Выбирая между двумя очень похожими полями, бывает сложно определить, какое из них лучше всего подходит для вас. В случае Data Mining и Data Science может быть трудно даже найти различия между ними. Поэтому в подобных областях принять решение становится ещё сложнее, чем раньше.
В этом руководстве вы узнаете, что такое интеллектуальный анализ данных и наука о данных, а также познакомитесь с некоторыми из самых больших различий между ними. Надеюсь, после изучения всей этой важной информации вам будет легче выбирать между двумя областями.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных — это термин, придуманный для процесса преобразования необработанных данных в полезную и более понятную информацию. Многие компании используют интеллектуальный анализ данных для поиска и анализа закономерностей в своих данных о маркетинге, доходах, расходах и продажах. Этот тип информации затем используется для принятия важных решений относительно маркетинговых стратегий и финансового управления.
Процесс интеллектуального анализа данных начинается с того, что компании собирают данные и загружают их в хранилища данных, где они хранятся и управляются. Часто он также загружается в облако для хранения. Затем привлекаются бизнес-аналитики для изучения данных и принятия решения о наилучшем способе их организации и отображения. Эта информация передаётся в программное обеспечение, предназначенное для сортировки данных, а затем сортируется и отображается в виде диаграммы, графика или таблицы.
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это изучение данных. Наука о данных немного сложнее, чем интеллектуальный анализ данных, поскольку она включает в себя навыки программирования, математические знания, статистику и опыт в предметной области. Все эти поля работают вместе, чтобы помочь специалистам по данным извлекать полезную информацию и идеи из наборов данных.
Специалисты по анализу данных проделывают довольно много работы, чтобы найти эти полезные идеи. Как правило, им поручают поиск подходящих наборов данных и переменных для изучения, сбор как структурированных, так и неструктурированных данных, анализ и интерпретацию данных и объяснение своих выводов заинтересованным сторонам в доступной для понимания форме.
Ключевые различия между Data Mining и Data Science
Интеллектуальный анализ данных — это процесс, а наука о данных — это область исследования.
Что они собой представляют
Самая большая разница между интеллектуальным анализом данных и наукой о данных просто в том, чем они являются. Хотя наука о данных — это обширная область науки, интеллектуальный анализ данных — это всего лишь метод, используемый в этой области. Это означает, что наука о данных охватывает более широкий спектр исследований и методов, в то время как интеллектуальный анализ данных фокусируется исключительно на сборе и преобразовании данных в рамках одного процесса.
Фокус
Интеллектуальный анализ данных обычно используется как часть процесса бизнес-анализа. Как правило, интеллектуальный анализ данных не используется за пределами бизнес-среды, поскольку он разработан специально, чтобы помочь компаниям собирать и понимать свои данные. С другой стороны, наука о данных — это научное исследование. Специалисты по обработке данных используют это исследование, среди прочего, для создания прогнозных моделей, проведения экспериментов и социального анализа.
Профессионалы в этой области
В интеллектуальном анализе данных от профессионалов ожидается только понимание того, как собирать, систематизировать, понимать и точно отображать данные. С другой стороны, специалисты по обработке данных должны обладать, по крайней мере, некоторой квалификацией во многих различных областях, таких как исследования ИИ, инженерия данных, анализ данных, программирование и знание предметной области. Чтобы использовать интеллектуальный анализ данных, вам необходимо обладать некоторыми знаниями и навыками, которые есть у специалистов по данным, но не такими большими.
Тип данных
Как правило, интеллектуальный анализ данных фокусируется только на структурированных данных, хотя можно использовать и неструктурированные данные. Для специалистов по обработке данных использование структурированных, неструктурированных и полуструктурированных данных — обычное дело. В этом аспекте интеллектуальный анализ данных немного проще, поскольку от профессионалов не ожидается, что они будут знать, как работать со всеми типами данных, в то время как специалисты по данным наверняка должны будут иметь знания обо всех типах.
Цель
Основная цель интеллектуального анализа данных — сделать бизнес-данные легко понятными и, следовательно, доступными для использования. Целью науки о данных является достижение научных достижений и создание продуктов, ориентированных на данные, для использования различными организациями. В целом интеллектуальный анализ данных имеет гораздо более конкретную цель, чем наука о данных.
Вся цель интеллектуального анализа данных — изучить и систематизировать данные компании и выявить в них ранее неизвестные тенденции. Для науки о данных цель шире, поскольку она предназначена для обнаружения неизвестных фактов о данных, построения прогнозных моделей, проведения социального анализа и многого другого. Интеллектуальный анализ данных имеет гораздо более конкретную цель, чем наука о данных.
Что нужно делать в Data Mining и Data Science?
И интеллектуальный анализ данных, и наука о данных — ценные и интересные области для работы. Выбор наиболее подходящего для вас зависит от личных предпочтений и ваших желаемых рабочих целей и задач. При определении того, чем вы хотите заниматься, подумайте, насколько узкой или широкой вы хотите, чтобы была ваша сфера деятельности, какой тип работы вы хотите выполнять и как долго вы хотите проводить обучение.
Если вы предпочитаете работать в области с более конкретной целью и целью и не хотите учиться очень долго, интеллектуальный анализ данных может быть для вас лучшим вариантом. У вас должна быть поставленная цель и цель — сбор, организация и представление данных, чтобы найти в них закономерности. Работать в области интеллектуального анализа данных можно в качестве бизнес-аналитика или сотрудника по контракту, и вам не придётся тратить годы на обучение, чтобы стать учёным.
С другой стороны, если вам нужна менее конкретная цель и цель, и вы не против изучать науку о данных подольше, это может быть очень полезной областью. Возможность проводить эксперименты просто для поиска неизвестных фактов, работая над созданием продуктов, ориентированных на данные, позволяет проявить больше творчества в работе, и вам предстоит изучить множество интересных тем.
Заключение
Что бы вы ни выбрали, не забудьте тщательно изучить желаемую должность, прежде чем начинать обучение. У разных компаний разные требования, и вы должны убедиться, что можете отметить все флажки.
