Het analyseren van de gegevens is een moeilijke taak met de opkomst van de digitale wereld. Daarvoor kiezen mensen voor professionals zoals datamining en data science-mensen.
Ze zullen helpen deze gegevens te schrappen met behulp van programmeertalen, ze te analyseren en vervolgens een betere oplossing te bieden.
Ze gebruiken probleemoplossende, wiskundige vaardigheden en concepten om tot deze oplossing te komen.
Key Takeaways
- Datamining richt zich op het extraheren van patronen uit grote datasets, terwijl datawetenschap de gehele dataverwerkingspijplijn omvat.
- Datawetenschap omvat interdisciplinaire vaardigheden, terwijl datamining vooral statistische en computationele kennis vereist.
- Datawetenschapstoepassingen variëren van besluitvorming tot voorspellende analyse, terwijl datamining patroonherkenning en anomaliedetectie ondersteunt.
Datamining versus datawetenschap
Data Mining is het proces van het analyseren van grote hoeveelheden gegevens om waardevolle inzichten te extraheren en wordt in verschillende toepassingen gebruikt. Data Science is een breder veld dat datamining en andere gerelateerde disciplines omvat, zoals statistiek, machine learning en informatica.
Organisaties gebruiken datamining om grote zakelijke problemen op te lossen door specifieke gegevens uit een enorme reeks gegeven databases te extraheren.
Het wordt gebruikt in verschillende toepassingen, zoals in de gezondheidszorg, productietechniek, financieel bankieren, fraudedetectie, onderwijs, leugendetectie en marktmandanalyse.
Een basiskennis hebben van databases en gerelateerde programmeertalen zal nuttig zijn bij datamining.
Datawetenschap is een veld waar mensen geavanceerde data-analyse zullen uitvoeren. Er zijn veel goedbetaalde banen beschikbaar voor datawetenschappers vanwege de digitale wereld waarin we leven.
De twee belangrijkste talen die voornamelijk betrokken zijn bij het leren van datawetenschap zijn R en Python. Mensen hebben een sterke beheersing van deze twee talen en goede probleemoplossende vaardigheden nodig om te slagen in deze baan.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Data Mining | data Science |
|---|---|---|
| Definitie | Het is een vakgebied dat te maken heeft met het omgaan met grote hoeveelheden data | Het is een techniek die wordt gebruikt om belangrijke informatie uit een enorme hoeveelheid gegevens te halen |
| Doel | Wetenschappelijk doel | Zakelijk doel |
| Data type | Gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens | Gestructureerde data |
| Doel | Het helpt om gegevens stabieler te maken | Het wordt gebruikt om gegevensgerichte producten voor een organisatie te maken |
| Een andere naam | Data archeologie | Datagedreven wetenschap |
Wat is datamining?
Met behulp van deze methode kunt u de omzetkosten verhogen, klantrelaties verbeteren en risico's verkleinen. Bij datamining moet u de onbewerkte gegevens opschonen en de patronen vinden.
Het volgende proces is het maken van modellen. Nadat u de modellen hebt gemaakt, moet u die modellen testen. Hiervoor moet je kennis hebben van machine learning, statistiek en databasesystemen.
Er zijn veel soorten datamining beschikbaar, zoals picturale datamining, social media mining, audiomining, tekstmining, webmining en videomining. Datamining kan ook worden gedaan met behulp van Excel.
Hiervoor moet u kennis hebben van zowel Excel- als SQL-databases. Veel grote softwarebedrijven doen aan datamining. Onder hen staat Sisense op de eerste plaats. Met behulp van datamining kunnen organisaties eenvoudig op kennis gebaseerde data mogelijk maken.
Het is een van de kosteneffectieve processen als je het vergelijkt met andere toepassingen voor statistische gegevens. Het is een van de snelle processen waarbij je in korte tijd een grote hoeveelheid data kunt analyseren.
Het nadeel van datamining is dat sommige organisaties gebruikersgegevens voor geld aan andere organisaties verkopen. Software voor gegevensanalyse heeft zeer geavanceerde training nodig om te werken. Je kunt niet zomaar met normale software werken.
Wat is Data Science?
Data science is de vorm van het opschonen en manipuleren van de data voor het uitvoeren van geavanceerde data-analyse. Het is een vakgebied waar het gaat om programmeervaardigheden, wiskundige en statistische kennis.
Het levert een goed inzicht op. Op basis daarvan zullen analisten het bedrijf op een betere manier veranderen. Datawetenschappers vinden welke vragen beantwoord moeten worden.
Op basis daarvan zullen ze de relevante gegevens moeten vinden. Hiervoor moeten ze beschikken over zakelijke analytische vaardigheden en het vermogen om de gegevens op te schonen en te presenteren.
Veel bedrijfsorganisaties gebruiken datawetenschappers voor het analyseren en beheren van een grote hoeveelheid gegevens. Het is een vakgebied waar je inzicht kunt krijgen in zowel gestructureerde als ongestructureerde data.
Ze moeten verschillende wetenschappelijke methoden en algoritmen gebruiken om de gegevens op te lossen. Het is een van de goede carrières als het gaat om studiedoeleinden.
De belangrijkste onderwerpen die betrokken zijn bij datawetenschap zijn statistiek, business intelligence, wiskunde, algoritmen, codering, datastructuren en machine learning.
Door de evolutie van IoT, wat niets anders is dan het internet der dingen, zal er in de toekomst een grote vraag zijn naar datawetenschappers. Er ontstaan miljoenen banen voor datawetenschappers.
Om een cursus datawetenschap te volgen, moet je een bachelordiploma in het gerelateerde vakgebied hebben. Het zou goed zijn als je een masteropleiding volgde in plaats van zelfstudie, aangezien veel mensen na zelfstudie moeite hebben om een baan te vinden.
Belangrijkste verschillen tussen datamining en datawetenschap
- Datamining is een gebied waar mensen met grote hoeveelheden gegevens te maken krijgen. Aan de andere kant omvat datawetenschap het extraheren van informatie uit een enorme hoeveelheid gegevens.
- Het belangrijkste doel van datamining is wetenschappelijk. Aan de andere kant is het belangrijkste doel van data science business.
- De gegevenstypen die betrokken zijn bij datamining zijn gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd. Aan de andere kant is het gegevenstype dat betrokken is bij datawetenschap gestructureerd.
- Het doel van datamining is om de data stabieler te maken. Aan de andere kant heeft datawetenschap tot doel de data centraal te stellen in de richting van een organisatie.
- Datamining wordt ook wel data-archeologie genoemd. Aan de andere kant wordt datawetenschap ook wel datagedreven wetenschap genoemd.
- 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
Laatst bijgewerkt: 18 juni 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
Dit is voor mij zeer informatief. Ik kijk er naar uit om meer over dit onderwerp te leren.
Ik vind het ironisch dat software voor data-analyse geavanceerde training nodig heeft, terwijl het doel ervan is om datataken te vereenvoudigen.
Datawetenschap en datamining zijn beide zeer interessante vakgebieden, maar vereisen enorme kennis en vaardigheden om in uit te blinken. Ik ben benieuwd naar de voor- en nadelen van elk.
Ja, ik wil ook dieper ingaan op de uitdagingen die deze velden met zich meebrengen en hoe deze worden aangepakt.
Ik ben het daar niet mee eens, de voordelen zijn duidelijk. We zullen waarschijnlijk meer leren in de volgende sectie.
Het lijkt erop dat de studie van data science een veelbelovend vakgebied is, gezien het aantal banen dat beschikbaar zal zijn naarmate de wereld digitaler wordt.
Datamining lijkt bepaalde ethische problemen met zich mee te brengen die moeten worden aangepakt met betrekking tot gebruikersgegevens en privacy.
Het artikel biedt een diepgaand inzicht in de belangrijkste verschillen tussen datamining en datawetenschap. Het is van cruciaal belang voor degenen die zich op deze terreinen willen begeven.