Znanost o podacima protiv rudarenja podataka

BrainStationov vodič za karijeru Data Scientist može vam pomoći da napravite prve korake prema unosnoj karijeri u znanosti o podacima. Čitajte dalje za pregled ključnih razlika između znanosti o podacima i rudarenja podataka.

Postanite Data Scientist

Razgovarajte sa savjetnikom za učenje kako biste saznali više o tome kako vam naši kampovi i tečajevi mogu pomoći da postanete Data Scientist.

Klikom na Pošalji prihvaćate naše Pojmovi .

Nije moguće poslati! Osvježiti stranicu i pokušati ponovno?

Hvala vam!

Uskoro ćemo se javiti.

Kako se svijet sve više zanima za znanost o podacima, razumljivo je da može doći do zabune oko terminologije koja se često pogrešno koristi naizmjenično. Imajući to na umu, pobliže smo pogledali razliku između znanosti o podacima i rudarenja podataka.

Znanost o podacima

Kao što smo se dotakli u drugim područjima ovog vodiča, znanost o podacima je polje koje koristi matematiku i tehnologiju kako bi pronašlo inače nevidljive obrasce u ogromnim količinama sirovih podataka koje sve više generiramo. S ciljem donošenja točnih predviđanja i pametnih odluka, znanost o podacima omogućuje nam da pronađemo inače neprimjetne uvide koji se kriju na vidiku u tim riznicama podataka.

Poslovni i društveni utjecaji znanosti o podacima su golem, a kako donošenje odluka temeljeno na podacima postaje sve hitniji prioritet za pametne tvrtke – istraživanje MIT-a pokazuje da su tvrtke koje su prednjačile u korištenju donošenja odluka na temelju podataka bile šest posto profitabilnije nego njihovi konkurenti – polje znanosti o podacima utječe i mijenja način na koji gledamo na najbolje marketinške prakse, ponašanje potrošača, operativne probleme, cikluse opskrbnog lanca, korporativnu komunikaciju i prediktivne analize.

Rastuće uvjerenje u znanost o podacima doista je dosljedno u svim vrstama poslovanja. Dresnerova studija pokazala je da industrije koje prednjače za ulaganja u velike podatke uključuju telekomunikacije (95 posto usvajanja), osiguranje (83 posto), oglašavanje (77 posto), financijske usluge (71 posto) i zdravstvo (64 posto).

Znanost o podacima je široko polje koje obuhvaća prediktivnu kauzalnu analitiku (ili predviđanje mogućnosti budućeg događaja), preskriptivnu analitiku (koja promatra niz radnji i povezanih ishoda) i strojno učenje, koje opisuje proces korištenja algoritama za poučavanje računala kako pronaći obrasce u podacima i napraviti predviđanja.

BrainStationovo istraživanje o digitalnim vještinama pokazalo je da znanstvenici podataka prvenstveno rade na razvoju novih ideja, proizvoda i usluga, za razliku od drugih stručnjaka za podatke koji više vremena usredotočuju na optimizaciju postojećih platformi. A Data Scientists također su jedinstveni među profesionalcima za velike podatke po tome što je njihov najčešće korišteni alat Python.

Iako je znanost o podacima široko polje, njezina je krajnja svrha korištenje podataka za donošenje bolje informiranih odluka.

Data Mining

Gdje je znanost o podacima široko područje, rudarenje podataka opisuje niz tehnika unutar znanosti o podacima za izdvajanje informacija iz baze podataka koja je inače bila nejasna ili nepoznata. Data mining je korak u procesu poznat kao

otkrivanje znanja u bazama podataka ili KDD-u, a kao i drugi oblici rudarenja, sve se radi o kopanju za nečim vrijednim. Budući da se rudarenje podataka može promatrati kao podskup znanosti o podacima, naravno postoji preklapanje; rudarenje podataka također uključuje korake kao što su čišćenje podataka, statistička analiza i prepoznavanje uzoraka, kao i vizualizacija podataka, strojno učenje i transformacija podataka.

Međutim, tamo gdje je znanost o podacima multidisciplinarno područje znanstvenog proučavanja, rudarenje podataka više se bavi poslovnim procesom i, za razliku od strojnog učenja, rudarenje podataka se ne bavi isključivo algoritmima. Druga ključna razlika je u tome što se data science bavi svim vrstama podataka, pri čemu se data mining prvenstveno bavi strukturiranim podacima.

Cilj rudarenja podataka uglavnom je uzeti podatke iz bilo kojeg broja izvora i učiniti ih upotrebljivijim, pri čemu znanost o podacima ima veće ciljeve za izgradnju proizvoda usmjerenih na podatke i donošenje poslovnih odluka temeljenih na podacima.