Анализа података је тежак задатак са успоном дигиталног света. За то људи траже професионалце попут рударења података и људи из науке о подацима.
Они ће помоћи у уклањању ових података помоћу програмских језика, анализирати их, а затим пружити боље решење.
Они користе решавање проблема, математичке вештине и концепте да би дошли до овог решења.
Кључне Такеаваис
- Дата мининг се фокусира на издвајање образаца из великих скупова података, док наука о подацима покрива цео процес обраде података.
- Наука о подацима укључује интердисциплинарне вештине, док рударење података првенствено захтева статистичко и рачунарско знање.
- Примене науке о подацима се крећу од доношења одлука до предиктивне анализе, док рударење података подржава препознавање образаца и откривање аномалија.
Дата Мининг против науке о подацима
Дата Мининг је процес анализе великих количина података за извлачење вредних увида и користи се у различитим апликацијама. Наука о подацима је шира област која обухвата рударење података и друге сродне дисциплине као што су статистика, машинско учење и рачунарство.
Организације користе рударење података за решавање великих пословних проблема издвајањем специфичних података из огромног скупа датих база података.
Користи се у различитим апликацијама као што су здравствени сектор, производни инжењеринг, финансијско банкарство, откривање превара, образовање, детекција лажи и анализа тржишне корпе.
Основно разумевање база података и сродних програмских језика биће корисно у рударењу података.
Наука о подацима је област у којој ће људи обављати напредну анализу података. Постоји много високо плаћених послова доступних научницима за податке због дигиталног света у којем живимо.
Два главна језика која су углавном укључена у учење науке о подацима су Р и Питон. Људима је потребно добро познавање ова два језика и добре вештине решавања проблема да би успели у овом послу.
Упоредна табела
| Параметри поређења | Дата Мининг | podaci Наука |
|---|---|---|
| Дефиниција | То је поље које укључује рад са великим количинама података | То је техника која се користи за издвајање важних информација из огромне количине података |
| Намена | Научна сврха | Пословни циљ |
| Тип података | Структурирани, полуструктурирани и неструктурирани подаци | Структурирани подаци |
| Циљ | Помаже да подаци буду стабилнији | Користи се за прављење производа усредсређених на податке за организацију |
| Друго име | Археологија података | Наука вођена подацима |
Шта је Дата Мининг?
Уз помоћ ове методе можете повећати трошкове прихода, побољшати односе са купцима и смањити ризике. У рударењу података, морате очистити необрађене податке и пронаћи обрасце.
Следећи процес је креирање модела. Када креирате моделе, требало би да тестирате те моделе. За ово морате да знате о машинском учењу, статистици и системима база података.
Доступне су многе врсте рударења података као што су сликовно рударење података, рударење друштвених медија, аудио рударење, рударење текста, веб рударење и видео рударење. Копање података се такође може обавити помоћу Екцел-а.
За ово морате да знате и о Екцел и о СКЛ базама података. Многе велике софтверске компаније баве се рударењем података. Међу њима, Сисенсе стоји на првој позицији. Уз помоћ рударења података, организације могу лако омогућити податке засноване на знању.
То је један од исплативих процеса када га упоредите са другим апликацијама за статистичке податке. То је један од брзих процеса где можете анализирати велику количину података у кратком периоду.
Лоша страна рударења података је што ће неке организације продавати корисничке податке неким другим организацијама за новац. Софтверу за анализу података потребна је веома напредна обука за рад. Не можете једноставно радити са нормалним софтвером.
Шта је наука о подацима?
Наука о подацима је облик чишћења и манипулације подацима за обављање напредне анализе података. То је област студија где укључује вештине програмирања, математичко и статистичко знање.
То ће створити добар увид. На основу тога, аналитичари ће пословање претворити у бољи начин. Научници података откривају на која питања треба одговорити.
На основу тога ће морати да пронађу релевантне податке. За ово им је потребно да поседују пословне аналитичке вештине и способност да чисте и презентују податке.
Многе пословне организације користе научнике података за анализу и управљање великом количином података. То је поље где можете добити увид и у структуриране и неструктуриране податке.
Они треба да користе различите научне методе и алгоритме за решавање података. То је једна од добрих каријера када је у питању сврха студирања.
Главне теме које су укључене у науку о подацима су статистика, пословна интелигенција, математика, алгоритми, кодирање, структуре података и машинско учење.
Због еволуције ИОТ, који није ништа друго до Интернет ствари, у будућности ће бити велика потражња за научницима података. Милиони послова ће се појавити за научнике података.
Да бисте урадили курс науке о подацима, потребно је да имате диплому из сродне области. Било би добро када бисте радили на мастер студијама него на самоучењу, јер се многи људи муче да пронађу посао након самоучења.
Главне разлике између рударења података и науке о подацима
- Дата мининг је област у којој ће се људи бавити великим количинама података. С друге стране, наука о подацима укључује извлачење информација из огромне количине података.
- Главна сврха рударења података је научна. С друге стране, главна сврха науке о подацима је пословање.
- Типови података укључени у рударење података су структурирани, полуструктурирани и неструктурирани. С друге стране, тип података укључен у науку о подацима је структуриран.
- Циљ рударења података је да подаци буду стабилнији. С друге стране, наука о подацима има за циљ да учини податке усредсређеним на организацију.
- Дата мининг се такође назива археологија података. С друге стране, наука о подацима се такође назива науком вођеном подацима.
- 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
Последње ажурирање: 18. јуна 2023
Уложио сам толико труда да напишем овај пост на блогу да бих вам пружио вредност. Биће ми од велике помоћи ако размислите о томе да га поделите на друштвеним мрежама или са својим пријатељима/породицом. ДЕЉЕЊЕ ЈЕ ♥
Сандееп Бхандари је дипломирани инжењер рачунарства на Универзитету Тхапар (2006). Има 20 година искуства у области технологије. Он има велико интересовање за различите техничке области, укључујући системе база података, рачунарске мреже и програмирање. Више о њему можете прочитати на његовом био паге.
Ово је веома информативно за мене. Једва чекам да сазнам више о овој теми.
Сматрам да је иронично да је софтверу за анализу података потребна напредна обука када је његова сврха да поједностави задатке са подацима.
Наука о подацима и рударење података су веома интересантне области, али захтевају огромно знање и вештине да бисте се истакли. Радознао сам да сазнам више о предностима и недостацима сваког од њих.
Да, такође желим да продрем дубље у изазове које ова поља представљају и како се њима решава.
Не слажем се, предности су јасне. Вероватно ћемо сазнати више у следећем одељку.
Чини се да је проучавање науке о подацима веома обећавајуће поље, с обзиром на број послова који ће бити доступни како свет постане дигиталнији.
Чини се да рударење података има одређене етичке проблеме које треба решити у погледу корисничких података и приватности.
Чланак пружа дубинско разумевање кључних разлика између рударења података и науке о подацима. То је кључно за оне који желе да се упусте у ова поља.