Data Mining и Data Science: ключевые различия для аналитиков данных

Data Mining и Data Science База данных

Data Mining и Data Science

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

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?

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.

Читайте также:  Как использовать функцию mysqli_real_escape_string?

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.

Читайте также:  Как мне объединить (Concatenate) в PostgreSQL?

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?

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.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий