随着数字世界的兴起，分析数据是一项艰巨的任务。 为此，人们寻求数据挖掘和数据科学人员等专业人士。
他们将使用编程语言帮助抓取这些数据，对其进行分析，然后提供更好的解决方案。
他们使用解决问题的能力、数学技能和概念来得出这个解决方案。
关键精华
- 数据挖掘侧重于从大型数据集中提取模式，而数据科学涵盖整个数据处理管道。
- 数据科学涉及跨学科技能，而数据挖掘主要需要统计和计算知识。
- 数据科学应用范围从决策制定到预测分析，而数据挖掘支持模式识别和异常检测。
数据挖掘与数据科学
数据挖掘 是分析大量数据以提取有价值的见解的过程，并用于各种应用程序。 数据科学是一个更广泛的领域，包括数据挖掘和其他相关学科，如统计学、机器学习和计算机科学。
组织使用数据挖掘通过从大量给定数据库中提取特定数据来解决大型业务问题。
它用于各种应用，例如医疗保健行业、制造工程、金融银行、欺诈检测、教育、测谎和购物篮分析。
对数据库和相关编程语言有基本的了解将有助于数据挖掘。
数据科学是人们将执行高级数据分析的领域。 由于我们生活的数字世界，数据科学家可以从事许多高薪工作。
学习数据科学主要涉及的两种主要语言是R和 蟒蛇. 人们需要牢牢掌握这两种语言和良好的解决问题的能力才能在这项工作中取得成功。
对比表
| 比较参数 | 数据挖掘 | 数据科学 |
|---|---|---|
| 定义 | 这是一个涉及处理大量数据的领域 | 它是一种用于从大量数据中提取重要信息的技术 |
| 宗旨 | 科学目的 | 商业目的 |
| 数据类型 | 结构化、半结构化和非结构化数据 | 结构化数据 |
| 目标 | 它有助于使数据更稳定 | 它用于为组织制作以数据为中心的产品 |
| 另一个名字 | 数据考古 | 数据驱动的科学 |
什么是数据挖掘？
借助此方法，您可以增加收入成本、改善客户关系并降低风险。 在数据挖掘中，您必须清理原始数据并找到模式。
下一个过程是创建模型。 创建模型后，您应该测试这些模型。 为此，您需要了解机器学习、统计和数据库系统。
有许多可用的数据挖掘类型，例如图片数据挖掘、社交媒体挖掘、音频挖掘、文本挖掘、Web 挖掘和视频挖掘。 也可以使用 Excel 进行数据挖掘。
为此，您需要了解 Excel 和 SQL 数据库。 许多大型软件公司都从事数据挖掘。 其中，Sisense 位居第一。 借助数据挖掘，组织可以轻松启用基于知识的数据。
当您将它与其他统计数据应用程序进行比较时，它是具有成本效益的过程之一。 这是您可以在短时间内分析大量数据的快速过程之一。
数据挖掘的缺点是一些组织会将用户数据出售给其他一些组织以换取金钱。 数据分析软件需要非常高级的培训才能工作。 您不能简单地使用普通软件。
什么是数据科学？
数据科学是清理和处理数据以执行高级数据分析的一种形式。 这是一个涉及编程技能、数学和统计知识的研究领域。
它将产生良好的洞察力。 在此基础上，分析师会将业务转变为更好的方式。 数据科学家发现哪些问题需要回答。
在此基础上，他们将不得不找到相关数据。 为此，他们需要具备业务分析技能以及清理和呈现数据的能力。
许多商业组织使用数据科学家来分析和管理大量数据。 在这个领域，您可以深入了解结构化和非结构化数据。
他们需要使用不同的科学方法和算法来解决数据。 就学习目的而言，这是很好的职业之一。
数据科学涉及的主要主题是统计、商业智能、数学、算法、编码、数据结构和机器学习。
因为进化了 IoT，也就是物联网，未来对数据科学家的需求会很大。 数据科学家将创造数百万个工作岗位。
要学习数据科学课程，您需要拥有相关领域的学士学位。 如果你读硕士而不是自学就好了，因为很多人自学之后都在找工作。
数据挖掘与数据科学之间的主要区别
- 数据挖掘是人们会处理大量数据的领域。 另一方面，数据科学涉及从大量数据中提取信息。
- 数据挖掘的主要目的是科学的。 另一方面，数据科学的主要目的是商业。
- 数据挖掘涉及的数据类型有结构化、半结构化和非结构化。 另一方面，数据科学涉及的数据类型是结构化的。
- 数据挖掘的目标是使数据更稳定。 另一方面，数据科学旨在使组织以数据为中心。
- 数据挖掘也称为数据考古学。 另一方面，数据科学也被称为数据驱动科学。
- 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
最后更新时间：18 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari 拥有塔帕尔大学计算机工程学士学位（2006 年）。 他在技术领域拥有 20 年的经验。 他对各种技术领域都有浓厚的兴趣，包括数据库系统、计算机网络和编程。 你可以在他的网站上阅读更多关于他的信息 生物页面.
这对我来说非常有用。我期待更多地了解这个主题。
我觉得讽刺的是，当数据分析软件的目的是简化数据任务时，它需要高级培训。
数据科学和数据挖掘都是非常有趣的领域，但需要大量的知识和技能才能擅长。我很想更多地了解每个领域的优点和缺点。
是的，我还想更深入地研究这些领域带来的挑战以及如何解决这些挑战。
我不同意，优点很明显。我们可能会在下一节中了解更多信息。
考虑到随着世界变得更加数字化而提供的就业机会数量，数据科学研究似乎是一个非常有前途的领域。
数据挖掘似乎存在某些道德问题，需要在用户数据和隐私方面予以解决。
本文深入了解数据挖掘和数据科学之间的主要区别。对于那些想要进入这些领域的人来说至关重要。