Naučte sa 5 užitočných porovnaní medzi údajmi a štatistikami

• Rozdiel medzi vedou a údajmi

Rozdiel medzi vedou a údajmi

Dátová veda je jedným z rýchlo sa rozvíjajúcich trendov v oblasti výpočtovej techniky a je obrovskou multidisciplinárnou oblasťou. Dátová veda kombinuje aplikáciu predmetov, najmä informatika, softvérové ​​inžinierstvo, matematika a štatistika, programovanie, ekonómia a podnikový manažment. Veda o údajoch je založená na zbere, príprave, analýze, správe, vizualizácii a uchovávaní veľkého množstva informácií. Jednoducho povedané, vedu o údajoch možno chápať tak, že majú silné spojenia s databázami vrátane veľkých údajov a počítačovej vedy. Vedec údajov je jednotlivec s primeranými znalosťami domény relevantnými pre danú otázku.

Veľké dáta sú úzko integrované s dátovou vedou a v skutočnosti sa vyvinuli s veľkými údajmi v rôznych aplikáciách a prípadoch použitia. Uvedomujeme si, že veľké údaje sú väčšinou k dispozícii v neštruktúrovaných formátoch a obsahujú nečíselné údaje. Užitočné informácie sa ľahko pochovávajú vo veľkých údajoch, ktoré pozostávajú z blogov, zvukových / obrazových súborov, obrázkov, textových správ, sociálnych sietí atď. Všetky tieto údaje sú iba šumom, pokiaľ nie sú analyzované a nie sú z nich extrahované užitočné informácie. V súčasnosti podniky navyše považujú internet za svoj primárny informačný kanál z dôvodu rastúcej úlohy sociálneho webu a jeho obchodného potenciálu. Všetky tieto údaje sú pre vedca údajov veľmi zaujímavé, pretože ich použitím je možné vyriešiť mnohé problémy pre organizácie, ako aj pre spoločnosti.

Dátová veda je špecializovaná zručnosť a možno ju chápať ako:

• Dizajn a implementácia v 4A - dátová architektúra, akvizícia, analýza a archivácia
• Aplikácia pokročilých techník v matematike a štatistike na modelovanie údajov pre hĺbkovú analýzu
• Adekvátne zručnosti v oblasti programovania a vývoja, zručnosti v oblasti vývoja algoritmov
• Analytické a etické uvažovanie
• Komunikačné a obchodné zručnosti

Preto je zrejmé, že veda o údajoch je interdisciplinárnou oblasťou a na získanie ovládnutia v tejto oblasti potrebuje rôzne súbory zručností. Prípady použitia vo vede údajov sú podobné analýze údajov - začínajú jasným prehlásením o probléme a rozhodnutím sa nakoniec končia dobre definovanými metrikami. Preto sa vedci údajov považujú za oboznámených s obchodnými modelmi a paradigmami, ktorí kladú dobré obchodné otázky, aby získali zmysluplné informácie o daných súboroch údajov.

Štatistika je ďalším širokým predmetom, ktorý sa zaoberá štúdiom údajov a je široko používaný v mnohých oblastiach. Štatistika poskytuje metodiku na vyvodenie záverov z údajov. Poskytuje rôzne metódy na zhromažďovanie údajov, ich analýzu a interpretáciu výsledkov a vedci, vedci a matematici ich často používajú pri riešení problémov. Štatistika je synonymom pre činnosti náročné na údaje - zber, spracovanie a interpretácia spracovaných údajov.

Hoci štatistika poskytuje metódy zberu a analýzy údajov, pomáha získavať informácie z číselných a kategorických údajov. Kategorické údaje sa týkajú jedinečných údajov, príkladmi sú krvné skupiny osoby, rodinný stav atď. Štatistika je v štúdiách týkajúcich sa údajov veľmi dôležitá, pretože pomáha pri

• Rozhodovanie o type údajov potrebných na riešenie daného problému
• Usporiadanie a zhrnutie údajov
• Analýza, ktorá sa má urobiť na vyvodenie záverov z údajov
• Posúdenie efektívnosti výsledkov a vyhodnotenie neistôt

Metódy poskytované štatistikou zahŕňajú:

• Dizajn pre plánovanie a vykonávanie výskumu
• Popisy, ktoré zahŕňajú skúmanie a sumarizáciu údajov
• Vytváranie predpovedí a dedukcie pomocou javov reprezentovaných údajmi

Porovnanie Head to Head medzi Data Science vs Statistics (Infographics)

Nižšie je päť najlepších porovnaní medzi Data Science vs Statistics

Kľúčové rozdiely medzi vedeckými údajmi a štatistikami

• Dátová veda kombinuje multidisciplinárne oblasti a výpočty na interpretáciu údajov pre rozhodovanie, zatiaľ čo štatistika sa vzťahuje na matematickú analýzu, ktorá využíva kvantifikované modely na reprezentáciu daného súboru údajov.
• Veda o údajoch je viac zameraná na oblasť veľkých údajov, ktorá sa snaží poskytnúť informácie z veľkého množstva komplexných údajov. Na druhej strane štatistika poskytuje metodiku zberu, analýzy a vyvodenia záverov z údajov.
• Veda o údajoch využíva nástroje, techniky a princípy na preosievanie a kategorizáciu veľkých objemov údajov do vhodných súborov údajov alebo modelov. To je v rozpore so štatistikami, ktoré sa obmedzujú na nástroje, ako sú frekvenčná analýza, stredná hodnota, medián, analýza rozptylu, korelácia a regresia atď.
• Veda o údajoch bude skúmať a kontrolovať údaje, aby sa odvodili faktické, kvantitatívne a štatistické závery. Toto je v protiklade so štatistikou, ktorá sa zameriava na analýzu pomocou štandardných techník zahŕňajúcich matematické vzorce a metódy.
• Vedec údajov musí mať zručnosti na analýzu a zjednodušenie problémov pomocou zložitých súborov údajov na zisťovanie informácií, zatiaľ čo štatistik bude používať techniky numerickej a kvantitatívnej analýzy.

Tabuľka porovnania údajov proti štatistike

Rozdiely medzi vedeckými údajmi a štatistikami sú vysvetlené v nasledujúcich bodoch

Základ pre porovnanie	Data Science	štatistika
zmysel	Interdisciplinárna oblasť vedeckých techník Podobne ako pri ťažbe údajov, používa procesy, algoritmy a systémy Výpis informácií o štatistikách z údajov (štruktúrovaných alebo nestrukturovaných)	Poskytuje súbor metód na reprezentáciu údajov Pobočka matematiky Poskytnite metódy navrhovania experimentov Plánuje zhromažďovanie údajov, analýzu a reprezentáciu pre ďalšie hodnotenia
pojem	Na základe vedeckých výpočtových techník Zahŕňa strojové učenie, ďalšie analytické procesy, obchodné modely Používa pokročilú matematiku a štatistiku na odvodenie nových informácií z veľkých dát Široká disciplína, ktorá zahŕňa programovanie, porozumenie obchodných modelov, trendov atď.	Štatistika je veda o údajoch Používa sa na meranie alebo odhad atribútu Používa štatistické funkcie alebo algoritmy na súbory údajov na určenie hodnôt vhodných pre skúmaný problém
Základ formácie	Riešenie problémov súvisiacich s údajmi Modelovanie veľkých údajov na analýzu smerujúcu k porozumeniu trendov, vzorcov, správania a podnikovej výkonnosti Podporuje rozhodovanie	Navrhovať a formulovať otázky z reálneho sveta na základe údajov Reprezentujte dáta vo forme tabuliek, grafov, grafov Pochopiť techniky analýzy údajov Podpora rozhodovania
Oblasti použitia	Systémy zdravotnej starostlivosti financie Detekcia podvodov a vniknutí Výrobné inžinierstvo Analýza trhu atď.	· Obchod a obchod priemysel Populačné štúdie, ekonómia Psychológia Biológia a fyzikálne vedy Astronómia atď.
Prístup	Pri riešení problémov používajte vedecké metódy pomocou náhodných údajov Identifikuje požiadavky na údaje pre daný problém Identifikujte techniky na získanie požadovaných výsledkov Poskytnúť hodnotu organizáciám, ktoré používajú údaje	Používanie matematických vzorcov, modelov a konceptov Analýza náhodných údajov Odhadujte hodnoty pre rôzne atribúty údajov Určenie správania na základe údajov

Záver - veda o údajoch vs. štatistika

V súhrne možno poznamenať, že veda a štatistika údajov sú nerozoznateľné a úzko prepojené. Je zrejmé, že štatistika je nástrojom alebo metódou pre vedu o údajoch, zatiaľ čo veda o údajoch je široká oblasť, v ktorej je štatistická metóda podstatnou súčasťou. Veda a štatistika údajov budú naďalej existovať a medzi týmito dvoma disciplínami existuje veľké prekrývanie. Všimnite si tiež, že všetci štatistici sa nemôžu stať vedcami údajov a naopak. Veda o údajoch sa nedávno vyvinula s veľkými údajmi a v nadchádzajúcich rokoch bude naďalej rásť, pretože rast údajov sa zdá byť nikdy nekončiaci.

Odporúčaný článok

Toto bol sprievodca pre Data Science vs Statistics, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

1. Data Science Vs Data Engineering
2. Štatistika alebo strojové učenie
3. Data Science vs Softwarové inžinierstvo
4. Data Science vs Machine Learning