Analisar os dados é uma tarefa difícil com a ascensão do mundo digital. Para isso, as pessoas procuram profissionais como mineração de dados e pessoas de ciência de dados.
Eles ajudarão a descartar esses dados usando linguagens de programação, analisá-los e fornecer uma solução melhor.
Eles usam a resolução de problemas, habilidades matemáticas e conceitos para chegar a essa solução.
Principais lições
- A mineração de dados se concentra na extração de padrões de grandes conjuntos de dados, enquanto a ciência de dados cobre todo o pipeline de processamento de dados.
- A ciência de dados envolve habilidades interdisciplinares, enquanto a mineração de dados requer principalmente conhecimento estatístico e computacional.
- Os aplicativos de ciência de dados variam desde a tomada de decisões até a análise preditiva, enquanto a mineração de dados oferece suporte ao reconhecimento de padrões e à detecção de anomalias.
Mineração de dados x ciência de dados
Data Mining é o processo de análise de grandes quantidades de dados para extrair insights valiosos e é usado em vários aplicativos. Data Science é um campo mais amplo que abrange mineração de dados e outras disciplinas relacionadas, como estatística, aprendizado de máquina e ciência da computação.
As organizações usam a mineração de dados para resolver grandes problemas de negócios, extraindo dados específicos de um grande conjunto de bancos de dados.
É usado em várias aplicações, como no setor de saúde, engenharia de manufatura, bancos financeiros, detecção de fraudes, educação, detecção de mentiras e análise de cesta de compras.
Ter uma compreensão básica de bancos de dados e linguagens de programação relacionadas será útil na mineração de dados.
A ciência de dados é um campo em que as pessoas realizam análises avançadas de dados. Existem muitos empregos bem remunerados disponíveis para os cientistas de dados por causa do mundo digital em que vivemos.
As duas principais linguagens envolvidas principalmente no aprendizado de ciência de dados são R e Python. As pessoas precisam de um forte domínio dessas duas línguas e boas habilidades de resolução de problemas para ter sucesso neste trabalho.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | Data Mining | Ciência dados |
|---|---|---|
| Definição | É um campo que envolve lidar com grandes quantidades de dados | É uma técnica usada para extrair informações importantes de uma grande quantidade de dados |
| Propósito | Finalidade científica | Propósito de negócios |
| Tipo de dados | Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados | Dados estruturados |
| Objetivo | Ajuda a tornar os dados mais estáveis | É usado para fazer produtos centrados em dados para uma organização |
| Outro nome | Arqueologia de dados | Ciência orientada por dados |
O que é mineração de dados?
Com a ajuda desse método, você pode aumentar os custos de receita, melhorar o relacionamento com os clientes e reduzir os riscos. Na mineração de dados, você deve limpar os dados brutos e encontrar os padrões.
O próximo processo é a criação de modelos. Depois de criar os modelos, você deve testá-los. Você precisa saber sobre aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados para isso.
Existem muitos tipos de mineração de dados disponíveis, como mineração de dados pictóricos, mineração de mídia social, mineração de áudio, mineração de texto, mineração da web e mineração de vídeo. A mineração de dados também pode ser feita usando o Excel.
Para isso, você precisa conhecer os bancos de dados Excel e SQL. Muitas grandes empresas de software fazem mineração de dados. Entre eles, o Sisense ocupa a primeira posição. Com a ajuda da mineração de dados, as organizações podem habilitar facilmente os dados baseados em conhecimento.
É um dos processos econômicos quando você o compara com outros aplicativos de dados estatísticos. É um dos processos rápidos onde você pode analisar uma grande quantidade de dados em um curto período.
A desvantagem da mineração de dados é que algumas organizações vendem dados de usuários para outras organizações por dinheiro. O software de análise de dados precisa de treinamento muito avançado para funcionar. Você não pode simplesmente trabalhar com software normal.
O que é ciência de dados?
A ciência de dados é a forma de limpar e manipular os dados para realizar análises avançadas de dados. É um campo de estudo onde envolve habilidades de programação, conhecimento matemático e estatístico.
Isso vai gerar um bom insight. Com base nisso, os analistas irão transformar o negócio em um caminho melhor. Os cientistas de dados descobrem quais perguntas precisam ser respondidas.
Com base nisso, eles terão que encontrar os dados relevantes. Para isso, eles precisam ter habilidades analíticas de negócios e capacidade de limpar e apresentar os dados.
Muitas organizações empresariais usam cientistas de dados para analisar e gerenciar uma grande quantidade de dados. É um campo onde você pode obter informações sobre dados estruturados e não estruturados.
Eles precisam usar diferentes métodos científicos e algoritmos para resolver os dados. É uma das boas carreiras quando se trata de estudar propósitos.
Os principais tópicos envolvidos na ciência de dados são estatísticas, inteligência de negócios, matemática, algoritmos, codificação, estruturas de dados e aprendizado de máquina.
Por causa da evolução Internet das coisas, que nada mais é do que a Internet das Coisas, haverá uma grande demanda por cientistas de dados no futuro. Milhões de empregos surgirão para cientistas de dados.
Para fazer um curso de ciência de dados, você precisa ter um diploma de bacharel na área relacionada. Seria bom se você buscasse um mestrado em vez de autoaprendizagem, pois muitas pessoas estão lutando para encontrar empregos após a autoaprendizagem.
Principais diferenças entre mineração de dados e ciência de dados
- A mineração de dados é uma área em que as pessoas lidam com grandes quantidades de dados. Por outro lado, a ciência de dados envolve a extração de informações de uma grande quantidade de dados.
- O principal objetivo da mineração de dados é científico. Por outro lado, o principal objetivo da ciência de dados é o negócio.
- Os tipos de dados envolvidos na mineração de dados são estruturados, semiestruturados e não estruturados. Por outro lado, o tipo de dados envolvido na ciência de dados é estruturado.
- O objetivo da mineração de dados é tornar os dados mais estáveis. Por outro lado, a ciência de dados visa tornar os dados centrados em uma organização.
- A mineração de dados também é chamada de arqueologia de dados. Por outro lado, a ciência de dados também é chamada de ciência orientada por dados.
- 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
Última atualização: 18 de junho de 2023
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Sandeep Bhandari é bacharel em Engenharia de Computação pela Thapar University (2006). Possui 20 anos de experiência na área de tecnologia. Ele tem grande interesse em vários campos técnicos, incluindo sistemas de banco de dados, redes de computadores e programação. Você pode ler mais sobre ele em seu página bio.
Isso é muito informativo para mim. Estou ansioso para aprender mais sobre este assunto.
Acho irônico que o software de análise de dados precise de treinamento avançado quando seu objetivo é simplificar tarefas de dados.
Ciência de dados e mineração de dados são campos muito interessantes, mas exigem vasto conhecimento e habilidades para se destacar. Estou curioso para saber mais sobre as vantagens e desvantagens de cada um.
Sim, também quero aprofundar os desafios que estes campos colocam e como estão a ser abordados.
Discordo, as vantagens são claras. Provavelmente aprenderemos mais na próxima seção.
Parece que o estudo da ciência de dados é um campo muito promissor, considerando o número de empregos que estarão disponíveis à medida que o mundo se tornar mais digital.
A mineração de dados parece ter certas preocupações éticas que precisam ser abordadas no que diz respeito aos dados e à privacidade do usuário.
O artigo fornece uma compreensão aprofundada das principais diferenças entre mineração de dados e ciência de dados. É crucial para quem pretende se aventurar nessas áreas.