Khai thác dữ liệu so với khoa học dữ liệu: Sự khác biệt và so sánh

Phân tích dữ liệu là một nhiệm vụ khó khăn với sự phát triển của thế giới kỹ thuật số. Vì vậy, mọi người tìm đến các chuyên gia như người khai thác dữ liệu và khoa học dữ liệu.

Họ sẽ giúp loại bỏ những dữ liệu này bằng ngôn ngữ lập trình, phân tích chúng và sau đó đưa ra giải pháp tốt hơn.

Họ sử dụng các kỹ năng giải quyết vấn đề, toán học và các khái niệm để đi đến giải pháp này.

Các nội dung chính

  1. Khai thác dữ liệu tập trung vào việc trích xuất các mẫu từ các tập dữ liệu lớn, trong khi khoa học dữ liệu bao trùm toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu.
  2. Khoa học dữ liệu liên quan đến các kỹ năng liên ngành, trong khi khai thác dữ liệu chủ yếu yêu cầu kiến ​​thức thống kê và tính toán.
  3. Các ứng dụng khoa học dữ liệu bao gồm từ ra quyết định đến phân tích dự đoán, trong khi khai thác dữ liệu hỗ trợ nhận dạng mẫu và phát hiện bất thường.

Khai thác dữ liệu vs Khoa học dữ liệu

Khai thác dữ liệu là quá trình phân tích lượng lớn dữ liệu để rút ra những hiểu biết có giá trị và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng hơn bao gồm khai thác dữ liệu và các ngành liên quan khác như thống kê, học máy và khoa học máy tính.

Khai thác dữ liệu vs Khoa học dữ liệu

Các tổ chức sử dụng khai thác dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh lớn bằng cách trích xuất dữ liệu cụ thể từ một bộ cơ sở dữ liệu khổng lồ nhất định.

Nó được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau như trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, kỹ thuật sản xuất, ngân hàng tài chính, phát hiện gian lận, giáo dục, phát hiện nói dối và phân tích rổ thị trường.

Có hiểu biết cơ bản về cơ sở dữ liệu và các ngôn ngữ lập trình liên quan sẽ hữu ích trong việc khai thác dữ liệu. 

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực mà mọi người sẽ thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao. Có rất nhiều công việc được trả lương cao dành cho các nhà khoa học dữ liệu vì thế giới kỹ thuật số mà chúng ta đang sống.

Hai ngôn ngữ chính chủ yếu liên quan đến việc học khoa học dữ liệu là R và Python. Mọi người cần nắm vững hai ngôn ngữ này và kỹ năng giải quyết vấn đề tốt để thành công trong công việc này. 

Bảng so sánh

Các thông số so sánhKhai thác dữ liệuKhoa học dữ liệu
Định nghĩaĐó là một lĩnh vực liên quan đến việc xử lý một lượng lớn dữ liệuĐó là một kỹ thuật được sử dụng để trích xuất thông tin quan trọng từ một lượng lớn dữ liệu
Mục đíchmục đích khoa họcMục đích kinh doanh
Loại dữ liệuDữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúcDữ liệu có cấu trúc
Mục tiêuNó giúp làm cho dữ liệu ổn định hơn  Nó được sử dụng để tạo ra các sản phẩm tập trung vào dữ liệu cho một tổ chức
Tên kháckhảo cổ học dữ liệuKhoa học dựa trên dữ liệu
Ghim cái này ngay để nhớ sau
Ghim cái này

Khai thác dữ liệu là gì?

Với sự trợ giúp của phương pháp này, bạn có thể tăng chi phí doanh thu, cải thiện mối quan hệ với khách hàng và có thể giảm thiểu rủi ro. Trong khai thác dữ liệu, bạn phải làm sạch dữ liệu thô và tìm các mẫu.

Cũng đọc:  GHz so với MHz: Sự khác biệt và So sánh

Quá trình tiếp theo là tạo mô hình. Khi bạn đã tạo các mô hình, bạn nên kiểm tra các mô hình đó. Bạn cần biết về máy học, thống kê và hệ thống cơ sở dữ liệu cho việc này.

Có nhiều loại khai thác dữ liệu có sẵn như khai thác dữ liệu hình ảnh, khai thác phương tiện truyền thông xã hội, khai thác âm thanh, khai thác văn bản, khai thác web và khai thác video. Khai thác dữ liệu cũng có thể được thực hiện bằng Excel.

Đối với điều này, bạn cần biết về cả cơ sở dữ liệu Excel và SQL. Nhiều công ty phần mềm lớn khai thác dữ liệu. Trong số đó, Sisense đứng ở vị trí đầu tiên. Với sự trợ giúp của khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể kích hoạt dữ liệu dựa trên tri thức một cách dễ dàng.

Đây là một trong những quy trình tiết kiệm chi phí khi bạn so sánh nó với các ứng dụng dữ liệu thống kê khác. Đây là một trong những quy trình nhanh chóng mà bạn có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn.

Nhược điểm của khai thác dữ liệu là một số tổ chức sẽ bán dữ liệu người dùng cho một số tổ chức khác để lấy tiền. Phần mềm phân tích dữ liệu cần được đào tạo nâng cao để hoạt động. Bạn không thể đơn giản làm việc với phần mềm thông thường. 

khai thác dữ liệu

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là hình thức làm sạch và thao tác dữ liệu để thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến kỹ năng lập trình, kiến ​​thức toán học và thống kê.

Nó sẽ tạo ra cái nhìn sâu sắc tốt. Dựa vào đó, các nhà phân tích sẽ xoay chuyển hoạt động kinh doanh theo hướng tốt hơn. Các nhà khoa học dữ liệu tìm thấy những câu hỏi cần trả lời.

Dựa vào đó, họ sẽ phải tìm ra những dữ liệu liên quan. Đối với điều này, họ cần phải có kỹ năng phân tích kinh doanh và khả năng làm sạch và trình bày dữ liệu.

Cũng đọc:  Facebook vs Netlog: Sự khác biệt và so sánh

Nhiều tổ chức kinh doanh sử dụng các nhà khoa học dữ liệu để phân tích và quản lý một lượng lớn dữ liệu. Đây là lĩnh vực mà bạn có thể hiểu rõ hơn về cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.

Họ cần sử dụng các phương pháp và thuật toán khoa học khác nhau để giải quyết dữ liệu. Đó là một trong những nghề nghiệp tốt khi nói đến mục đích học tập.

Các chủ đề chính liên quan đến khoa học dữ liệu là thống kê, kinh doanh thông minh, toán học, thuật toán, mã hóa, cấu trúc dữ liệu và học máy.

Do sự phát triển của IoT, không gì khác ngoài Internet of Things, sẽ có nhu cầu lớn về các nhà khoa học dữ liệu trong tương lai. Hàng triệu việc làm sẽ phát sinh cho các nhà khoa học dữ liệu.

Để tham gia khóa học về khoa học dữ liệu, bạn cần có bằng cử nhân trong lĩnh vực liên quan. Sẽ tốt hơn nếu bạn theo đuổi bằng thạc sĩ hơn là tự học, vì nhiều người đang phải vật lộn để tìm việc làm sau khi tự học. 

khoa học dữ liệu

Sự khác biệt chính giữa Khai thác dữ liệu và Khoa học dữ liệu

  1. Khai thác dữ liệu là một lĩnh vực mà mọi người sẽ xử lý một lượng lớn dữ liệu. Mặt khác, khoa học dữ liệu liên quan đến việc trích xuất thông tin từ một lượng dữ liệu khổng lồ.
  2. Mục đích chính của khai thác dữ liệu là khoa học. Mặt khác, mục đích chính của khoa học dữ liệu là kinh doanh.
  3. Các kiểu dữ liệu liên quan đến khai phá dữ liệu là có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. Mặt khác, loại dữ liệu liên quan đến khoa học dữ liệu được cấu trúc.
  4. Mục tiêu của khai thác dữ liệu là làm cho dữ liệu ổn định hơn. Mặt khác, khoa học dữ liệu nhằm mục đích biến dữ liệu thành trung tâm đối với một tổ chức.
  5. Khai thác dữ liệu còn được gọi là khảo cổ học dữ liệu. Mặt khác, khoa học dữ liệu còn được gọi là khoa học dựa trên dữ liệu. 
Sự khác biệt giữa Khai thác dữ liệu và Khoa học dữ liệu
dự án
  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

Một yêu cầu?

Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️

Bạn muốn lưu bài viết này cho sau này? Nhấp vào trái tim ở góc dưới cùng bên phải để lưu vào hộp bài viết của riêng bạn!

về tác giả

Chara Yadav có bằng MBA về Tài chính. Mục tiêu của cô là đơn giản hóa các chủ đề liên quan đến tài chính. Cô đã làm việc trong lĩnh vực tài chính khoảng 25 năm. Cô đã tổ chức nhiều lớp học về tài chính và ngân hàng cho các trường kinh doanh và cộng đồng. Đọc thêm tại cô ấy trang sinh học.