Data Scientist vs Data Mining -erot
Tietotieteilijät ovat ihmisiä, jotka luovat ohjelmointikoodin, käyttävät niitä muodostamaan rikkaan joukon tilastoyhdistelmiä ja käyttävät tietojaan liiketoimintaan liittyvien tietojen luomiseen ja luomiseen. Tietotekniikka on pohjimmiltaan järjestelmien ja prosessien poikkitieteellistä aluetta, joka poimii oivalluksia ja tietoa tiedoista eri muodoissa.
Tiedon louhinta puolestaan on prosessi, jolla löydetään ja löydetään malleja suurten tietojoukkojen muodossa, mukaan lukien toiminnot tilastojen, koneoppimis- ja tietokantajärjestelmien risteyksessä. Älykkäitä prosesseja ja erotustyökaluja käytetään tietojen kuvioiden purkamiseen. Yleisenä tavoitteena on poimia asiaankuuluvat tiedot tietojoukosta ja muuttaa ne tunnistettavaksi rakenteeksi jatkokäyttöä varten. Siihen sisältyy tiedonhallintatyökaluja, päätelmiä, monimutkaisuusnäkökohtia, mielenkiintoisia mittareita, löydettyjen rakenteiden jälkikäsittelyä jne. Ideana on hahmottaa malleja ja tietoa valtavasta määrästä dataa eikä itse tietojen poimimista. Se tukee myös päätöksenteon tukijärjestelmien soveltamista, mukaan lukien keinotekoiseen älykkyyteen, liiketiedusteluun ja koneoppimiseen liittyvät järjestelmät.
Tietojen ja asiakkaiden luottamuksellisuuden arvo turvallisuuteen nähden kasvaa päivä päivältä, ja siksi on tullut kiireellinen tarve sijoittaa tietotieteilijöitä, koska niiden tarkoituksena ei ole vain suojata tietojasi, vaan myös tarjota tarkoituksenmukainen analyysi ja poiminta organisaation edistämiseksi. ja liiketoiminta tulevaisuuden suuntausten kanssa ja miten yritys voi parantaa nykyisestä nykyisestä ylläpitämällä erilaisia pylväskaavioita, ympyräkaavioita ja muita histogrammeja. Tietotieteilijät eroavat tiedonkehittäjistä siinä suhteessa, että tiedonkehittäjät, olipa kyseessä sitten ETL-kehittäjä tai iso datakehittäjä, pyrkivät muuntamaan tiedot ja muovaamaan tiedot tietotekijän tarvitsemassa muodossa tekniikoidensa soveltamiseksi.
Varsinaisiin kaivostehtäviin sisältyy mielenkiintoisten kuvioiden, kuten tietotietueiden ryhmien, kuten klusterianalyysi, poikkeamien havaitseminen, kuten epätavalliset tietueet, ja riippuvuussuhteiden, kuten peräkkäisen kuvion louhinta, assosiaatiosääntöjen louhinta. Paikkatietoindeksi on laajalti käytetty tietokantatekniikka.
Head to Head -erot datatieteilijän ja datan louhinnan välillä
Alla on seitsemän parhainta vertailua Data Scientistin ja Data Miningin välillä 
Tietotieteilijän ja tiedon louhinnan tärkeimmät erot
Alla on pisteluettelot, kuvaile keskeisiä eroja Data Scientistin ja Data Miningin välillä
- Tietotieteilijällä on vahva tekninen taito ja oikeat työkalut, jotta voidaan työskennellä ja saada asiaankuuluvaa tietoa matemaattisten toimintojen, kuten kollineaarisuuden, regressioanalyysin, jne. Avulla. Hän soveltaa myös algoritmeja ja suorittaa säännöllisesti sosiaalis-laskennallista analyysiä, kun taas tiedot kaivostoiminnassa käytetään metatietoja, jotka ovat tietoja tiedoista, ja että metatietoja käytetään tietojen poimimiseen avainsanojesi ja kyselysi perusteella. Tietojen louhintatekniikat hyödyntävät myös mahdollisuutta soveltaa algoritmeja poimiaksesi aikaisemmat suuntaukset nykyisestä ja vanhoista järjestelmistä.
- Tietotieteilijän tehtäviin ja vastuisiin kuuluu suuntaamaton tutkimus, avoimien yrityspohjaisten kysymysten luominen, valtavien tietomäärien poimiminen useista ulkoisista ja sisäisistä lähteistä. Hän käyttää myös hienostuneita analytiikkaohjelmia, tilastollisia ja koneoppimismenetelmiä, jotta voidaan luoda tietoja myöhemmin käytettäväksi preskriptiivisessä mallinnuksessa ja ennustavassa mallinnuksessa. Tietojen louhinta sisältää suunnittelun, pysyvien tietovarastojen toteuttamisen, suorituskyvyn viritysmenetelmät, automaattisen varmuuskopioinnin ja kapasiteetin suunnittelun luomalla eheyden hallinnan., tietovarastojen ja tietokantojen luottamuksellisuus ja saatavuus.
- Ymmärtäkäämme tietotekijän roolin esimerkin avulla. Mieti tilannetta, jossa sinulla on makea myymälä ja olet kiinnostunut tietää, mitkä makeiset saivat eniten positiivista palautetta. Tällaisissa tapauksissa tietolähteet eivät rajoitu pelkästään tietokantoihin, ne voivat myös ulottua sosiaalisen median verkkosivustoihin ja asiakaspalauteviesteihin. Tällaisissa tapauksissa tietotekniikka on henkilö, joka tulee apuasi. Hän on oikea henkilö sinulle, koska hänellä on historiallisia tietoja kaikista asiaankuuluvista lähteistä eikä vain yhdestä tietokannasta. kun taas tässä tilanteessa on enemmän, olet kiinnostuneempi selvittämään viimeisen kahdeksan vuoden tiedot makeisista kuin tarvitsisit kaivostoimintaksi kutsuttua tekniikkaa. Tiedonlouhinnassa kaivaudut syvälle tietohistoriaan ja löydät kaikki tiedot, jotka näyttävät olevan etäyhteyden kannalta merkityksellisiä.
- Tietojen tutkijan odotetaan suunnittelevan tietopohjaisia ratkaisuja organisaation uusimpiin haasteisiin. Hänen odotetaan keksittävän myös uusia algoritmeja, jotka pystyvät ratkaisemaan tehokkaasti monimutkaiset ongelmat rakentamalla uusia työkaluja automatisoimaan työn, kun taas tiedon louhinta keskittyy pääasiassa asiakkaan tarpeisiin ja teollisuuden tarpeisiin perustuvan järjestelmän toteuttamiseen. Se tarjoaa myös työkalun eri tietolähteiden analysoimiseksi petoksien ja mahdollisten tietosuojarikkomusten löytämiseksi.
Data Scientist vs Data Mining -vertailutaulukko
Alla on pisteluettelot, kuvaa vertailutaulukko Data Scientist vs Data Mining -sovelluksen välillä
| Vertailun perusteet | Datatutkija | Tietojen louhinta |
| Mikä se on | Henkilö | Tekniikka |
| Määritelmä | Tietotieteilijä on hyvä tilastoinnissa kuin mikään satunnainen ohjelmistosuunnittelija ja paremmin ohjelmistokehitystaidoissa kuin mikään tilastoitsija. | Tietojen louhinta on menetelmä tietokantaan tallennettujen tietojen hankkimiseksi tai keräämiseksi, jotka olivat aiemmin tuntemattomia ja epäselviä. Tietoja voidaan sitten käyttää asiaan liittyvien liiketoimintapäätösten tekemiseen. |
| Tiedot | Tiedot voivat olla rakenteelli- sen, osittain jäsennellyn ja jäsentämättömän muodossa. Tämä on jatkoa tietoanalyysialueille, kuten tiedon louhinta, tilastot ja ennustava analyysi. | Tätä summasanaa käytetään usein suurten tietojen tai tietojen tuottamiseen ja käsittelyyn keräämistä, erottamista, analysointia, tilastoja ja varastointia käyttämällä. |
| Tarve ja alkuperä | Sanadatutieteilijät ovat olleet olemassa 80-luvun alkupuolella, mutta heidän tärkein vaatimuksensa näkyy tämän päivän skenaariossa, kun maailmalla on valtava tieto ylläpitääkseen | Termi tietojen louhinta on kehittynyt samanaikaisesti ja siitä tuli paljon yleistä 90-luvulla. Se johtuu alkuperästään KDD: ltä (Knowledge Discovery in Databases), joka on prosessi, jolla etsitään tietoa tietokannoissa jo olevista tiedoista. |
| Toiminta-alue | Tieteellinen tutkimus ja tutkimus | Liiketoimintaprosesseja |
| Kohde | Tuottaa asiakaskeskeisiä tietoja | Luoda käyttökelpoisia tietoja |
| tavoite | Hänen tavoitteena on rakentaa ennustavia malleja, sosiaalisen median analyysitrendejä ja johtaa tuntemattomia tosiasioita | Tavoitteena on etsiä ja löytää aiemmin tunnettuja piilotietoja |
Johtopäätös - tietotieteilijät vs. tiedon louhinta
Tässä Data Scientist vs Data Mining -viestissä luimme tärkeimmät erot Data Scientistin ja Data Miningin välillä. Toivottavasti pidit viestistä. Pysy ajan tasalla blogiimme saadaksesi lisää artikkeleita.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tietojen tutkijan ja tiedon louhinnan eroihin, niiden merkitykseen, pään vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Data Scientist vs Business Analyst - Selvitä 5 upeaa eroa
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmästyttävää vertailua
- Ennustava analyysi vs. tiedon louhinta - kumpi on hyödyllisempi
- Tietää parhaiten 7 eroa tiedonlouhinnan ja data-analyysin välillä