Интеллектуальный анализ данных против науки о данных: разница и сравнение

Анализ данных является сложной задачей с ростом цифрового мира. Для этого люди обращаются к профессионалам, таким как специалисты по интеллектуальному анализу данных и науке о данных.

Они помогут удалить эти данные с помощью языков программирования, проанализируют их, а затем предложат лучшее решение.

Они используют решение проблем, математические навыки и концепции, чтобы прийти к этому решению.

Основные выводы

  1. Интеллектуальный анализ данных фокусируется на извлечении шаблонов из больших наборов данных, а наука о данных охватывает весь конвейер обработки данных.
  2. Наука о данных требует междисциплинарных навыков, тогда как интеллектуальный анализ данных в первую очередь требует статистических и вычислительных знаний.
  3. Приложения для обработки данных варьируются от принятия решений до прогнозного анализа, а интеллектуальный анализ данных поддерживает распознавание образов и обнаружение аномалий.

Интеллектуальный анализ данных против науки о данных

Добыча данных — это процесс анализа больших объемов данных для извлечения ценной информации, который используется в различных приложениях. Наука о данных — это более широкая область, которая охватывает интеллектуальный анализ данных и другие смежные дисциплины, такие как статистика, машинное обучение и информатика.

Интеллектуальный анализ данных против науки о данных

Организации используют интеллектуальный анализ данных для решения крупных бизнес-задач, извлекая определенные данные из огромного набора заданных баз данных.

Он используется в различных приложениях, таких как сектор здравоохранения, машиностроение, финансовые операции, обнаружение мошенничества, образование, обнаружение лжи и анализ потребительской корзины.

Базовое понимание баз данных и связанных с ними языков программирования будет полезно при интеллектуальном анализе данных. 

Наука о данных — это область, в которой люди будут выполнять расширенный анализ данных. В цифровом мире, в котором мы живем, есть много высокооплачиваемых рабочих мест, доступных для специалистов по обработке и анализу данных.

Двумя основными языками, которые в основном используются для изучения науки о данных, являются R и Питон. Людям необходимо хорошо знать эти два языка и иметь хорошие навыки решения проблем, чтобы преуспеть в этой работе. 

Сравнительная таблица

Параметры сравненияДобыча данныхНаука данных
ОпределениеЭто область, которая включает в себя работу с большими объемами данных.Это метод, используемый для извлечения важной информации из огромного количества данных.
ЦельНаучная цельБизнес Цель
Тип данныхСтруктурированные, полуструктурированные и неструктурированные данныеСтруктурированные данные
ЦельЭто помогает сделать данные более стабильными  Он используется для создания ориентированных на данные продуктов для организации.
Другое имяАрхеология данныхНаука, управляемая данными

Что такое интеллектуальный анализ данных?

С помощью этого метода вы можете увеличить расходы на прибыль, улучшить отношения с клиентами и снизить риски. При интеллектуальном анализе данных вы должны очищать необработанные данные и находить закономерности.

Читайте также:  Facebook против Facebook Lite: разница и сравнение

Следующий процесс — создание моделей. После создания моделей их следует протестировать. Для этого вам нужно знать о машинном обучении, статистике и системах баз данных.

Доступно много типов интеллектуального анализа данных, таких как интеллектуальный анализ графических данных, интеллектуальный анализ социальных сетей, интеллектуальный анализ аудио, интеллектуальный анализ текста, веб-интеллектуальный анализ и интеллектуальный анализ видео. Интеллектуальный анализ данных также можно выполнять с помощью Excel.

Для этого вам нужно знать как базы данных Excel, так и SQL. Многие крупные компании-разработчики программного обеспечения занимаются интеллектуальным анализом данных. Среди них Sisense стоит на первой позиции. С помощью интеллектуального анализа данных организации могут легко получать данные, основанные на знаниях.

Это один из экономически эффективных процессов по сравнению с другими приложениями для обработки статистических данных. Это один из быстрых процессов, когда вы можете проанализировать большой объем данных за короткий период времени.

Недостатком интеллектуального анализа данных является то, что некоторые организации продают пользовательские данные другим организациям за деньги. Программное обеспечение для анализа данных требует очень продвинутого обучения для работы. Вы не можете просто работать с обычным программным обеспечением. 

добыча данных

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это форма очистки данных и манипулирования ими для выполнения расширенного анализа данных. Это область обучения, в которой используются навыки программирования, математические и статистические знания.

Это даст хорошее понимание. Исходя из этого, аналитики повернут бизнес в лучшую сторону. Исследователи данных находят, на какие вопросы нужно найти ответы.

Исходя из этого, они должны будут найти соответствующие данные. Для этого им необходимо иметь навыки бизнес-аналитики и умение очищать и представлять данные.

Многие бизнес-организации используют специалистов по данным для анализа и управления большими объемами данных. Это поле, где вы можете получить представление как о структурированных, так и о неструктурированных данных.

Им необходимо использовать различные научные методы и алгоритмы для обработки данных. Это одна из хороших профессий, когда дело доходит до изучения целей.

Читайте также:  QTP 10 против QTP 11: разница и сравнение

Основными темами, которые затрагиваются в науке о данных, являются статистика, бизнес-аналитика, математика, алгоритмы, кодирование, структуры данных и машинное обучение.

Из-за эволюции IoT, который представляет собой не что иное, как Интернет вещей, в будущем будет большой спрос на специалистов по данным. Миллионы рабочих мест появятся для специалистов по данным.

Чтобы пройти курс по науке о данных, вам необходимо иметь степень бакалавра в соответствующей области. Было бы хорошо, если бы вы получили степень магистра, а не занимались самообучением, так как многие люди пытаются найти работу после самообучения. 

наука о данных

Основные различия между интеллектуальным анализом данных и наукой о данных

  1. Интеллектуальный анализ данных — это область, в которой люди будут иметь дело с большими объемами данных. С другой стороны, наука о данных предполагает извлечение информации из огромного количества данных.
  2. Основная цель интеллектуального анализа данных — научная. С другой стороны, основная цель науки о данных — бизнес.
  3. Типы данных, задействованные в интеллектуальном анализе данных, бывают структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. С другой стороны, тип данных, используемый в науке о данных, структурирован.
  4. Цель интеллектуального анализа данных — сделать данные более стабильными. С другой стороны, наука о данных стремится сделать организацию ориентированной на данные.
  5. Интеллектуальный анализ данных также называют археологией данных. С другой стороны, науку о данных также называют наукой, управляемой данными. 
Разница между интеллектуальным анализом данных и наукой о данных
Рекомендации
  1. 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
  2. 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

Последнее обновление: 18 июня 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

8 мыслей о «Интеллектуальный анализ данных и наука о данных: разница и сравнение»

  1. Я нахожу ироничным, что программное обеспечение для анализа данных требует повышения квалификации, хотя его цель — упростить задачи с данными.

    Ответить
  2. Наука о данных и интеллектуальный анализ данных — очень интересные области, но для достижения успеха в них требуются обширные знания и навыки. Мне интересно узнать больше о преимуществах и недостатках каждой из них.

    Ответить
  3. Кажется, изучение науки о данных — очень многообещающая область, учитывая количество рабочих мест, которые будут доступны по мере того, как мир станет более цифровым.

    Ответить
  4. Похоже, что интеллектуальный анализ данных вызывает определенные этические проблемы, которые необходимо решить в отношении пользовательских данных и конфиденциальности.

    Ответить
  5. В статье дается глубокое понимание ключевых различий между интеллектуальным анализом данных и наукой о данных. Это крайне важно для тех, кто хочет освоить эти области.

    Ответить

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!