences pour exceller. Je suis curieux d'en savoir plus sur les avantages et les inconvénients de chacun.
Oui, je souhaite également approfondir les défis posés par ces domaines et la manière dont ils sont résolus.
Je ne suis pas d'accord, les avantages sont clairs. Nous en apprendrons probablement plus dans la section suivante.
Il semble que l’étude de la science des données soit un domaine très prometteur, compte tenu du nombre d’emplois qui seront disponibles à mesure que le monde devient plus numérique.
L'exploration de données semble soulever certaines préoccupations éthiques qui doivent être prises en compte en ce qui concerne les données des utilisateurs et la confidentialité.
L'article fournit une compréhension approfondie des principales différences entre l'exploration de données et la science des données. C’est crucial pour ceux qui souhaitent s’aventurer dans ces domaines.