Opi 5 hyödyllistä vertailua tietotieteen ja tilastojen välillä

Ero datatieteen ja tilastotietojen välillä

Tietotekniikka on yksi nopeasti kasvavista suuntauksista laskennassa ja on laaja monitieteinen ala. Tietojenkäsittely yhdistää aineiden, nimittäin tietotekniikan, ohjelmistosuunnittelun, matematiikan ja tilastotieteen, ohjelmoinnin, talouden ja liikkeenjohdon sovellukset. Tietotiede perustuu suurten tietomäärien keräämiseen, valmisteluun, analysointiin, hallintaan, visualisointiin ja varastointiin. Tietotekniikan voidaan ymmärtää yksinkertaisesti ottaen olevan vahvat yhteydet tietokantoihin, mukaan lukien iso data ja tietotekniikka. Tietotieteilijä on henkilö, jolla on riittävä verkkotunnustieto asiaan liittyvän kysymyksen kannalta.

Suuret tiedot ovat tiiviisti integroituneita tietoihin ja tosiasiassa, niitä on kehittynyt suurien tietojen kanssa eri sovelluksissa ja käyttötapauksissa. Tiedämme, että iso data on pääosin saatavana jäsentämättömässä muodossa ja sisältää ei-numeerista tietoa. Hyödyllistä tietoa haudataan helposti isoihin tietoihin, jotka koostuvat blogeista, ääni- / videotiedostoista, kuvista, tekstiviesteistä, sosiaalisista verkostoista ja niin edelleen. Kaikki nämä tiedot ovat vain melua, ellei niitä analysoida ja niistä saada hyödyllistä tietoa. Lisäksi nykyään yritykset pitävät Internetiä ensisijaisena tietokanavanaan sosiaalisen webin kasvavan roolin ja sen liiketoimintapotentiaalin vuoksi. Kaikki nämä tiedot kiinnostavat paljon tietotekijöitä, koska näitä tietoja käyttämällä voidaan ratkaista monia organisaatioiden ja myös yhteiskuntien ongelmia.

Tietotekniikka on erikoistunut taito ja voidaan ymmärtää seuraavasti:

Suunnittelu ja toteutus 4A: lla - tietoarkkitehtuuri, hankinta, analysointi ja arkistointi
Sovelletaan edistyneitä tekniikoita matematiikassa ja tilastotiedoissa syväanalyysiä varten
Riittävät ohjelmointi- ja kehittämistaidot, algoritmien kehittämistaidot
Analyyttinen ja eettinen päättelytaito
Viestintä- ja liiketaidot

Siksi on ilmeistä, että datatiede on monitieteinen ala ja että se tarvitsee monipuolisia taitojoukkoja hallitsemisen saamiseksi tällä alalla. Tietotekniikan käyttötapaukset ovat samanlaisia kuin data-analytiikka - ne alkavat selkeällä ongelmalausunnolla ja päätöksellä lopulta lopulta tarkalleen määritellyillä mittareilla. Siksi tietojen tutkijoiden katsotaan tuntevan liiketoimintamallit ja paradigmat, jotka kysyvät hyviä liiketoimintakysymyksiä saadakseen merkityksellisiä käsityksiä tietyistä tietokokonaisuuksista.

Tilastot ovat toinen laaja aihe, joka käsittelee tietojen tutkimusta ja jota käytetään laajasti monilla aloilla. Tilastot tarjoavat menetelmän johtopäätösten tekemiseksi tiedoista. Se antaa erilaisia menetelmiä tiedon keräämiseen, analysointiin ja tulkintojen tulkintaan, ja tutkijat, tutkijat ja matemaatikot käyttävät sitä laajalti ongelmien ratkaisemiseen. Tilastot ovat synonyymi tietointensiivisille toimille - käsitellyn tiedon keräämiselle, käsittelylle ja tulkinnalle.

Vaikka tilastot tarjoavat menetelmiä tietojen keräämiselle ja analysoinnille, se auttaa hankkimaan tietoa numeerisesta ja kategorisesta tiedosta. Luokatiedot viittaavat ainutlaatuisiin tietoihin, esimerkkejä ovat henkilön veriryhmä, siviilisääty jne. Tilastot ovat erittäin merkittäviä dataan liittyvissä tutkimuksissa, koska ne auttavat,

Tietyn tyypin määrittäminen tietyn ongelman ratkaisemiseksi
Tietojen järjestäminen ja yhteenveto
Tulokset johtopäätösten tekemistä varten
Arvioidaan tulosten tehokkuutta ja arvioidaan epävarmuustekijöitä

Tilastojen tarjoamia menetelmiä ovat muun muassa

Suunnittelu tutkimuksen suunnitteluun ja suorittamiseen
Kuvaukset, jotka edellyttävät tiedon tutkimista ja yhteenvetoa
Ennusteiden ja päätelmien tekeminen datan edustamien ilmiöiden avulla

Tietojen ja tilastotietojen vertailu (infografia)

Alla on viiden parhaan vertailun välillä Data Science vs. Statistics

Keskeiset erot tietojen tieteen ja tilastotietojen välillä

Tietotiede yhdistää monitieteelliset kentät ja tietojenkäsittelyn tietojen tulkitsemiseksi päätöksentekoon, kun taas tilastot viittaavat matemaattiseen analyysiin, joka käyttää kvantitatiivisia malleja tietyn tietosarjan esittämiseen.
Tietotiede on suuntautunut enemmän isodatan kenttään, jolla pyritään tarjoamaan tietoa valtavista monimutkaisista tiedoista. Toisaalta tilastot tarjoavat metodologian tietojen keräämiselle, analysoinnille ja johtopäätösten tekemiselle.
Tietotekniikka käyttää työkaluja, tekniikoita ja periaatteita suurien tietomäärien seulomiseen ja luokitteluun oikeisiin tietojoukkoihin tai malleihin. Tämä on vastoin tilastoja, jotka rajoittuvat välineisiin, kuten taajuusanalyysi, keskiarvo, mediaani, varianssianalyysi, korrelaatio ja regressio, ja niin edelleen, muutamia mainitakseni.
Tietotekniikka tutkii ja tarkastaa tietoja tosiasiallisten, kvantitatiivisten ja tilastollisten päätelmien tekemiseksi. Tätä vastakohtana ovat tilastot, jotka keskittyvät analyysiin, jossa käytetään standarditekniikoita, joihin kuuluvat matemaattiset kaavat ja menetelmät.
Tietotieteilijällä on oltava taitoja ongelmien analysoimiseksi ja yksinkertaistamiseksi monimutkaisten tietojoukkojen avulla tiedon selvittämiseksi, kun taas tilastotieteilijä käyttää numeerisen ja kvantitatiivisen analyysin tekniikoita.

Data Science vs. Tilastotietojen vertailutaulukko

Tietojen ja tilastojen väliset erot selitetään jäljempänä esitetyissä kohdissa

Vertailun perusteet	Data Science	tilasto
merkitys	Tieteidenvälinen alue Samoin kuin tiedon louhinta käyttää prosesseja, algoritmeja ja järjestelmiä Pura tilastotiedot tiedoista (jäsennellyt tai jäsentämättömät)	Tarjoaa tiedonkeruumenetelmien kokoelman Matematiikan haara Tarjoa menetelmiä kokeilujen suunnitteluun Suunnittelee tiedonkeruun, analyysin ja esittämisen lisäarviointeja varten
Konsepti	Perustuu tieteellisiin laskennallisiin tekniikoihin Kattaa koneoppimisen, muut analysointiprosessit, liiketoimintamallit Käytä edistynyttä matematiikkaa ja tilastoja uuden tiedon saamiseksi isoista tiedoista Laaja kurinalaisuus, johon kuuluu ohjelmointi, liiketoimintamallien, suuntausten ymmärtäminen ja niin edelleen.	Tilastot ovat tietojen tiede Sitä käytetään määritteen mittaamiseen tai arviointiin Soveltaa tilastollisia funktioita tai algoritmeja tietosarjoihin arvojen määrittämiseksi tutkittavan ongelman kannalta sopivina
Muodostumisen perusteet	Tietoihin liittyvien ongelmien ratkaiseminen Malline iso tieto analysoitavaksi suuntausten, kuvioiden, käyttäytymisen ja liiketoiminnan tulosten ymmärtämiseksi Tukee päätöksenteossa	Suunnitella ja muotoilla reaalimaailman kysymyksiä tietojen perusteella Esitä tietoja taulukoiden, kaavioiden, kaavioiden muodossa Ymmärtää tietojen analysoinnin tekniikoita Tuki päätöksenteolle
Sovellusalueet	Terveydenhuoltojärjestelmät Rahoittaa Petosten ja tunkeilun havaitseminen Tuotantotekniikan insinööri Markkina-analyysi jne.	· Kauppa ja kauppa Ala Väestöopinnot, taloustiede Psykologia Biologia ja fysikaaliset tieteet Tähtitiede jne.
Lähestyä	Sovelletaan tieteellisiä menetelmiä ongelmanratkaisussa satunnaisten tietojen avulla Tunnistaa tietyn ongelman tietovaatimukset Tunnista tekniikat haluttujen tulosten saamiseksi Tarjoa arvoa organisaatioille, jotka käyttävät tietoa	Matemaattisten kaavojen, mallien ja käsitteiden käyttö Satunnaisten tietojen analyysi Eri tietoominaisuuksien arvioidut arvot Tietojen perusteella käyttäytymisen määrittäminen

Johtopäätös - Tietotiede vs. tilastot

Yhteenvetona voidaan todeta, että datatiede ja tilastot eivät ole erotettavissa toisistaan ja liittyvät läheisesti toisiinsa. On selvää, että tilastot ovat väline tai menetelmä tietojenkäsittelytiedelle, kun taas tietotiede on laaja alue, jossa tilastollinen menetelmä on olennainen osa. Tietotekniikka ja tilastot ovat edelleen olemassa, ja näiden kahden tieteenalojen välillä on suuri päällekkäisyys. On myös huomattava, että kaikista tilastotieteilijöistä ei voi tulla datatieteilijöitä ja päinvastoin. Tietotekniikka on kehittynyt viime aikoina isojen tietojen kanssa ja kasvaa edelleen tulevina vuosina, koska datan kasvu näyttää olevan loputon.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas tietojen tiede vs. tilastotietoihin, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -