Menganalisis data adalah tugas yang sulit dengan meningkatnya dunia digital. Untuk itu, orang mencari profesional seperti data mining dan data science.
Mereka akan membantu membuang data ini menggunakan bahasa pemrograman, menganalisisnya, dan kemudian memberikan solusi yang lebih baik.
Mereka menggunakan pemecahan masalah, keterampilan matematika, dan konsep untuk sampai pada solusi ini.
Pengambilan Kunci
- Penambangan data berfokus pada penggalian pola dari kumpulan data besar, sementara ilmu data mencakup seluruh alur pemrosesan data.
- Ilmu data melibatkan keterampilan interdisipliner, sedangkan penambangan data terutama membutuhkan pengetahuan statistik dan komputasi.
- Aplikasi ilmu data berkisar dari pengambilan keputusan hingga analisis prediktif, sementara penambangan data mendukung pengenalan pola dan deteksi anomali.
Penambangan Data vs Ilmu Data
Data Mining adalah proses menganalisis sejumlah besar data untuk mengekstrak wawasan berharga dan digunakan dalam berbagai aplikasi. Ilmu Data adalah bidang yang lebih luas yang mencakup penambangan data dan disiplin terkait lainnya seperti statistik, pembelajaran mesin, dan ilmu komputer.
Organisasi menggunakan penambangan data untuk memecahkan masalah bisnis besar dengan mengekstraksi data spesifik dari sekumpulan besar basis data yang diberikan.
Ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti di sektor kesehatan, teknik manufaktur, perbankan keuangan, deteksi penipuan, pendidikan, deteksi kebohongan, dan analisis keranjang pasar.
Memiliki pemahaman dasar tentang basis data dan bahasa pemrograman terkait akan berguna dalam penambangan data.
Ilmu data adalah bidang di mana orang akan melakukan analisis data tingkat lanjut. Ada banyak pekerjaan bergaji tinggi yang tersedia untuk dilakukan oleh data scientist karena dunia digital tempat kita tinggal.
Dua bahasa utama yang terutama terlibat dalam pembelajaran ilmu data adalah R dan Ular sanca. Orang membutuhkan pegangan yang kuat pada kedua bahasa ini dan keterampilan pemecahan masalah yang baik untuk berhasil dalam pekerjaan ini.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Data Mining | Ilmu Data |
|---|---|---|
| Definisi | Ini adalah bidang yang melibatkan berurusan dengan sejumlah besar data | Ini adalah teknik yang digunakan untuk mengekstraksi informasi penting dari sejumlah besar data |
| Tujuan | Tujuan ilmiah | Kepentingan Bisnis |
| Tipe data | Data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur | Data terstruktur |
| Tujuan | Ini membantu untuk membuat data lebih stabil | Ini digunakan untuk membuat produk yang berpusat pada data untuk suatu organisasi |
| Nama lain | arkeologi data | Ilmu berbasis data |
Apa itu Data Mining?
Dengan bantuan metode ini, Anda dapat meningkatkan biaya pendapatan, meningkatkan hubungan pelanggan, dan dapat mengurangi risiko. Dalam penambangan data, Anda harus membersihkan data mentah dan menemukan polanya.
Proses selanjutnya adalah pembuatan model. Setelah Anda membuat model, Anda harus menguji model tersebut. Anda perlu tahu tentang pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data untuk ini.
Ada banyak jenis penambangan data yang tersedia seperti penambangan data bergambar, penambangan media sosial, penambangan audio, penambangan teks, penambangan web, dan penambangan video. Penambangan data juga dapat dilakukan dengan menggunakan Excel.
Untuk ini, Anda perlu mengetahui tentang database Excel dan SQL. Banyak perusahaan perangkat lunak besar melakukan penambangan data. Diantaranya, Sisense berdiri di posisi pertama. Dengan bantuan penambangan data, organisasi dapat mengaktifkan data berbasis pengetahuan dengan mudah.
Ini adalah salah satu proses hemat biaya saat Anda membandingkannya dengan aplikasi data statistik lainnya. Ini adalah salah satu proses cepat di mana Anda dapat menganalisis sejumlah besar data dalam waktu singkat.
Kelemahan dari penambangan data adalah beberapa organisasi akan menjual data pengguna ke beberapa organisasi lain untuk mendapatkan uang. Perangkat lunak analitik data membutuhkan pelatihan yang sangat canggih untuk bekerja. Anda tidak bisa begitu saja bekerja dengan perangkat lunak biasa.
Apa itu Ilmu Data?
Ilmu data adalah bentuk pembersihan dan manipulasi data untuk melakukan analisis data tingkat lanjut. Ini adalah bidang studi yang melibatkan keterampilan pemrograman, pengetahuan matematika dan statistik.
Ini akan menghasilkan wawasan yang baik. Berdasarkan itu, analis akan mengubah bisnis menjadi lebih baik. Ilmuwan data menemukan pertanyaan mana yang perlu dijawab.
Berdasarkan itu, mereka harus menemukan data yang relevan. Untuk ini, mereka perlu memiliki keterampilan analitis bisnis dan kemampuan untuk membersihkan dan menyajikan data.
Banyak organisasi bisnis menggunakan ilmuwan data untuk menganalisis dan mengelola sejumlah besar data. Ini adalah bidang tempat Anda bisa mendapatkan wawasan tentang data terstruktur dan tidak terstruktur.
Mereka perlu menggunakan metode dan algoritme ilmiah yang berbeda untuk memecahkan data. Ini adalah salah satu karir yang bagus dalam hal tujuan belajar.
Topik utama yang terlibat dalam ilmu data adalah statistik, intelijen bisnis, matematika, algoritme, pengkodean, struktur data, dan pembelajaran mesin.
Karena evolusi dari IOT, yang tidak lain adalah Internet of Things, akan ada permintaan besar bagi ilmuwan data di masa mendatang. Jutaan pekerjaan akan muncul untuk ilmuwan data.
Untuk mengikuti kursus ilmu data, Anda harus memiliki gelar sarjana di bidang terkait. Alangkah baiknya jika Anda mengejar gelar master daripada belajar sendiri, karena banyak orang berjuang untuk mencari pekerjaan setelah belajar sendiri.
Perbedaan Utama Antara Penambangan Data dan Ilmu Data
- Penambangan data adalah area di mana orang akan berurusan dengan data dalam jumlah besar. Di sisi lain, ilmu data melibatkan penggalian informasi dari sejumlah besar data.
- Tujuan utama dari data mining adalah ilmiah. Di sisi lain, tujuan utama ilmu data adalah bisnis.
- Tipe data yang terlibat dalam penambangan data adalah terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Di sisi lain, tipe data yang terlibat dalam ilmu data terstruktur.
- Tujuan dari data mining adalah untuk membuat data lebih stabil. Di sisi lain, ilmu data bertujuan untuk menjadikan data-sentris menuju suatu organisasi.
- Penambangan data juga disebut arkeologi data. Di sisi lain, ilmu data juga disebut ilmu berbasis data.
- 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
Terakhir Diperbarui : 18 Juni 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Sandeep Bhandari meraih gelar Bachelor of Engineering in Computers dari Thapar University (2006). Beliau memiliki pengalaman selama 20 tahun di bidang teknologi. Dia memiliki minat dalam berbagai bidang teknis, termasuk sistem database, jaringan komputer, dan pemrograman. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang dia di nya halaman bio.
Ini sangat informatif bagi saya. Saya menantikan untuk mempelajari lebih lanjut tentang topik ini.
Saya merasa ironis bahwa perangkat lunak analisis data memerlukan pelatihan tingkat lanjut padahal tujuannya adalah untuk menyederhanakan tugas data.
Ilmu data dan penambangan data adalah bidang yang sangat menarik namun membutuhkan pengetahuan dan keterampilan yang luas untuk menguasainya. Saya ingin tahu lebih banyak tentang kelebihan dan kekurangan masing-masing bidang.
Ya, saya juga ingin mempelajari lebih dalam tantangan-tantangan yang ditimbulkan oleh bidang-bidang ini dan cara mengatasinya.
Saya tidak setuju, keuntungannya jelas. Kita mungkin akan mempelajari lebih lanjut di bagian berikutnya.
Tampaknya studi ilmu data merupakan bidang yang sangat menjanjikan, mengingat banyaknya lapangan kerja yang akan tersedia seiring dengan semakin digitalnya dunia.
Penambangan data tampaknya memiliki masalah etika tertentu yang perlu ditangani sehubungan dengan data dan privasi pengguna.
Artikel ini memberikan pemahaman mendalam tentang perbedaan utama antara data mining dan ilmu data. Ini penting bagi mereka yang ingin terjun ke bidang ini.