Vedec údajov verzus rozdiely v ťažbe údajov
Vedci údajov sú ľudia, ktorí vytvárajú programovací kód, používajú ich na vytváranie bohatého súboru kombinácií štatistík a využívajú svoje znalosti na vytváranie a generovanie obchodných informácií o údajoch. Veda o údajoch je v podstate interdisciplinárnou oblasťou o systémoch a procesoch, ktorá získava poznatky a poznatky z údajov v rôznych formách.
Na druhej strane získavanie údajov je proces zisťovania a zisťovania vzorcov vo forme veľkých súborov údajov zahŕňajúcich funkcie na križovatke štatistík, strojového učenia a databázových systémov. Na extrahovanie vzorov údajov sa používajú inteligentné procesy a extrakčné nástroje. Celkovým cieľom je extrahovať relevantné informácie zo súboru údajov a transformovať ich do rozpoznateľnej štruktúry na ďalšie použitie. Zahŕňa nástroje na správu údajov, úvahy o dedukcii, úvahy o zložitosti, zaujímavé metriky, následné spracovanie objavených štruktúr, atď. Cieľom je extrahovať vzory a vedomosti z obrovského množstva údajov, a nie extrahovanie samotných údajov. Podporuje tiež všetky aplikácie systémov na podporu rozhodovania, ktoré zahŕňajú tie, ktoré sa týkajú umelej inteligencie, podnikovej inteligencie a strojového učenia.
Hodnota dôvernosti údajov a klientov so zreteľom na bezpečnosť sa každým dňom zvyšuje, a preto je naliehavo potrebné nasadiť vedcov údajov, pretože ich cieľom nie je len chrániť vaše údaje, ale tiež poskytuje zmysluplnú analýzu a extrakcie, aby sa posilnila vaša organizácia. a obchodovať s budúcimi trendmi a ako sa spoločnosť môže zlepšiť z dnešného stavu udržiavaním rôznych stĺpcových grafov, koláčových grafov a iných foriem histogramov. Vedci údajov sa líšia od vývojárov údajov takým spôsobom, že cieľom vývojárov údajov, či už je to vývojár ETL alebo veľký vývojár údajov, je transformácia údajov a ich formovanie do formy, ktorú potrebuje vedec údajov na uplatnenie svojich techník.
Medzi skutočné ťažobné úlohy patrí použitie zaujímavých vzorov, ako sú skupiny dátových záznamov, ako je klastrová analýza, detekcia anomálií, ako sú neobvyklé záznamy a závislosti, ako napríklad postupná ťažba vzorov, ťažba asociačných pravidiel. Priestorový index je široko používaná technika databázy.
Rozdiely medzi jednotlivými údajmi medzi vedcom údajov a ťažbou údajov
Nasleduje Top 7 Porovnanie medzi Data Scientist vs Data Mining 
Kľúčové rozdiely medzi vedcom údajov a ťažbou údajov
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi vedcom údajov a ťažbou údajov
- Vedec údajov má silný súbor technických zručností a správny súbor nástrojov na prácu a odvodenie relevantných informácií pomocou matematických funkcií, ako je kolinearita, regresná analýza atď. Aplikuje tiež algoritmy a pravidelne vykonáva sociálno-výpočtovú analýzu, zatiaľ čo údaje ťažba využíva metaúdaje, ktoré sú údajmi o údajoch a ktoré sa používajú na extrahovanie informácií na základe vašich kľúčových slov a dotazu. Techniky získavania údajov tiež využívajú potenciál na použitie algoritmov na extrahovanie minulých trendov zo súčasných aj zo starších systémov.
- Úlohy a zodpovednosti vedca údajov zahŕňajú nepriamy výskum, vytváranie otvorených otázok založených na spoločnosti, získavanie obrovského množstva údajov z viacerých externých aj interných zdrojov. Zamestnáva tiež sofistikované analytické programy, štatistické metódy a metódy strojového učenia na vytvorenie údajov, ktoré sa neskôr použijú pri normatívnom modelovaní a prediktívnom modelovaní, zatiaľ čo dolovanie údajov zahŕňa návrh, implementáciu trvalých úložísk údajov, metódy ladenia výkonu, vytváranie automatického zálohovania a plánovanie kapacity pomocou riadenia integrity., dôvernosť a dostupnosť skladov údajov a databáz.
- Pochopme úlohu údajového vedca pomocou príkladu. Zoberme si scenár, v ktorom prevádzkujete obchod so sladkosťami a zaujíma vás, ktoré sladkosti získali najpriaznivejšiu spätnú väzbu. V takomto prípade sa vaše zdroje údajov neobmedzia iba na databázy, ale môžu sa rozšíriť aj na webové stránky sociálnych médií a spätnú väzbu od zákazníkov. V takých prípadoch je vedec údajov osoba, ktorá by prišla na vašu záchranu. Je to pre vás tá správna osoba, pretože má historické údaje zo všetkých relevantných zdrojov a nielen z jednej databázy. zatiaľ čo v prípade rovnakej situácie, ale máte väčší záujem zistiť údaje o sladkostiach za posledných 8 rokov, budete potrebovať techniku známu ako ťažba. Pri získavaní údajov sa hlboko prechádzate do histórie údajov a nájdete všetky informácie, ktoré sa zdajú byť na diaľku relevantné.
- Očakáva sa, že vedec údajov navrhne riešenia založené na údajoch o najnovších výzvach v organizácii. Očakáva sa, že vymyslí nové algoritmy, ktoré dokážu efektívne vyriešiť zložité problémy vytvorením nových nástrojov na automatizáciu práce, zatiaľ čo ťažba údajov sa zameriava hlavne na implementáciu systému založeného na potrebách zákazníkov a odvetvových požiadavkách. Predstavuje tiež nástroj na analýzu rôznych zdrojov údajov s cieľom odhaliť vzorce podvodu a možné narušenia bezpečnosti.
Porovnávacia tabuľka vedcov údajov verzus dolovanie údajov
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte porovnávaciu tabuľku medzi Data Scientist vs Data Mining
| Základ pre porovnanie | Vedec dát | Dolovanie dát |
| Čo je to | Osoba | Technika |
| definícia | Vedec údajov má dobré štatistické údaje ako ktorýkoľvek náhodný analytik softvérového inžinierstva a má oveľa lepšie zručnosti v oblasti vývoja softvéru ako ktorýkoľvek iný štatistik. | Získavanie údajov je metóda získavania alebo zhromažďovania informácií uložených v databáze, ktorá bola predtým neznáma a nejasná. Tieto informácie sa potom môžu použiť na prijímanie príslušných obchodných rozhodnutí. |
| Údaje z | Údaje môžu byť vo forme štruktúrovaných, pološtrukturovaných alebo neštruktúrovaných. Je to pokračovanie v oblasti analytických údajov, ako je získavanie údajov, štatistika a prediktívna analýza. | Toto buzzword sa často používa na vytváranie a spracovanie rozsiahlych údajov alebo informácií pomocou zberu, extrakcie, analýzy, štatistiky a skladovania. |
| Potreba a pôvod | Slovo vedci boli už začiatkom 80-tych rokov, ale ich hlavná požiadavka je zrejmá v dnešnom scenári, keď má svet k dispozícii obrovské množstvo údajov. | Termín dolovanie údajov sa vyvíjal súbežne a v 90. rokoch sa stal veľmi rozšíreným. Za svoj pôvod vďačí spoločnosti KDD (Knowledge Discovery in Databases), čo je proces získavania poznatkov z údajov, ktoré sa už nachádzajú v databázach. |
| Pracovná oblasť | Vedecké štúdie a výskum | Obchodné procesy |
| terč | Vytvárať relevantné údaje zamerané na klienta | Na vytvorenie použiteľných údajov |
| cieľ | Jeho cieľom je vytvárať prediktívne modely, trendy v analýze sociálnych médií a odvodzovať neznáme fakty | Cieľom je vyhľadávanie a nájdenie predtým známych skrytých údajov |
Záver - Vedci údajov vs ťažba údajov
V tomto príspevku Data Scientist vs Data Mining sa dočítame o kľúčových rozdieloch medzi Data Scientist vs Data Mining. Dúfam, že sa vám príspevok páčil. Zostaňte naladení na náš blog, kde nájdete ďalšie články.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na rozdiely medzi vedcom údajov verzus dolovaním údajov, ich významom, porovnávaním údajov medzi jednotlivými hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacími tabuľkami a závermi. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Vedec údajov vs obchodný analytik - zistite 5 úžasných rozdielov
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných porovnaní
- Prediktívna analýza v porovnaní s dolovaním údajov - ktorá je užitočnejšia
- Spoznajte najlepší rozdiel medzi analýzou údajov o ťažbe dát z Vs