Duomenų mokslas prieš duomenų gavybą

„BrainStation“ duomenų mokslininko karjeros vadovas gali padėti žengti pirmuosius žingsnius pelningos duomenų mokslo karjeros link. Skaitykite toliau, kad apžvelgtumėte pagrindinius duomenų mokslo ir duomenų gavybos skirtumus.



Tapkite duomenų mokslininku

Pasikalbėkite su mokymosi patarėju ir sužinokite daugiau apie tai, kaip mūsų stovyklos ir kursai gali padėti jums tapti duomenų mokslininku.



Spustelėdami Pateikti sutinkate su mūsų Sąlygos .

Pateikti

Nepavyko pateikti! Atnaujinti puslapį ir bandyti dar kartą?

Sužinokite daugiau apie mūsų Data Science Bootcamp

Ačiū!

Greitai susisieksime.



Peržiūrėkite „Data Science Bootcamp“ puslapį

Kadangi pasaulis vis labiau domisi duomenų mokslu, suprantama, kad gali kilti painiavos dėl terminijos, kuri dažnai neteisingai vartojama pakaitomis. Turėdami tai omenyje, atidžiau pažvelgėme į duomenų mokslo ir duomenų gavybos skirtumą.

Duomenų mokslas

Kaip palietėme kitose šio vadovo srityse, duomenų mokslas yra sritis, kuri naudoja matematiką ir technologijas, kad surastų kitaip nematomus modelius didžiuliuose neapdorotų duomenų kiekiuose, kuriuos vis dažniau generuojame. Siekdami tiksliai prognozuoti ir priimti protingus sprendimus, duomenų mokslas leidžia mums rasti kitaip nepastebimų įžvalgų, kurios slepiasi aiškiai matomuose duomenų telkiniuose.

Duomenų mokslo poveikis verslui ir visuomenei yra didžiulis, o duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimas tampa vis neatidėliotinu išmaniųjų įmonių prioritetu – MIT tyrimai rodo, kad įmonės, pirmaujančios duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimo srityje, buvo šešiais procentais pelningesnės. nei jų konkurentai – duomenų mokslo sritis daro įtaką ir keičia mūsų požiūrį į geriausią rinkodaros praktiką, vartotojų elgseną, veiklos problemas, tiekimo grandinės ciklus, įmonių komunikaciją ir nuspėjamąsias analizes.



Augantis tikėjimas duomenų mokslu iš tikrųjų yra nuoseklus visose verslo rūšyse. Dresnerio tyrimas parodė, kad pramonės šakos, pirmaujančios investicijoms į didelius duomenis, yra telekomunikacijos (95 procentai), draudimas (83 procentai), reklama (77 procentai), finansinės paslaugos (71 procentas) ir sveikatos priežiūra (64 procentai).

Duomenų mokslas yra plati sritis, apimanti nuspėjamąją priežastinę analizę (arba būsimo įvykio galimybių prognozavimą), preskriptyviąją analizę (kurioje nagrinėjami įvairūs veiksmai ir susiję rezultatai) ir mašininį mokymąsi, apibūdinantį algoritmų naudojimo mokymui procesą. kompiuteriai, kaip rasti duomenų šablonus ir numatyti prognozes.

„BrainStation“ skaitmeninių įgūdžių tyrime nustatyta, kad duomenų mokslininkai pirmiausia kuria naujas idėjas, produktus ir paslaugas, o ne kiti duomenų specialistai, kurie daugiau laiko skiria esamų platformų optimizavimui. Be to, duomenų mokslininkai yra unikalūs tarp didelių duomenų profesionalų, nes jų dažniausiai naudojamas įrankis yra Python.



Nors duomenų mokslas yra plati sritis, galutinis jo tikslas yra naudoti duomenis, kad būtų priimti geriau pagrįsti sprendimai.

Duomenų gavyba

Kai duomenų mokslas yra plati sritis, duomenų gavyba apibūdina daugybę duomenų mokslo metodų, leidžiančių išgauti informaciją iš duomenų bazės, kuri kitaip buvo neaiški arba nežinoma. Duomenų gavyba yra proceso, žinomo kaip, žingsnis

žinių atradimas duomenų bazėse arba KDD, ir, kaip ir kitose kasybos formose, visa tai susiję su ko nors vertingo ieškojimu. Kadangi duomenų gavyba gali būti vertinama kaip duomenų mokslo pogrupis, tai, žinoma, sutampa; duomenų gavyba taip pat apima tokius veiksmus kaip duomenų valymas, statistinė analizė ir modelių atpažinimas, taip pat duomenų vizualizavimas, mašininis mokymasis ir duomenų transformavimas.

Tačiau ten, kur duomenų mokslas yra daugiadisciplinė mokslinių tyrimų sritis, duomenų gavyba labiau susijusi su verslo procesu ir, skirtingai nei mašininis mokymasis, duomenų gavyba nėra susijusi tik su algoritmais. Kitas esminis skirtumas yra tas, kad duomenų mokslas nagrinėja visų rūšių duomenis, o duomenų gavyba pirmiausia susijusi su struktūriniais duomenimis.

Duomenų gavybos tikslas iš esmės yra paimti duomenis iš bet kokio šaltinio ir padaryti juos patogesniu naudojimu, kai duomenų mokslas turi didesnius tikslus kurti į duomenis orientuotus produktus ir priimti duomenimis pagrįstus verslo sprendimus.

Kategori: Žinios