Forskjeller mellom Data Science vs Data Visualization
Datavitenskap : En kunst å tolke dataene og bringe innsikt fra dataene. Det er også en studie av observasjoner og tolkning for et bedre resultat.
Datavisualisering : Representasjon av dataene. Data forskere trenger verktøy for å håndtere dataene. Hva kan best verdi hentes ut av det? Hvordan kan det brytes ned? Hvordan er en parameter korrelert med en annen? Alle disse spørsmålene besvares med en av løsningene - tutorials for datavisualisering.
Det beste eksemplet på datavitenskap på vår daglige basis er Amazons anbefaling for en bruker mens du handler. Maskinen lærer om brukerens nettaktivitet og tolker og manipulerer den dermed ved å gi den beste anbefalingen basert på dine interesser og valg av shopping. For å gi denne anbefalingen representerer (visualiserer) dataforskerne brukerens nettaktivitet og analyserer for å gi de beste valgene for brukeren, og det er her datavisualisering kommer inn i bildet.
Datavitenskap og datavisualisering er ikke to forskjellige enheter. De er bundet til hverandre. Datavisualisering er en undergruppe av datavitenskap. Datavitenskap er ikke en eneste prosess, en metode eller arbeidsflyt. Det er en kombinert effekt av små miniatyrer som håndterer dataene. Det være seg en prosess med data mining-teknikker, EDA, modellering, representasjon.
Bruk-saken
Eksempel : For å skildre enhver hendelse / historie i vår daglige basis, kan den formidles som en tale, men når den er representert visuelt, vil den reelle verdien av den bli etablert og forstått.
Det handler ikke bare om å representere det endelige utfallet, men også relevant for å forstå rådataene. Det er alltid bedre å representere dataene for å få bedre innsikt og hvordan du kan løse problemet eller få en meningsfull informasjon ut av det som påvirker systemet.
For å få en bedre forståelse av datavitenskap og datavisualisering,
La oss si at vi vil forutsi hva som blir iPhone-salg for året 2018,
Hvordan kan man forutsi salget fremover? Hva er forutsetningene, hvordan tillit er din spådom, hva er feilraten? Alle disse blir besvart og begrunnet ved bruk av data science.
Forutsetninger for en prediksjon ,
1. Historiske data - iPhone-salg fra året 2010 - 2017
2. Kjøpshistorikk for posisjonsnivå
3. Brukerdetaljer som alder osv
3. Viktige faktorer - Nyere endringer i organisasjon, nyere markedsverdi og kundevurderinger på det forrige salget
når de historiske dataene er pløyd godt, vil det være mange attributter som vurderes for å forberede maskinen til å gjøre prediksjonen.
En viktig nøkkel til å gjøre en prediksjon eller kategorisering eller en hvilken som helst form for analyse, er det alltid å ha et bedre bilde av inputdataene. Jo mer du forstår dataene, desto bedre er prediksjonen.
Hvor godt kunne man få mer innsikt fra historiske data? Den beste måten er å visualisere det.
Datavisualisering spiller en nøkkelrolle i to faser
- Den innledende fasen av analysene (dvs. Representere tilgjengelige data og konkludere hvilke attributter og parametere som skal brukes for å bygge en prediktiv maskin). Dette stimulerer dataforskeren til å gi løsningen forskjellige tilnærminger. Så her i vårt eksempel er det historisk datarepresentasjon hvilket historisk år som kan velges best for analyse. Dette avgjøres ut fra visualiseringen.
- To - utfall. Prediksjon resultatene for året 2018 må være representert på en måte som den når verden. Sammenligning mellom salg av telefon og google pixel for de kommende årene. Det vil føre til bedre beslutninger for organisasjonene.
Tilbake til iPhone-analysen må de historiske dataene analyseres og velg de beste attributtene som forårsaker betydelig innvirkning på prediksjonstakten (som salg på lokasjonsmessig, sesongmessig alder).
Etterfulgt av å plukke opp den beste modellen (algoritmer som lineær regresjon, logistisk regresjon,
og støtte vektormaskin - for å nevne få). Tren modellen ved å bruke de historiske dataene og få prediksjon for det kommende året. Dette er et høyt nivå bilde av prosessene som er involvert i datavitenskapen.
Når prediksjonsresultatene for det kommende året er avgjort, kan den være representert og få litt innsikt som påvirker salg og markedsføringsteknikker for et produkt.
Sammenligning fra head to head mellom datavitenskap og datavisualisering (infografikk)
Nedenfor er topp 7-sammenligningen mellom Data Science vs Data Visualization. 
Viktige forskjeller mellom Data Science vs Data Visualization
- Datavitenskap består av flere statistiske løsninger for å løse et problem, mens visualisering er en teknikk der dataforsker bruker det for å analysere dataene og representere det endepunktet.
- Datavitenskap handler om algoritmer for å trene maskinen (Automation - Ingen menneskelig kraft, maskinen vil simulere som den menneskelige for å kutte ned mange manuelle prosesser. Det handler om observasjon og tolkning av aktiviteten). Datavisualisering handler om grafer, plotte, velge den beste modellen basert på representasjon.
Sammenligningstabel mellom datavitenskap og datavisualisering
Nedenfor er listene over punkter, som beskriver sammenligningen mellom Data Science vs Data Visualization
| Grunnlag for sammenligning | Datavitenskap | Datavisualisering |
| Konsept | Innsikt om dataene. Forklaring av dataene. Prediksjon, fakta | Representasjon av dataene (det være seg en kilde eller resultatene) |
| Søknad / brukssaker | Neste verdenscuprediksjon, Automated cars | Viktige ytelsesindikatorer, Organisasjonsmålinger |
| Hvem gjør dette? | Dataforskere, dataanalytikere, matematikere | Dataforskere, UI / UX |
| Verktøy | Python, Matlab, R (for å nevne noen) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (for å nevne noen). Python og R har biblioteker i tillegg til å generere plott og grafer. |
| Prosess | Datahøsting, data mining, data munging, data cleansing, modellering, måling | Representere det i hvilken som helst kartform eller graf |
| Hvor betydelig | Mange organisasjoner er avhengige av datavitenskapelige resultater for å ta beslutninger. | Det hjelper dataforskere med å forstå kilden og hvordan de kan løse problemet eller gi anbefalinger. |
| ferdigheter | Statistikk, algoritmer | Dataanalyse og plotteknikk. |
Konklusjon - Data Science vs Data Visualization
Det er mange perspektiver når det gjelder datavitenskap. På en enkel måte å tilnærme seg er det hvordan man løser et problem i forskjellige tilfeller, det er en prediksjon, kategorisering, anbefalinger, følelsesanalyse. Kort sagt, alle disse kunne oppnås ved å bruke den statistiske måten å løse problemer på. Det er en kombinasjon av (maskinlæring, dyp læring, nevrale nettverk, NLP, datamengling osv.)
Datavisualisering legger opp til en sentral ingrediens i å ta tilnærmingen til å løse problemene. Det er et fotografi for manuset ditt (i lekmannsperioden).
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjeller mellom datavitenskap vs datavisualisering, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Lær 5 nyttige sammenligninger mellom datavitenskap og statistikk
- Data Science vs kunstig intelligens - 9 fantastisk sammenligning
- Datavisualisering vs forretningsintelligens - hvilken som er bedre
- Beste guide til datavisualisering med Tableau