Data Scientist versus verschillen in datamining
Gegevenswetenschappers zijn mensen die programmeercode maken, deze gebruiken om een rijke verzameling van statistieken te vormen en de kennis gebruiken om bedrijfsgerelateerde inzichten over gegevens te creëren en te genereren. Data science is in wezen een interdisciplinair gebied over systemen en processen dat inzichten en kennis onttrekt aan gegevens in verschillende vormen.
Datamining daarentegen is het proces van het ontdekken en vinden van patronen in de vorm van grote datasets met functies op het snijvlak van statistieken, machine learning en databasesystemen. Intelligente processen en extractietools worden gebruikt om datapatronen te extraheren. Het algemene doel is om relevante informatie uit een gegevensset te extraheren en om te zetten in de herkenbare structuur voor verder gebruik. Het gaat om datamanagementtools, overwegingen met betrekking tot de complexiteit, interessante overwegingen, nabewerking van ontdekte structuren, enz. Het idee is om patronen en kennis uit een enorme hoeveelheid gegevens te extraheren en niet de extractie van gegevens zelf. Het ondersteunt ook elke toepassing van beslissingsondersteunende systemen, waaronder systemen die verband houden met kunstmatige intelligentie, business intelligence en machine learning.
De waarde van gegevens en de vertrouwelijkheid van klanten met betrekking tot beveiliging neemt met de dag toe en daarom wordt het een dringende noodzaak om de gegevenswetenschappers in te zetten, omdat deze niet alleen gericht zijn op het beschermen van uw gegevens, maar ook zinvolle analyses en extracties bieden om uw organisatie te bevorderen en zaken doen met de toekomstige trends en hoe het bedrijf kan verbeteren van wat ze nu zijn door verschillende staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en andere vormen van histogrammen te onderhouden. De data-wetenschappers verschillen van data-ontwikkelaars op een manier dat de Data-ontwikkelaars, zij het ETL-ontwikkelaar of een big data-ontwikkelaar, ernaar streven de gegevens te transformeren en de gegevens te vormen in de vorm die een gegevenswetenschapper nodig heeft om zijn technieken toe te passen.
De werkelijke mining-taken omvatten het gebruik van interessante patronen zoals groepen gegevensrecords zoals clusteranalyse, anomaliedetectie zoals ongebruikelijke records en afhankelijkheden zoals sequentiële patroon mining, associatie rule mining. Een ruimtelijke index is de databasetechniek die veel wordt gebruikt.
Head-to-head verschillen tussen Data Scientist versus Data Mining
Hieronder vindt u de Top 7-vergelijking tussen Data Scientist en Data Mining 
Belangrijkste verschillen tussen Data Scientist versus Data Mining
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen Data Scientist versus Data Mining
- Een datawetenschapper beschikt over de sterke technische vaardigheden en de juiste tools om te werken en de relevante informatie af te leiden door wiskundige functies toe te passen zoals collineariteit, regressie-analyse, enz. Hij past ook de algoritmen toe en voert periodiek de sociaal-computationele analyse uit, terwijl data mining maakt gebruik van metadata, dat wil zeggen gegevens over gegevens en die metadata worden gebruikt om de informatie te extraheren op basis van uw zoekwoorden en zoekopdracht. Dataminingtechnieken maken ook gebruik van het potentieel om algoritmen toe te passen om trends uit het verleden en bestaande systemen te extraheren.
- Rollen en verantwoordelijkheden van een datawetenschapper zijn onder meer ongericht onderzoek, een open vragen van het bedrijf maken, enorme hoeveelheden gegevens extraheren uit zowel externe als interne bronnen. Hij gebruikt ook geavanceerde analyseprogramma's, statistische en machine learning-methoden om gegevens later te maken voor gebruik in prescriptieve modellering en voorspellende modellering, terwijl datamining omvat ontwerp, implementatie van persistente datastores, prestatie-afstemmingsmethoden, automatische back-up en capaciteitsplanning creëren door integriteit te beheren, vertrouwelijkheid en beschikbaarheid van datastores en databases.
- Laten we de rol van een datawetenschapper begrijpen aan de hand van een voorbeeld. Overweeg een scenario waarin u een snoepwinkel runt en geïnteresseerd bent om te weten welke snoepjes de meest positieve feedback hebben gekregen. In dit soort gevallen zijn uw gegevensbronnen niet beperkt tot alleen databases, ze kunnen zich ook uitstrekken tot sociale media-websites en feedback van klanten. In dergelijke gevallen is een Data Scientist de persoon die u te hulp zou komen. Hij is de juiste persoon voor u, want hij heeft de historische gegevens uit alle relevante bronnen en niet alleen uit een enkele database. terwijl als er dezelfde situatie is, maar je meer geïnteresseerd bent in het vinden van de gegevens van de afgelopen 8 jaar over de snoepjes dan je een techniek nodig zou hebben die bekend staat als mining. In datamining duikt u diep in de gegevensgeschiedenis en vindt u alle informatie die op afstand relevant lijkt te zijn.
- Van een datawetenschapper wordt verwacht dat hij datagedreven oplossingen bedenkt voor de nieuwste uitdagingen in de organisatie. Van hem wordt ook verwacht dat hij nieuwe algoritmen uitvindt die complexe problemen efficiënt kunnen oplossen door nieuwe tools te bouwen om het werk te automatiseren, terwijl datamining zich vooral richt op de implementatie van het systeem op basis van klantbehoeften en branchevereisten. Het biedt ook een hulpmiddel voor analyse van verschillende gegevensbronnen om fraudepatronen en mogelijke beveiligingsinbreuken te ontdekken.
Data Scientist versus Data Mining Vergelijkingstabel
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de vergelijkingstabel tussen Data Scientist versus Data Mining
| Basis voor vergelijking | Data scientist | Datamining |
| Wat is het | Een persoon | Een techniek |
| Definitie | Een datawetenschapper is goed in statistiek dan elke willekeurige analist van software engineering en veel beter in vaardigheden voor softwareontwikkeling dan elke statisticus. | Datamining is de methode voor het verkrijgen of verzamelen van de informatie die is opgeslagen in de database die voorheen onbekend en onduidelijk was. De informatie kan vervolgens worden gebruikt om relevante zakelijke beslissingen te nemen. |
| Data van | De gegevens kunnen zowel gestructureerd, semi-gestructureerd als ongestructureerd zijn. Dit is een vervolg op gegevensanalysevelden zoals datamining, statistieken en voorspellende analyse. | Dit modewoord wordt vaak toegepast op grootschalige gegevens- of informatievergaring en -verwerking met behulp van verzameling, extractie, analyse, statistieken en opslag. |
| Noodzaak en herkomst | Het woord datawetenschappers bestaan al in de vroege jaren 80, maar hun eerste vereiste wordt gezien in het scenario van vandaag wanneer de wereld over enorme gegevens beschikt om | De term datamining is parallel geëvolueerd en is in de jaren 90 veel gangbaar geworden. Het dankt zijn oorsprong aan KDD (Knowledge Discovery in Databases), een proces waarbij kennis wordt gevonden uit de gegevens die al in de databases aanwezig zijn. |
| Werkgebied | Wetenschappelijk onderzoek en onderzoek | Business processen |
| Doelwit | Om klantgerichte relevante gegevens te produceren | Om bruikbare gegevens te maken |
| Doel | Hij wil voorspellende modellen bouwen, trends in sociale media analyseren en onbekende feiten afleiden | Het doel is om eerder bekende verborgen gegevens te zoeken en te vinden |
Conclusie - Data Scientists versus Data Mining
In deze post Data Scientist versus Data Mining lezen we over de belangrijkste verschillen tussen Data Scientist versus Data Mining. Ik hoop dat je de post leuk vond. Houd ons blog in de gaten voor meer artikelen.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen Data Scientist versus Data Mining, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Data Scientist versus Business Analyst - Ontdek de 5 geweldige verschillen
- Data Scientist versus Data Engineer - 7 Verbazingwekkende vergelijkingen
- Voorspellende analyses versus datamining - welke is nuttiger
- Ken het beste 7 verschil tussen datamining versus data-analyse