Data Scientist vs Data Mining különbségek
Az adattudósok olyan emberek, akik programozási kódot hoznak létre, felhasználják a statisztikák gazdag kombinációjának elkészítésére, és tudásukat felhasználják az üzleti adatokkal kapcsolatos üzleti betekintés létrehozására és generálására. Az adattudomány lényegében egy interdiszciplináris terület a rendszerekről és folyamatokról, amely különféle formákból vonja ki az ismereteket és az ismereteket az adatokból.
Az adatbányászat viszont a minták felfedezésének és megtalálásának folyamata nagy adatsorok formájában, amelyek statisztikai, gépi tanulási és adatbázis-rendszerek kereszteződésén keresztüli funkciókat foglalnak magukban. Az adatminták kibontásához intelligens folyamatokat és kibontási eszközöket használnak. Az általános cél az, hogy a releváns információkat kinyerjék az adatkészletből, és átalakítsák azokat felismerhető struktúrává további felhasználás céljából. Ez magában foglalja az adatkezelő eszközöket, következtetési szempontokat, összetettséggel kapcsolatos szempontokat, érdekes mutatókat, a felfedezett struktúrák utófeldolgozását stb. Az ötlet az, hogy a mintákat és a tudást hatalmas mennyiségű adatból nyerje ki, és ne magának az adatnak a kinyerésére. Támogatja továbbá a döntéstámogató rendszerek alkalmazását, beleértve a mesterséges intelligenciával, az üzleti intelligenciával és a gépi tanulással kapcsolatoskat is.
Az adatok és az ügyfelek bizalmasságának biztonsága a biztonság szempontjából napról napra növekszik, és ezért sürgõssé válik az adattudósok kiküldése, mivel ezek célja nemcsak az adatok védelme, hanem jelentõs elemzést és kivonatolást is biztosít a szervezet elõsegítése érdekében. és az üzleti élet a jövőbeni trendekkel, és hogyan javíthatja a vállalat a mai jelenlegihez képest, különféle oszlopdiagramok, kördiagramok és más hisztogramok fenntartásával. Az adattudósok abban különböznek az adatfejlesztőktől, hogy az adatfejlesztők, akár az ETL fejlesztői, akár egy nagy adatfejlesztők, az adatok átalakítását és az adatok formázását célozzák olyan formában, amelyre az adattudósnak szüksége van technikáinak alkalmazásához.
A tényleges bányászati feladatok magukban foglalják az érdekes minták, például az adatrekordok csoportjai, például a klaszteranalízis, az anomália észlelése, mint a szokatlan rekordok és az olyan függőségek, mint például a szekvenciális mintabányászat, az asszociációs szabályok bányászata. A térindex a széles körben alkalmazott adatbázis-technika.
Fej-fej különbségek az adattudós és az adatbányászat között
Az alábbiakban a 7 legjobb összehasonlítás található az adattudós és az adatbányászat között 
Főbb különbségek az adattudós és az adatbányászat között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le az adattudós és az adatbányászat közötti legfontosabb különbségeket
- Egy adattudós rendelkezik az erőteljes műszaki ismeretekkel és a megfelelő eszközökkel ahhoz, hogy dolgozzon és a releváns információkat kiszámítsa olyan matematikai függvények alkalmazásával, mint a kollinearitás, regressziós elemzés stb. Alkalmazza az algoritmusokat és rendszeresen elvégzi a társadalmi-számítási elemzést, míg az adatok A bányászat metaadatok használatát használja, amelyek adatokkal vannak ellátva, és hogy a metaadatok felhasználják az információk kinyerésére a kulcsszavak és a lekérdezés alapján. Az adatbányászati technikák felhasználják az algoritmusok alkalmazási lehetőségét is a múltbeli tendenciák kinyerésére a jelenlegi és a régi rendszerekből.
- Az adattudós szerepe és felelőssége magában foglalja a nem irányított kutatást, a nyílt végű vállalati kérdések feltevését, a hatalmas mennyiségű adat kinyerését több külső és belső forrásból. Kialakított elemző programokat, statisztikai és gépi tanulási módszereket is alkalmaz, hogy később adatokat hozzon létre, hogy felhasználható legyen előíró modellezésben és prediktív modellezésben, míg az adatbányászat magában foglalja a tervezést, az állandó adattárolók megvalósítását, a teljesítmény-hangolási módszereket, az automatikus mentés és kapacitástervezés létrehozását az integritás kezelésével, az adattárak és az adatbázisok titkossága és elérhetősége.
- Példa segítségével megértsük az adattudós szerepét. Fontolja meg azt a forgatókönyvet, amikor édességboltot működtet, és érdekli, hogy tudni kívánja, mely édességek kapták a legtöbb pozitív visszajelzést. Ilyen esetekben az Ön adatforrásai nem korlátozódnak csupán az adatbázisokra, hanem a közösségi média webhelyeire és az ügyfelek visszajelzéseire is kiterjedhetnek. Ilyen esetekben az Adattudós az a személy, aki segítségére kerül. Ő a megfelelő személy az Ön számára, mivel az összes releváns forrásból származó történeti adatokkal rendelkezik, és nem csak egyetlen adatbázisból. mivel ha ugyanaz a helyzet, de inkább érdekli az édességről az elmúlt nyolc év adatainak megismerése, mint amire szüksége lenne a bányászatnak nevezett technika. Az adatbányászat során alaposan belemerül az adattörténetbe, és megtalál minden olyan információt, amely távolról relevánsnak tűnik.
- Az adattudósoktól elvárják, hogy adatközpontú megoldásokat dolgozzanak ki a szervezet legújabb kihívásaira. Arra számítana, hogy új algoritmusokat fog kidolgozni, amelyek hatékonyan tudják megoldani a komplex problémákat azáltal, hogy új eszközöket építnek fel a munka automatizálására, míg az adatbányászat elsősorban a rendszer végrehajtására összpontosít, az ügyfelek igényei és az ipar igényei alapján. Ezenkívül eszközt mutat be a különféle adatforrások elemzésére a csalási minták és az esetleges biztonsági szabálysértések felderítése érdekében.
Data Scientist vs Data Mining összehasonlító táblázat
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le az összehasonlító táblázatot az Data Scientist vs Data Mining között
| Az összehasonlítás alapja | Adattudós | Adatbányászat |
| Mi az | Egy személy | Egy technika |
| Meghatározás | Az adattudós jót tesz a statisztikáknak, mint bármely véletlenszerű szoftverfejlesztő elemző, és jobban ismeri a szoftverfejlesztési készségeket, mint bármely statisztikus. | Az adatbányászat az adatbázisban tárolt, korábban ismeretlen és homályos információk megszerzésének vagy összegyűjtésének módja. Az információ ezután felhasználható releváns üzleti döntések meghozatalára. |
| Adatok a | Az adatok lehetnek strukturált, félig strukturált és strukturálatlan is. Ez az adatelemzés olyan területeinek folytatódik, mint például az adatbányászat, a statisztika és a prediktív elemzés. | Ezt a szójelzést gyakran alkalmazzák nagyméretű adatok vagy információk előállítására és feldolgozására gyűjtés, kibontás, elemzés, statisztika és raktározás felhasználásával. |
| Szükség és származás | Az adattudósok szó a 80-as évek elején létezett, ám elsődleges igényüket a mai forgatókönyv látja, amikor a világ hatalmas adatokkal rendelkezik a fenntartásához | Az adatbányászat kifejezést párhuzamosan fejlesztették, és a 90-es években sokkal elterjedtebbé vált. Eredetileg a KDD-nek (Knowledge Discovery in Databases) tartozik, amely egy folyamat, amellyel az adatbázisokban már meglévő adatokból tudást találhat. |
| A munka területe | Tudományos kutatás és kutatás | Üzleti folyamatok |
| Cél | Ügyfél-központú releváns adatok előállítása | Használható adatok létrehozása |
| Cél | Célja, hogy prediktív modelleket, szociális média elemzési trendeket készítsen és ismeretlen tényeket derítsen ki | A cél a korábban ismert rejtett adatok keresése és megtalálása |
Következtetés - Adattudósok és az adatbányászat
Ebben a Data Scientist vs Data Mining bejegyzésben olvassuk el az Data Scientist vs Data Mining kulcsfontosságú különbségeit. Remélem tetszett a hozzászólás. Legyen híreink blogunkra további cikkekért.
Ajánlott cikk
Ez útmutatóként szolgál az adattudós és az adatbányászat közötti különbségek, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés összefoglalásához. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Adattudós vs. üzleti elemző - derítse ki az öt félelmetes különbséget
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 csodálatos összehasonlítás
- Prediktív elemzés vs. adatbányászat - melyik a leghasznosabb
- Tudja meg a legjobb 7 különbséget az adatbányászat és az adatelemzés között