Podatkovna znanost proti rudarjenju podatkov

Karierni vodnik BrainStation Data Scientist vam lahko pomaga narediti prve korake do donosne kariere na področju podatkovne znanosti. Preberite si za pregled ključnih razlik med znanostjo o podatkih in podatkovnim rudarjenjem.

Postanite podatkovni znanstvenik

Pogovorite se s svetovalcem za učenje, če želite izvedeti več o tem, kako vam lahko naši učni taborniki in tečaji pomagajo postati podatkovni znanstvenik.

S klikom na Pošlji sprejemate naše Pogoji .

Ni bilo mogoče oddati! Želite osvežiti stran in poskusiti znova?

Hvala vam!

Kmalu se oglasimo.

Ker se svet bolj zanima za znanost o podatkih, je razumljivo, da lahko pride do zmede glede terminologije, ki se pogosto napačno uporablja zamenljivo. S tem v mislih smo si podrobneje ogledali razliko med podatkovno znanostjo in podatkovnim rudarjenjem.

Znanost o podatkih

Kot smo se dotaknili na drugih področjih tega vodnika, je znanost o podatkih področje, ki uporablja matematiko in tehnologijo za iskanje sicer nevidnih vzorcev v ogromnih količinah neobdelanih podatkov, ki jih vse bolj ustvarjamo. S ciljem izdelave natančnih napovedi in pametnih odločitev nam znanost o podatkih omogoča, da v teh zakladah podatkov najdemo sicer neopazne vpoglede, ki se skrivajo na očeh.

Poslovni in družbeni vplivi podatkovne znanosti so ogromni, in ker postaja odločanje na podlagi podatkov vedno bolj nujna prednostna naloga za pametna podjetja – raziskave MIT kažejo, da so bila podjetja, ki so vodilna pri uporabi odločanja na podlagi podatkov, za šest odstotkov bolj donosna. kot njihovi konkurenti – področje podatkovne znanosti vpliva in spreminja naš pogled na najboljše prakse trženja, vedenje potrošnikov, operativne težave, cikle dobavne verige, korporativno komuniciranje in napovedne analize.

Rastoče prepričanje v znanost o podatkih je resnično dosledno v vseh vrstah podjetij. Dresnerjeva študija je pokazala, da so panoge, ki so vodilne pri naložbah v velike podatke, telekomunikacije (95 odstotkov sprejetja), zavarovalništvo (83 odstotkov), oglaševanje (77 odstotkov), finančne storitve (71 odstotkov) in zdravstvo (64 odstotkov).

Znanost o podatkih je široko področje, ki zajema napovedno vzročno analitiko (ali napovedovanje možnosti prihodnjega dogodka), predpisujočo analitiko (ki obravnava vrsto dejanj in z njimi povezane rezultate) in strojno učenje, ki opisuje proces uporabe algoritmov za poučevanje. računalniki, kako najti vzorce v podatkih in narediti napovedi.

BrainStationova raziskava o digitalnih spretnostih je pokazala, da podatkovni znanstveniki primarno delajo na razvoju novih idej, izdelkov in storitev, v nasprotju z drugimi strokovnjaki za podatke, ki več časa osredotočajo na optimizacijo obstoječih platform. In Data Scientists so edinstveni tudi med strokovnjaki za velike podatke, saj je njihovo najpogosteje uporabljeno orodje Python.

Čeprav je znanost o podatkih široko področje, je njen končni namen uporaba podatkov za sprejemanje bolj utemeljenih odločitev.

Podatkovno rudarjenje

Kjer je znanost o podatkih široko področje, podatkovno rudarjenje opisuje vrsto tehnik znotraj podatkovne znanosti za pridobivanje informacij iz baze podatkov, ki je bila sicer nejasna ali neznana. Podatkovno rudarjenje je korak v procesu, znan kot

odkrivanje znanja v bazah podatkov ali KDD in tako kot pri drugih oblikah rudarjenja gre za iskanje nečesa dragocenega. Ker je podatkovno rudarjenje mogoče obravnavati kot podmnožico podatkovne znanosti, seveda obstaja prekrivanje; Podatkovno rudarjenje vključuje tudi korake, kot so čiščenje podatkov, statistična analiza in prepoznavanje vzorcev, pa tudi vizualizacija podatkov, strojno učenje in transformacija podatkov.

Kjer pa je znanost o podatkih multidisciplinarno področje znanstvenega preučevanja, se podatkovno rudarjenje bolj ukvarja s poslovnim procesom in za razliko od strojnega učenja se podatkovno rudarjenje ne ukvarja zgolj z algoritmi. Druga ključna razlika je v tem, da se podatkovna znanost ukvarja z vsemi vrstami podatkov, kjer se podatkovno rudarjenje ukvarja predvsem s strukturiranimi podatki.

Cilj podatkovnega rudarjenja je večinoma vzeti podatke iz poljubnega števila virov in jih narediti bolj uporabne, pri čemer ima znanost o podatkih večje cilje za izgradnjo podatkov osredotočenih izdelkov in sprejemanje poslovnih odločitev, ki temeljijo na podatkih.