Leer 5 nuttige vergelijkingen tussen data science en statistieken

Verschil tussen data science en statistiek

Data science is een van de snel opkomende trends in de informatica en is een enorm multidisciplinair gebied. Data science combineert de toepassing van onderwerpen, namelijk informatica, software engineering, wiskunde en statistiek, programmeren, economie en bedrijfsbeheer. Data science is gebaseerd op het verzamelen, voorbereiden, analyseren, beheren, visualiseren en opslaan van grote hoeveelheden informatie. Data science in eenvoudige bewoordingen kan worden opgevat als het hebben van sterke verbindingen met databases, waaronder big data en informatica. Een datawetenschapper is een persoon met voldoende domeinkennis die relevant is voor de gestelde vraag.

Big data is nauw geïntegreerd met data science en is in feite geëvolueerd met big data in verschillende applicaties en use cases. We zijn ons ervan bewust dat big data meestal beschikbaar is in ongestructureerde formaten en niet-numerieke data bevat. Nuttige informatie wordt gemakkelijk begraven in big data die bestaat uit blogs, audio- / videobestanden, afbeeldingen, tekstberichten, sociale netwerken, enzovoort. Al deze gegevens zijn alleen ruis, tenzij deze worden geanalyseerd en er bruikbare informatie uit wordt gehaald. Bovendien beschouwen bedrijven tegenwoordig internet als hun primaire informatiekanaal vanwege de groeiende rol van sociaal web en vanwege het zakelijke potentieel. Al deze gegevens zijn van groot belang voor een gegevenswetenschapper, omdat met deze gegevens veel problemen kunnen worden opgelost voor organisaties, en ook voor samenlevingen.

Data science is een gespecialiseerde vaardigheid en kan worden begrepen als:

Ontwerp en implementatie in 4A's - Gegevensarchitectuur, acquisitie, analyse en archivering
Geavanceerde technieken in wiskunde en statistiek toepassen om gegevens te modelleren voor diepgaande analyse
Adequate programmeer- en ontwikkelingsvaardigheden, algoritme-ontwikkelingsvaardigheden
Analytische en ethische redeneervaardigheden
Communicatie- en zakelijke vaardigheden

Daarom is het duidelijk dat data science een interdisciplinair gebied is en gevarieerde vaardigheden vereist om meesterschap op dit gebied te verwerven. Use cases in data science zijn vergelijkbaar met data-analyse - ze beginnen met een duidelijke probleemstelling en beslissing om uiteindelijk te eindigen met goed gedefinieerde statistieken. Daarom worden datawetenschappers geacht bekend te zijn met bedrijfsmodellen en paradigma's, die goede zakelijke vragen stellen om zinvolle inzichten te verkrijgen uit gegeven datasets.

Statistieken is een ander breed onderwerp dat zich bezighoudt met de studie van gegevens en op grote schaal wordt toegepast op tal van gebieden. Statistiek biedt de methode om conclusies te trekken uit gegevens. Het biedt verschillende methoden om gegevens te verzamelen, te analyseren en resultaten te interpreteren en wordt veel gebruikt door wetenschappers, onderzoekers en wiskundigen bij het oplossen van problemen. Statistiek is synoniem met gegevensintensieve activiteiten - het verzamelen, verwerken en interpreteren van verwerkte gegevens.

Hoewel statistieken de methoden voor gegevensverzameling en -analyse bieden, helpt het om informatie te verkrijgen uit numerieke en categorische gegevens. Categorische gegevens verwijzen naar unieke gegevens, voorbeelden zijn de bloedgroep van een persoon, burgerlijke staat, enz. Statistieken zijn van groot belang in gegevensgerelateerde studies omdat het helpt bij,

Beslissen welk type gegevens vereist zijn om een bepaald probleem aan te pakken
Gegevens ordenen en samenvatten
Te analyseren analyse om conclusies te trekken uit gegevens
Beoordeling van de effectiviteit van resultaten en het evalueren van onzekerheden

De methoden die door statistieken worden geleverd, omvatten,

Ontwerp voor het plannen en uitvoeren van onderzoek
Beschrijvingen die het onderzoeken en samenvatten van gegevens impliceren
Voorspellingen doen en afleiden met behulp van de fenomenen die worden voorgesteld door gegevens

Head to Head-vergelijking tussen Data Science versus Statistics (Infographics)

Hieronder vindt u de Top 5-vergelijking tussen Data Science en Statistieken

Belangrijkste verschillen tussen data science versus statistieken

Data science combineert multidisciplinaire velden en informatica om gegevens te interpreteren voor besluitvorming, terwijl statistieken verwijzen naar wiskundige analyses die gekwantificeerde modellen gebruiken om een gegeven set gegevens weer te geven.
Data science is meer georiënteerd op het gebied van big data dat probeert inzichtelijke informatie te bieden uit enorme hoeveelheden complexe data. Aan de andere kant biedt statistieken de methode om gegevens te verzamelen, analyseren en conclusies te trekken.
Data science gebruikt tools, technieken en principes om grote datavolumes te sorteren en te categoriseren in juiste datasets of modellen. Dit is in tegenstelling tot statistieken die zich beperken tot hulpmiddelen zoals frequentieanalyse, gemiddelde, mediaan, variantieanalyse, correlatie en regressie, enzovoort, om er maar een paar te noemen.
Data science zal gegevens onderzoeken en inspecteren om feitelijke, kwantitatieve en statistische conclusies te trekken. Dit is in tegenstelling tot statistieken die zich richten op analyse met behulp van standaardtechnieken met wiskundige formules en methoden.
Een datawetenschapper moet vaardigheden hebben om problemen te analyseren en te vereenvoudigen met behulp van complexe datasets om informatie te achterhalen, terwijl een statisticus de technieken van numerieke en kwantitatieve analyse zal gebruiken.

Data Science versus Statistieken Vergelijkingstabel

De verschillen tussen data science en statistieken worden verklaard in de onderstaande punten

Basis voor vergelijking	Data Science	Statistieken
Betekenis	Een interdisciplinair gebied van wetenschappelijke technieken Net als bij datamining worden processen, algoritmen en systemen gebruikt Haal inzichtsinformatie uit gegevens (gestructureerd of ongestructureerd)	Biedt een verzameling methoden voor het weergeven van gegevens Een tak in de wiskunde Geef methoden voor het ontwerpen van experimenten Plannen van gegevensverzameling, analyse en weergave voor verdere evaluaties
Concept	Gebaseerd op wetenschappelijke computertechnieken Omvat machine learning, andere analyseprocessen, bedrijfsmodellen Gebruikt geavanceerde wiskunde en statistieken om nieuwe informatie uit big data te halen Een brede discipline die programmering, begrip van bedrijfsmodellen, trends, enzovoort omvat.	Statistiek is de wetenschap van data Het wordt gebruikt om een attribuut te meten of te schatten Past statistische functies of algoritmen toe op gegevenssets om waarden te bepalen die geschikt zijn voor het probleem dat wordt onderzocht
Vormingsbasis	Om gegevensgerelateerde problemen op te lossen Modelleer big data voor analyse om trends, patronen, gedrag en bedrijfsprestaties te begrijpen Ondersteunt de besluitvorming	Real-world vragen op basis van data ontwerpen en formuleren Vertegenwoordig gegevens in de vorm van tabellen, grafieken, grafieken Technieken in data-analyse begrijpen Ondersteuning bij besluitvorming
Toepassingsgebieden	Gezondheidszorgsystemen Financiën Detectie van fraude en inbraak Productie, engineering Marktanalyse, etc.	· Handel en handel Industrie Populatiestudies, economie Psychologie Biologie en natuurwetenschappen Astronomie, etc.
Nadering	Pas wetenschappelijke methoden toe bij het oplossen van problemen met behulp van willekeurige gegevens Identificeert gegevensvereisten voor een bepaald probleem Identificeer technieken om gewenste resultaten te verkrijgen Waarde bieden aan organisaties die gegevens gebruiken	Gebruik van wiskundige formules, modellen en concepten Analyse van willekeurige gegevens Schat waarden voor verschillende gegevenskenmerken Gedrag bepalen op basis van gegevens

Conclusie - Data science versus statistieken

Samenvattend kan worden opgemerkt dat gegevenswetenschap en statistieken niet te onderscheiden zijn en nauw met elkaar verbonden zijn. Het is duidelijk dat statistiek een hulpmiddel of methode is voor data science, terwijl data science een breed domein is waar een statistische methode een essentieel onderdeel is. Data science en statistieken zullen blijven bestaan en er is een grote overlap tussen deze twee disciplines. Merk ook op dat niet alle statistici datawetenschappers kunnen worden en vice versa. Data science heeft zich onlangs ontwikkeld met big data en zal de komende jaren blijven groeien omdat datagroei oneindig lijkt te zijn.

Aanbevolen artikel

Dit is een leidraad geweest voor Data Science vs Statistics, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -