การทำเหมืองข้อมูลกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ความแตกต่างและการเปรียบเทียบ

การวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นงานที่ยากในโลกดิจิทัลที่เพิ่มขึ้น ด้วยเหตุนี้ ผู้คนจึงเลือกผู้เชี่ยวชาญเช่นผู้ทำเหมืองข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

พวกเขาจะช่วยเศษข้อมูลเหล่านี้โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม วิเคราะห์ และเสนอวิธีแก้ปัญหาที่ดีกว่า

พวกเขาใช้การแก้ปัญหา ทักษะทางคณิตศาสตร์ และแนวความคิดเพื่อแก้ปัญหานี้

ประเด็นที่สำคัญ

1. การทำเหมืองข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การแยกรูปแบบจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลครอบคลุมไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลทั้งหมด
2. วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับทักษะแบบสหวิทยาการ ในขณะที่การขุดข้อมูลต้องใช้ความรู้ทางสถิติและการคำนวณเป็นหลัก
3. การประยุกต์ใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีตั้งแต่การตัดสินใจไปจนถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ในขณะที่การขุดข้อมูลรองรับการจดจำรูปแบบและการตรวจจับความผิดปกติ

การทำเหมืองข้อมูลกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูล เป็นกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันทรงคุณค่าและนำไปใช้ในการใช้งานต่างๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่กว้างกว่าซึ่งครอบคลุมการทำเหมืองข้อมูลและสาขาวิชาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และวิทยาการคอมพิวเตอร์

องค์กรใช้การขุดข้อมูลเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจขนาดใหญ่โดยแยกข้อมูลเฉพาะจากฐานข้อมูลชุดใหญ่ที่กำหนด

มันถูกนำไปใช้ในการใช้งานต่างๆ เช่น ในภาคการดูแลสุขภาพ, วิศวกรรมการผลิต, การธนาคารทางการเงิน, การตรวจจับการฉ้อโกง, การศึกษา, การตรวจจับการโกหก และการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด

การมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับฐานข้อมูลและภาษาโปรแกรมที่เกี่ยวข้องจะเป็นประโยชน์ในการทำเหมืองข้อมูล 

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ผู้คนจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง มีงานที่มีรายได้สูงมากมายสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ทำเนื่องจากโลกดิจิทัลที่เราอาศัยอยู่

ภาษาหลักสองภาษาที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหลักคือ R และ หลาม. ผู้คนจำเป็นต้องมีความเข้าใจสองภาษานี้เป็นอย่างดีและทักษะการแก้ปัญหาที่ดีจึงจะประสบความสำเร็จในงานนี้ 

ตารางเปรียบเทียบ

พารามิเตอร์ของการเปรียบเทียบ	การทำเหมืองข้อมูล	ข้อมูลวิทยาศาสตร์
คำนิยาม	เป็นฟิลด์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก	เป็นเทคนิคที่ใช้ในการดึงข้อมูลสำคัญจากข้อมูลจำนวนมหาศาล
จุดมุ่งหมาย	วัตถุประสงค์ทางวิทยาศาสตร์	วัตถุประสงค์ทางธุรกิจ
ประเภทข้อมูล	ข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง	ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
เป้าหมาย	ช่วยให้ข้อมูลมีความเสถียรมากขึ้น	ใช้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางสำหรับองค์กร
ชื่ออื่น	โบราณคดีข้อมูล	วิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

ด้วยความช่วยเหลือของวิธีนี้ คุณสามารถเพิ่มต้นทุนรายได้ ปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า และลดความเสี่ยงได้ ในการขุดข้อมูล คุณต้องล้างข้อมูลดิบและค้นหารูปแบบ

กระบวนการต่อไปคือการสร้างแบบจำลอง เมื่อคุณสร้างแบบจำลองแล้ว คุณควรทดสอบแบบจำลองเหล่านั้น คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง สถิติ และระบบฐานข้อมูลสำหรับสิ่งนี้

การทำเหมืองข้อมูลมีหลายประเภท เช่น การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพ การทำเหมืองโซเชียลมีเดีย การทำเหมืองเสียง การทำเหมืองข้อความ การทำเหมืองข้อมูลบนเว็บ และการทำเหมืองวิดีโอ การทำเหมืองข้อมูลสามารถทำได้โดยใช้ Excel

เพื่อสิ่งนี้ คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูลทั้ง Excel และ SQL บริษัทซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่หลายแห่งทำการขุดข้อมูล ในบรรดาพวกเขา Sisense ยืนอยู่ในตำแหน่งแรก ด้วยความช่วยเหลือของการขุดข้อมูล องค์กรต่างๆ จึงสามารถเปิดใช้งานข้อมูลบนฐานความรู้ได้อย่างง่ายดาย

เป็นหนึ่งในกระบวนการที่คุ้มค่าเมื่อเปรียบเทียบกับแอปพลิเคชันข้อมูลทางสถิติอื่นๆ เป็นหนึ่งในกระบวนการที่รวดเร็วซึ่งคุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้ภายในระยะเวลาอันสั้น

ข้อเสียของการขุดข้อมูลคือบางองค์กรจะขายข้อมูลผู้ใช้ให้กับองค์กรอื่นเพื่อเงิน ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมขั้นสูงจึงจะทำงานได้ คุณไม่สามารถทำงานกับซอฟต์แวร์ปกติเพียงอย่างเดียวได้ 

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นรูปแบบหนึ่งของการล้างและจัดการข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง เป็นสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องกับทักษะการเขียนโปรแกรม ความรู้ทางคณิตศาสตร์และสถิติ

จะสร้างความเข้าใจที่ดี จากนั้น นักวิเคราะห์จะเปลี่ยนธุรกิจไปในทางที่ดีขึ้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพบว่าคำถามใดที่ต้องตอบ

จากนั้นพวกเขาจะต้องค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ในการทำเช่นนี้ พวกเขาจำเป็นต้องมีทักษะการวิเคราะห์ธุรกิจและความสามารถในการทำความสะอาดและนำเสนอข้อมูล

องค์กรธุรกิจหลายแห่งใช้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลจำนวนมาก เป็นฟิลด์ที่คุณสามารถรับข้อมูลเชิงลึกทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

พวกเขาจำเป็นต้องใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์และอัลกอริธึมที่แตกต่างกันในการแก้ปัญหาข้อมูล ถือเป็นอาชีพที่ดีอย่างหนึ่งในด้านการเรียน

หัวข้อหลักที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ สถิติ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ คณิตศาสตร์ อัลกอริธึม การเขียนโค้ด โครงสร้างข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง

เพราะวิวัฒนาการของ IoTซึ่งไม่ใช่อะไรเลยนอกจาก Internet of Things นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะเป็นที่ต้องการอย่างมากในอนาคต งานนับล้านจะเกิดขึ้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หากต้องการเรียนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้อง คงจะดีถ้าคุณเรียนต่อในระดับปริญญาโทมากกว่าการเรียนรู้ด้วยตนเอง เนื่องจากหลายๆ คนกำลังดิ้นรนหางานทำหลังจากเรียนรู้ด้วยตนเอง 

ความแตกต่างหลักระหว่าง Data Mining และ Data Science

1. การทำเหมืองข้อมูลเป็นพื้นที่ที่ผู้คนจะจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจากข้อมูลจำนวนมหาศาล
2. วัตถุประสงค์หลักของการทำเหมืองข้อมูลคือวิทยาศาสตร์ ในทางกลับกัน จุดประสงค์หลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือธุรกิจ
3. ประเภทข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการทำเหมืองข้อมูลมีทั้งแบบมีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ในทางกลับกัน ประเภทข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีโครงสร้าง
4. เป้าหมายของการขุดข้อมูลคือการทำให้ข้อมูลมีเสถียรภาพมากขึ้น ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งหวังที่จะให้ข้อมูลเป็นศูนย์กลางต่อองค์กร
5. การทำเหมืองข้อมูลเรียกอีกอย่างว่าโบราณคดีข้อมูล ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลเรียกอีกอย่างว่าวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล 

อ้างอิง

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

อัพเดตล่าสุด : 18 มิถุนายน 2023