डिजिटल दुनिया में वृद्धि के साथ डेटा का विश्लेषण करना एक कठिन काम है। इसके लिए, लोग डेटा माइनिंग और डेटा साइंस जैसे पेशेवरों की ओर जाते हैं।
वे प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके इन डेटा को स्क्रैप करने, उनका विश्लेषण करने और फिर एक बेहतर समाधान प्रदान करने में मदद करेंगे।
वे इस समाधान पर पहुंचने के लिए समस्या-समाधान, गणितीय कौशल और अवधारणाओं का उपयोग करते हैं।
चाबी छीन लेना
- डेटा माइनिंग बड़े डेटा सेट से पैटर्न निकालने पर केंद्रित है, जबकि डेटा विज्ञान संपूर्ण डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन को कवर करता है।
- डेटा विज्ञान में अंतःविषय कौशल शामिल है, जबकि डेटा माइनिंग के लिए मुख्य रूप से सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल ज्ञान की आवश्यकता होती है।
- डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग निर्णय लेने से लेकर पूर्वानुमानित विश्लेषण तक होते हैं, जबकि डेटा माइनिंग पैटर्न पहचान और विसंगति का पता लगाने का समर्थन करता है।
डेटा माइनिंग बनाम डेटा साइंस
आँकड़ा खनन मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है और इसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है। डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें डेटा माइनिंग और सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज्ञान जैसे अन्य संबंधित विषय शामिल हैं।
संगठन दिए गए डेटाबेस के विशाल सेट से विशिष्ट डेटा निकालकर बड़ी व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करते हैं।
इसका उपयोग स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र, विनिर्माण इंजीनियरिंग, वित्तीय बैंकिंग, धोखाधड़ी का पता लगाने, शिक्षा, झूठ का पता लगाने और बाजार की टोकरी विश्लेषण जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है।
डेटाबेस और संबंधित प्रोग्रामिंग भाषाओं की बुनियादी समझ डेटा माइनिंग में उपयोगी होगी।
डेटा विज्ञान एक ऐसा क्षेत्र है जहां लोग उन्नत डेटा विश्लेषण करेंगे। हम जिस डिजिटल दुनिया में रहते हैं, उसके कारण डेटा वैज्ञानिकों के लिए कई उच्च-भुगतान वाली नौकरियां उपलब्ध हैं।
दो मुख्य भाषाएँ जो मुख्य रूप से डेटा विज्ञान सीखने में शामिल हैं, आर और हैं अजगर. इस नौकरी में सफल होने के लिए लोगों को इन दो भाषाओं पर मजबूत पकड़ और अच्छी समस्या-समाधान कौशल की आवश्यकता होती है।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | आँकड़ा खनन | डाटा विज्ञान |
|---|---|---|
| परिभाषा | यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा से निपटना शामिल है | यह एक बड़ी मात्रा में डेटा से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक है |
| उद्देश्य | वैज्ञानिक उद्देश्य | व्यावसायिक उद्देश्य |
| डाटा प्रकार | संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा | संरचित डेटा |
| लक्ष्य | यह डेटा को अधिक स्थिर बनाने में मदद करता है | इसका उपयोग किसी संगठन के लिए डेटा-केंद्रित उत्पाद बनाने के लिए किया जाता है |
| दूसरा नाम | डेटा पुरातत्व | डेटा-संचालित विज्ञान |
डाटा माइनिंग क्या है?
इस पद्धति की सहायता से, आप राजस्व लागत बढ़ा सकते हैं, ग्राहक संबंधों में सुधार कर सकते हैं और जोखिम कम कर सकते हैं। डेटा माइनिंग में, आपको कच्चे डेटा को साफ़ करना होगा और पैटर्न ढूंढना होगा।
अगली प्रक्रिया मॉडल बनाना है। एक बार जब आप मॉडल बना लें, तो आपको उन मॉडलों का परीक्षण करना चाहिए। इसके लिए आपको मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और डेटाबेस सिस्टम के बारे में जानना होगा।
डेटा माइनिंग के कई प्रकार उपलब्ध हैं जैसे पिक्टोरियल डेटा माइनिंग, सोशल मीडिया माइनिंग, ऑडियो माइनिंग, टेक्स्ट माइनिंग, वेब माइनिंग और वीडियो माइनिंग। एक्सेल का उपयोग करके डेटा माइनिंग भी की जा सकती है।
इसके लिए आपको एक्सेल और एसक्यूएल दोनों डेटाबेस के बारे में जानना होगा। कई बड़ी सॉफ्टवेयर कंपनियां डेटा माइनिंग का काम करती हैं। इनमें सिसेन्स पहले स्थान पर है। डेटा माइनिंग की मदद से संगठन ज्ञान-आधारित डेटा को आसानी से सक्षम कर सकते हैं।
जब आप इसकी तुलना अन्य सांख्यिकीय डेटा अनुप्रयोगों से करते हैं तो यह लागत प्रभावी प्रक्रियाओं में से एक है। यह त्वरित प्रक्रियाओं में से एक है जहाँ आप कम समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।
डेटा माइनिंग का नकारात्मक पक्ष यह है कि कुछ संगठन पैसे के लिए उपयोगकर्ता डेटा को कुछ अन्य संगठनों को बेच देंगे। डेटा एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर को काम करने के लिए बहुत उन्नत प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। आप सामान्य सॉफ्टवेयर के साथ काम नहीं कर सकते।
डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस उन्नत डेटा विश्लेषण करने के लिए डेटा की सफाई और हेरफेर करने का एक रूप है। यह अध्ययन का एक क्षेत्र है जहां इसमें प्रोग्रामिंग कौशल, गणितीय और सांख्यिकीय ज्ञान शामिल है।
इससे अच्छी अंतर्दृष्टि उत्पन्न होगी. उसके आधार पर विश्लेषक कारोबार को बेहतर दिशा में मोड़ेंगे। डेटा वैज्ञानिक यह पता लगाते हैं कि किन प्रश्नों का उत्तर देने की आवश्यकता है।
उसके आधार पर उन्हें प्रासंगिक डेटा का पता लगाना होगा। इसके लिए उनके पास व्यावसायिक विश्लेषणात्मक कौशल और डेटा को साफ करने और प्रस्तुत करने की क्षमता होनी चाहिए।
कई व्यावसायिक संगठन बड़ी मात्रा में डेटा के विश्लेषण और प्रबंधन के लिए डेटा वैज्ञानिकों का उपयोग करते हैं। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां आप संरचित और असंरचित डेटा दोनों में अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।
डेटा को हल करने के लिए उन्हें विभिन्न वैज्ञानिक तरीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करने की आवश्यकता है। जब अध्ययन के उद्देश्यों की बात आती है तो यह अच्छे करियरों में से एक है।
डेटा विज्ञान में शामिल प्रमुख विषय हैं सांख्यिकी, बिजनेस इंटेलिजेंस, गणित, एल्गोरिदम, कोडिंग, डेटा संरचनाएं और मशीन लर्निंग।
के विकास के कारण IoTजो कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स के अलावा और कुछ नहीं है, भविष्य में डेटा वैज्ञानिकों की भारी मांग होगी। डेटा वैज्ञानिकों के लिए लाखों नौकरियां पैदा होंगी।
डेटा साइंस कोर्स करने के लिए आपके पास संबंधित क्षेत्र में स्नातक की डिग्री होनी चाहिए। यह अच्छा होगा यदि आप स्व-शिक्षा के बजाय मास्टर डिग्री हासिल करें, क्योंकि बहुत से लोग स्व-शिक्षा के बाद नौकरी खोजने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।
डेटा माइनिंग और डेटा साइंस के बीच मुख्य अंतर
- डाटा माइनिंग एक ऐसा क्षेत्र है जहां लोग बड़ी मात्रा में डेटा से निपटेंगे। दूसरी ओर, डेटा साइंस में भारी मात्रा में डेटा से जानकारी निकालना शामिल है।
- डेटा माइनिंग का मुख्य उद्देश्य वैज्ञानिक है। दूसरी ओर, डेटा साइंस का मुख्य उद्देश्य व्यवसाय है।
- डेटा माइनिंग में शामिल डेटा प्रकार संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित हैं। दूसरी ओर, डेटा विज्ञान में शामिल डेटा प्रकार संरचित है।
- डेटा माइनिंग का लक्ष्य डेटा को अधिक स्थिर बनाना है। दूसरी ओर, डेटा विज्ञान का लक्ष्य किसी संगठन के प्रति डेटा-केंद्रित बनाना है।
- डेटा माइनिंग को डेटा पुरातत्व भी कहा जाता है। दूसरी ओर, डेटा साइंस को डेटा-चालित विज्ञान भी कहा जाता है।
- 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
अंतिम अद्यतन: 18 जून, 2023
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संदीप भंडारी ने थापर विश्वविद्यालय (2006) से कंप्यूटर में इंजीनियरिंग में स्नातक की उपाधि प्राप्त की है। उनके पास प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 20 वर्षों का अनुभव है। उन्हें डेटाबेस सिस्टम, कंप्यूटर नेटवर्क और प्रोग्रामिंग सहित विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में गहरी रुचि है। आप उनके बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं जैव पृष्ठ.
यह मेरे लिए बहुत जानकारीपूर्ण है. मैं इस विषय के बारे में और अधिक जानने के लिए उत्सुक हूं।
मुझे यह विडंबना लगती है कि डेटा एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर को उन्नत प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है जब इसका उद्देश्य डेटा कार्यों को सरल बनाना है।
डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग दोनों ही बहुत दिलचस्प क्षेत्र हैं लेकिन इसमें उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए व्यापक ज्ञान और कौशल की आवश्यकता होती है। मैं प्रत्येक के फायदे और नुकसान के बारे में अधिक जानने के लिए उत्सुक हूं।
हां, मैं यह भी गहराई से जानना चाहता हूं कि इन क्षेत्रों में क्या चुनौतियां हैं और उनका समाधान कैसे किया जा रहा है।
मैं असहमत हूं, फायदे स्पष्ट हैं। हम संभवतः अगले भाग में और अधिक सीखेंगे।
ऐसा लगता है कि डेटा विज्ञान का अध्ययन एक बहुत ही आशाजनक क्षेत्र है, यह देखते हुए कि जैसे-जैसे दुनिया अधिक डिजिटल होती जा रही है, नौकरियों की संख्या उपलब्ध होगी।
ऐसा प्रतीत होता है कि डेटा माइनिंग में कुछ नैतिक चिंताएँ हैं जिन्हें उपयोगकर्ता डेटा और गोपनीयता के संबंध में संबोधित करने की आवश्यकता है।
यह आलेख डेटा माइनिंग और डेटा विज्ञान के बीच प्रमुख अंतरों की गहन समझ प्रदान करता है। इन क्षेत्रों में उद्यम करने का लक्ष्य रखने वालों के लिए यह महत्वपूर्ण है।