Data Scientist vs razlike u miniranju podataka
Znanstvenici s podacima su ljudi koji stvaraju programski kôd, koriste ih za stvaranje bogatog skupa statistika i svoje znanje koriste za stvaranje i generiranje uvida u podatke o poslovanju. Znanost podataka u osnovi je interdisciplinarno područje o sustavima i procesima koji iz podataka iz različitih oblika izvlače spoznaje i znanja.
Iskopavanje podataka, s druge strane, proces je otkrivanja i pronalaženja obrazaca u obliku velikih skupova podataka koji uključuju funkcije na sjecištu statistike, strojnog učenja i sustava baza podataka. Inteligentni procesi i alati za vađenje koriste se za izvlačenje obrazaca podataka. Opći je cilj izvući relevantne podatke iz skupa podataka i pretvoriti ih u prepoznatljivu strukturu za daljnju upotrebu. To uključuje alate za upravljanje podacima, zaključivanje, razmatranje složenosti, zanimljive metrike, naknadnu obradu otkrivenih struktura itd. Ideja je izvući uzorke i znanje iz ogromne količine podataka, a ne vađenje samih podataka. Također podržava svaku primjenu sustava za potporu odlučivanju koji uključuju one koji se odnose na umjetnu inteligenciju, poslovnu inteligenciju i strojno učenje.
Vrijednost podataka i povjerljivosti klijenta u pogledu sigurnosti povećava se iz dana u dan, pa stoga postaje hitna potreba za razmještanjem znanstvenika s podacima jer oni ne samo da žele zaštititi vaše podatke, već pružaju smislene analize i ekstrakcije kako bi se potaknula vaša organizacija i poslovanje s budućim trendovima i kako se tvrtka može poboljšati od onoga što danas ima održavanjem različitih traka, pie dijagrama i drugih oblika histograma. Znanstvenici podataka razlikuju se od programera podataka na način što razvojni programeri podataka, bilo da se radi o ETL-u ili velikom programeru podataka, žele transformirati podatke i oblikovati podatke u obliku potrebnom od strane znanstvenika podataka da primijeni svoje tehnike.
Stvarni zadaci rudarstva uključuju upotrebu zanimljivih obrazaca kao što su grupe podataka kao što su analiza klastera, otkrivanje anomalije poput neobičnih zapisa i ovisnosti poput sekvencijalnog ukopavanja uzoraka, rudarstva pravila pridruživanja. Prostorni indeks je tehnika baze podataka koja se široko koristi.
Međusobne razlike između Data Scientist i Data Mininga
Ispod je 7 najboljih usporedbi podataka Data Scientist i Data Mining 
Ključne razlike između Data Scientist i Data Mininga
Ispod su popisi točaka, opišite ključne razlike između Data Scientist i Data Mininga
- Znanstvenik podataka posjeduje snažan skup tehničkih vještina i pravi skup alata za rad i dobivanje relevantnih informacija primjenom matematičkih funkcija kao što su kolinearnost, regresijska analiza itd. Također primjenjuje algoritme i periodično provodi socio-računsku analizu, dok podatke rudarstvo koristi upotrebu metapodataka koji su podaci o podacima i koji se koriste za izvlačenje podataka na temelju vaših ključnih riječi i upita. Tehnike vađenja podataka također koriste potencijal primjene algoritama za izvlačenje prošlih trendova iz sadašnjih i iz naslijeđenih sustava.
- Uloge i odgovornosti znanstvenika za podatke uključuju neispravno istraživanje, stvaranje pitanja otvorenih tvrtki, vađenje ogromne količine podataka iz više vanjskih i unutarnjih izvora. Također koristi sofisticirane analitičke programe, statističke i strojne metode učenja kako bi kasnije kreirao podatke koji će se koristiti u prediktivnom modeliranju i prediktivnom modeliranju, dok rudarjenje podataka uključuje dizajn, primjenu upornih spremišta podataka, metode podešavanja performansi, kreiranje automatskog sigurnosnog kopiranja i planiranja kapaciteta upravljanjem integriteta, povjerljivost i dostupnost spremišta podataka i baza podataka.
- Shvatimo li ulogu znanstvenika podataka pomoću primjera. Razmislite o scenariju u kojem vodite slatku trgovinu i zanima vas koji su slatkiši dobili najpozitivniju povratnu informaciju. U takvim slučajevima vaši izvori podataka neće biti ograničeni na samo baze podataka, već bi se mogli proširiti i na web stranice društvenih medija i povratne informacije korisnika. U takvim slučajevima, Data Scientist je osoba koja bi vam se pomogla. On je prava osoba za vas jer ima povijesne podatke iz svih relevantnih izvora, a ne samo iz jedne baze podataka. dok ako postoji ista situacija, ali vas više zanima otkrivanje podataka o slatkišima u posljednjih 8 godina, nego što bi vam trebala tehnika poznata kao rudarstvo. U iskopavanju podataka kopate duboko u povijest podataka i pronalazite sve informacije koje se čine daljinski relevantnim.
- Očekuje se da će znanstvenik podataka osmisliti rješenja utemeljena na podacima na najnovijim izazovima u organizaciji. Očekuje se da će također izmisliti nove algoritme koji mogu učinkovito riješiti složene probleme izgradnjom novih alata za automatizaciju rada, dok se vađenje podataka uglavnom usredotočuje na implementaciju sustava na temelju potreba kupaca i zahtjeva industrije. Također predstavlja alat za analizu različitih izvora podataka kako bi se otkrili obrasci prijevara i moguća kršenja sigurnosti.
Tablica podataka Usporedba podataka Scientist vs Data Mining
Ispod su popisi točaka, opišite tablicu za usporedbu podataka Data Scientist i Data Mining
| Osnove za usporedbu | Znanstvenik podataka | Iskopavanje podataka |
| Što je | Osoba | Tehnika |
| definicija | Znanstvenik podataka dobar je u statistici nego bilo koji slučajni analitičar inženjera softverskog softvera i bolji je u razvoju sposobnosti softvera od bilo kojeg statističara. | Iskopavanje podataka je metoda prikupljanja ili prikupljanja podataka koji su pohranjeni u bazi podataka koja je prethodno bila nepoznata i nejasna. Informacije se zatim mogu koristiti za donošenje relevantnih poslovnih odluka. |
| Podaci iz | Podaci mogu biti u obliku strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih. To je nastavak polja za analizu podataka kao što su vađenje podataka, statistika i prediktivne analize. | Ova se jezična riječ često primjenjuje na generiranje i obradu podataka ili podataka velikih razmjera koristeći prikupljanje, vađenje, analizu, statistiku i skladištenje. |
| Potreba i porijeklo | Riječ podataka znanstvenici su bili u ranim 80-ima, ali njihov glavni zahtjev se vidi u današnjem scenariju kada svijet ima ogromne podatke za održavanje | Pojam vađenje podataka razvijao se paralelno i postao je mnogo rasprostranjeniji u 90-ima. Svoje porijeklo duguje KDD-u (Otkrivanje znanja u bazama podataka) koji je proces pronalaženja znanja iz podataka koji su već prisutni u bazama podataka. |
| Područje rada | Znanstveno proučavanje i istraživanje | Poslovni procesi |
| Cilj | Za izradu relevantnih podataka usmjerenih na klijenta | Za stvaranje korisnih podataka |
| Cilj | Njegov je cilj izgraditi prediktivne modele, trendove analize društvenih medija i izvući nepoznate činjenice | Cilj je pretraživanje i pronalazak ranije poznatih skrivenih podataka |
Zaključak - Znanstvenici podataka u odnosu na istraživanje podataka
U ovom postu Data Scientist vs Data Mining čitamo o ključnim razlikama između Data Scientist vs Data Mining. Nadam se da vam se post svidio. Pratite naš blog za više članaka.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između Data Scientist i Data Mining-a, njihovo značenje, usporedba između glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Data Scientist vs Business Analyst - Otkrijte 5 nevjerojatnih razlika
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 nevjerojatnih usporedbi
- Prediktivna analitika u odnosu na istraživanje podataka - koji je korisniji
- Znajte najbolje 7 razlike između Data Mining VS analize podataka