Analiza podataka težak je zadatak s porastom digitalnog svijeta. U tu svrhu ljudi biraju stručnjake poput rudarenja podataka i znanosti o podacima.
Oni će pomoći u uklanjanju tih podataka pomoću programskih jezika, analizirati ih i zatim pružiti bolje rješenje.
Oni koriste rješavanje problema, matematičke vještine i koncepte kako bi došli do ovog rješenja.
Ključni za poneti
- Rudarenje podataka usredotočeno je na izdvajanje uzoraka iz velikih skupova podataka, dok znanost o podacima pokriva cijeli cjevovod obrade podataka.
- Znanost o podacima uključuje interdisciplinarne vještine, dok rudarenje podataka prvenstveno zahtijeva statističko i računalno znanje.
- Primjene znanosti o podacima kreću se od donošenja odluka do prediktivne analize, dok rudarenje podataka podržava prepoznavanje uzoraka i otkrivanje anomalija.
Data Mining vs Data Science
Data Mining je proces analiziranja velikih količina podataka radi dobivanja vrijednih uvida i koristi se u raznim aplikacijama. Podatkovna znanost je šire područje koje obuhvaća rudarenje podataka i druge povezane discipline kao što su statistika, strojno učenje i računalna znanost.
Organizacije koriste rudarenje podataka za rješavanje velikih poslovnih problema izdvajanjem specifičnih podataka iz ogromnog skupa zadanih baza podataka.
Koristi se u različitim primjenama kao što su zdravstveni sektor, proizvodni inženjering, financijsko bankarstvo, otkrivanje prijevara, obrazovanje, otkrivanje laži i analiza tržišne košarice.
Posjedovanje osnovnog razumijevanja baza podataka i srodnih programskih jezika bit će korisno u rudarenju podataka.
Znanost o podacima je polje u kojem će ljudi obavljati naprednu analizu podataka. Mnogo je dobro plaćenih poslova dostupnih za podatkovne znanstvenike zbog digitalnog svijeta u kojem živimo.
Dva glavna jezika koji su uglavnom uključeni u učenje znanosti o podacima su R i Piton. Ljudi trebaju snažno poznavanje ova dva jezika i dobre vještine rješavanja problema da bi uspjeli u ovom poslu.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Data Mining | Znanost podatke |
|---|---|---|
| Definicija | To je područje koje uključuje rad s velikim količinama podataka | To je tehnika koja se koristi za izdvajanje važnih informacija iz ogromne količine podataka |
| Svrha | Znanstvena svrha | Poslovni prijedlog |
| Vrsta podataka | Strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani podaci | Strukturirani podaci |
| Cilj | Pomaže da podaci budu stabilniji | Koristi se za izradu proizvoda usmjerenih na podatke za organizaciju |
| Drugo ime | Arheologija podataka | Znanost vođena podacima |
Što je Data Mining?
Uz pomoć ove metode možete povećati troškove prihoda, poboljšati odnose s kupcima i smanjiti rizike. U rudarenju podataka morate očistiti neobrađene podatke i pronaći uzorke.
Sljedeći proces je izrada modela. Nakon što izradite modele, trebali biste testirati te modele. Za to morate znati o strojnom učenju, statistici i sustavima baza podataka.
Dostupne su mnoge vrste rudarenja podataka kao što je rudarenje slikovnih podataka, rudarenje društvenih medija, rudarenje zvuka, rudarenje teksta, rudarenje weba i rudarenje videa. Data mining se može izvesti i pomoću programa Excel.
Da biste to učinili, trebate poznavati Excel i SQL baze podataka. Mnoge velike softverske tvrtke rade rudarenje podataka. Među njima, Sisense je na prvom mjestu. Uz pomoć rudarenja podataka, organizacije mogu lako omogućiti podatke temeljene na znanju.
To je jedan od isplativih procesa kada ga usporedite s drugim aplikacijama za statističke podatke. To je jedan od brzih procesa gdje možete analizirati veliku količinu podataka u kratkom roku.
Loša strana rudarenja podataka je što će neke organizacije prodati korisničke podatke nekim drugim organizacijama za novac. Softveru za analizu podataka potrebna je vrlo napredna obuka za rad. Ne možete jednostavno raditi s normalnim softverom.
Što je znanost o podacima?
Znanost o podacima je oblik čišćenja i manipuliranja podacima za izvođenje napredne analize podataka. To je područje studija koje uključuje vještine programiranja, matematičko i statističko znanje.
To će stvoriti dobar uvid. Na temelju toga analitičari će poslovanje okrenuti na bolji način. Znanstvenici koji se bave podacima otkrivaju na koja pitanja treba odgovoriti.
Na temelju toga će morati pronaći relevantne podatke. Za to trebaju imati poslovne analitičke vještine i sposobnost čišćenja i prezentiranja podataka.
Mnoge poslovne organizacije koriste podatkovne znanstvenike za analizu i upravljanje velikom količinom podataka. To je polje u kojem možete dobiti uvid u strukturirane i nestrukturirane podatke.
Za rješavanje podataka moraju koristiti različite znanstvene metode i algoritme. To je jedna od dobrih karijera kada su u pitanju svrhe studiranja.
Glavne teme koje su uključene u znanost o podacima su statistika, poslovna inteligencija, matematika, algoritmi, kodiranje, strukture podataka i strojno učenje.
Zbog evolucije IOT, koji nije ništa drugo nego Internet stvari, u budućnosti će biti velika potražnja za podatkovnim znanstvenicima. Otvorit će se milijuni poslova za znanstvenike koji se bave podacima.
Da biste pohađali tečaj znanosti o podacima, morate imati diplomu prvostupnika u srodnom području. Bilo bi dobro da idete na magisterij, a ne na samostalni studij, jer mnogi ljudi nakon samostalnog učenja imaju problema s pronalaskom posla.
Glavne razlike između rudarenja podataka i znanosti o podacima
- Data mining je područje u kojem će ljudi raditi s velikim količinama podataka. S druge strane, znanost o podacima uključuje izvlačenje informacija iz ogromne količine podataka.
- Glavna svrha rudarenja podataka je znanstvena. S druge strane, glavna svrha podatkovne znanosti je poslovanje.
- Tipovi podataka uključeni u rudarenje podataka su strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani. S druge strane, tip podataka uključen u podatkovnu znanost je strukturiran.
- Cilj rudarenja podataka je učiniti podatke stabilnijima. S druge strane, znanost o podacima ima za cilj učiniti organizaciju usmjerenom na podatke.
- Rudarenje podataka također se naziva i arheologija podataka. S druge strane, znanost o podacima naziva se i znanost vođena podacima.
- 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
Zadnje ažuriranje: 18. lipnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
Ovo je vrlo informativno za mene. Veselim se što ću saznati više o ovoj temi.
Smatram da je ironično da softveru za analizu podataka treba napredna obuka kada mu je svrha pojednostaviti podatkovne zadatke.
Znanost o podacima i rudarenje podataka vrlo su zanimljiva polja, ali zahtijevaju golemo znanje i vještine da bi se u njima uspjelo. Zanima me više o prednostima i nedostacima svakog od njih.
Da, također želim dublje proniknuti u izazove koje ova polja nose i kako se njima pristupa.
Ne slažem se, prednosti su jasne. Vjerojatno ćemo saznati više u sljedećem odjeljku.
Čini se da je studij znanosti o podacima polje koje obećava, s obzirom na broj radnih mjesta koja će biti dostupna kako svijet bude postajao sve digitalniji.
Čini se da rudarenje podataka ima određene etičke probleme koje treba riješiti u pogledu korisničkih podataka i privatnosti.
Članak pruža dubinsko razumijevanje ključnih razlika između rudarenja podataka i znanosti o podacima. To je ključno za one koji se žele upustiti u ova područja.