Skillnad mellan Data Mining och Data Science

Vi lever i en digital värld nu. De flesta av vår globala ekonomi har blivit digitala. En grundläggande omvandling pågår och fokus ligger mer på en mängd applikationer. Sammanslagningen av datorer och kommunikation har spelat en nyckelroll i denna omvandling. Framväxten av webben och sociala nätverk har lett till att enorma mängder data genererats varenda sekund, vilket ger både möjligheter och utmaningar för teorin. Den stora mängden data kräver en förändring av vår förståelse av data och hur vi kan extrahera användbar information från data. . Även om traditionella datavetenskapliga områden fortfarande är viktiga, kräver det att krascha genom de massiva datamängderna nya verktyg och tekniker som Data Science och Data Mining.

Vad är datavetenskap?

Datavetenskap är ett framväxande datavetenskapligt område som fokuserar på data. Det har varit mycket hype i media om "datavetenskap", men det saknas definitioner kring den mest grundläggande terminologin. Vad är datavetenskap egentligen? Hur är datavetenskap relaterad till Big Data? Data Science är ett tvärvetenskapligt fält som använder en blandning av verktyg, algoritmer och maskinprinciper för att extrahera användbar information från både strukturerad och ostrukturerad data. Datavetenskap är inte bara statistik eller maskininlärning utan snarare en arkiverad för sig själv, som behandlar dataanalys och modellering för att förstå den komplexa datavärlden. En datavetare är den som ansvarar för detta jobb; han samlar in data från en mängd olika källor, organiserar och analyserar data och kommunicerar sedan resultaten på ett sätt som effektivt påverkar affärsbeslut. Målet är att extrahera användbara insikter från data.

Vad är Data Mining?

Datamining är processen för att upptäcka avvikelser, mönster och korrelationer inom stora uppsättningar rådata för att extrahera användbar information. Data mining är kunskapsupptäckt från de stora mängder data som samlas in dagligen. Det förvandlar helt enkelt en stor samling rådata till kunskap. Det är relaterat till maskininlärning och kan beskrivas som vetenskapen om att extrahera användbar information från stora datamängder eller databaser. Data mining kan tillämpas på en mängd olika fält som en dataanalysmetod för att hitta resultat. Det kan ses som ett resultat av den naturliga utvecklingen av informationsteknik. Målet med datamining är att upptäcka egenskaper hos befintliga data som tidigare var okända och att hitta statistiska regler eller mönster från dessa data för att lösa komplexa dataproblem. Enkelt uttryckt är datavinning kunskapsbrytning från data.

Skillnad mellan Data Mining och Data Science

Menande

-Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt datavetenskapligt område som använder en blandning av verktyg, algoritmer och maskinprinciper för att extrahera användbar information från både strukturerad och ostrukturerad data. Det är ett framväxande studieområde som fokuserar på att förstå den komplexa datavärlden. Data Mining, å andra sidan, kan beskrivas som vetenskapen att extrahera användbar information från stora datamängder eller databaser. Data mining kan användas som en synonym för en annan populärt använd term, 'kunskapsupptäckt från data', eller KDD.

Mål

- Data mining är en process som används för att förvandla rådata till användbar information. Målet med datamining är att upptäcka egenskaper hos befintliga data som tidigare var okända och att hitta statistiska regler eller mönster från dessa data för att lösa komplexa dataproblem. Datavetenskap är inte bara statistik eller maskininlärning utan snarare en arkiverad för sig själv. Datavetenskapens mål är att använda vissa specialiserade beräkningsmetoder för att upptäcka meningsfull och användbar information i en datamängd för att kunna fatta viktiga beslut.

Fält

- Data Science är ett tvärvetenskapligt fält som innehåller ett antal relaterade områden som databassystem, datateknik, dataanalys, visualisering, prediktiv modellering, experiment och business intelligence. Datavetenskap täcker ett brett spektrum av tekniker, tillämpningar och discipliner. Data mining, å andra sidan, handlar om att avslöja värdefull information från de enorma mängderna av data och att omvandla sådan data till organiserad kunskap. Datagruvning är bara en del av en bredare KDD -process, medan datavetenskap är en kombination av tekniker och processer som också kan inkludera data mining.

Data Mining vs. Data Science: Jämförelsediagram

Sammanfattning av Data Mining vs. Data Science

I ett nötskal är datamining en process som används för att förvandla rådata till användbar information medan datavetenskap är ett tvärvetenskapligt fält som innebär att fånga och lagra data, analysera och härleda värdefull insikt från data. Datavetenskap använder vissa specialiserade beräkningsmetoder för att upptäcka meningsfull och användbar information i en datamängd för att få värdefull insikt från data för att påverka affärsverksamheten positivt. Data mining är bara en process för att krossa genom befintliga databaser för att generera ny information.

Senaste inlägg av Sagar Khillar ( se alla )

Se mer om: ,