Data Scientist vs Data Mining Differences
Dataforskere er mennesker som lager programmeringskode, bruker dem til å danne et rikt sett med kombinasjon av statistikk og bruke sin kunnskap til å skape og generere forretningsrelatert innsikt om data. Datavitenskap er i hovedsak et tverrfaglig område om systemer og prosesser som henter ut innsikt og kunnskap fra data i forskjellige former.
Data mining er derimot prosessen med å oppdage og finne mønstre i form av store datasett som involverer funksjoner i skjæringspunktet mellom statistikk, maskinlæring og databasesystemer. Intelligente prosesser og ekstraksjonsverktøy brukes til å trekke ut datamønster. Det overordnede målet er å trekke ut relevant informasjon fra et datasett og transformere det til den gjenkjennelige strukturen for videre bruk. Det innebærer datahåndteringsverktøy, inferenshensyn, kompleksitetshensyn, interessante beregninger, etterbehandling av oppdagede strukturer, etc. Tanken er å trekke ut mønstre og kunnskap fra en enorm datamengde og ikke utvinning av data i seg selv. Den støtter også all bruk av beslutningsstøttesystemer som inkluderer de som er relatert til kunstig intelligens, forretningsinformasjon og maskinlæring.
Verdien av data og klientfortrolighet med hensyn til sikkerhet øker dag for dag, og det blir derfor et presserende behov for å distribuere dataforskerne, ettersom de ikke bare har som mål å beskytte dataene dine, men også gir meningsfylt analyse og utdrag for å fremme organisasjonen din og forretninger med fremtidens trender og hvordan selskapet kan forbedre seg fra det de er i dag ved å opprettholde forskjellige søylediagrammer, kakediagrammer og andre former for histogrammer. Dataforskerne er forskjellige fra datautviklere på en måte som Datautviklerne, det være seg ETL-utvikler eller en stor datautvikler, har som mål å transformere dataene og forme dataene i den formen som en dataforsker trenger for å anvende teknikkene hans.
De faktiske gruveoppgavene inkluderer bruk av interessante mønstre som grupper av dataposter som klyngeanalyse, avvik fra anomali som uvanlige poster og avhengigheter som gruvedrift i rekkefølge, gruvedrift av tilknytningsregler. En romlig indeks er databaseteknikken som er mye brukt.
Forskjeller fra hodet til hodet mellom Data Scientist vs Data Mining
Nedenfor er topp 7-sammenligningen mellom Data Scientist vs Data Mining 
Viktige forskjeller mellom Data Scientist vs Data Mining
Nedenfor er listen over punkter, beskriv nøkkelen Forskjeller mellom dataforsker vs datamynting
- En dataforsker besitter det sterke tekniske ferdighetssettet og det riktige settet med verktøy for å arbeide og utlede relevant informasjon ved å anvende matematiske funksjoner som kollinearitet, regresjonsanalyse, etc. Han bruker også algoritmene og utfører periodisk den sosioberegningsanalysen, mens data mining bruker bruk av metadata som er data om data, og at metadata brukes til å trekke ut informasjonen basert på søkeord og spørring. Databehandlingsteknikker bruker også potensialet til å anvende algoritmer for å trekke ut tidligere trender fra nåværende så vel som fra gamle systemer.
- Roller og ansvarsområder for en dataforsker inkluderer rettet forskning, skaper et åpent selskapsbasert spørsmål, utvinning av enorme datamengder fra flere eksterne så vel som interne kilder. Han benytter også sofistikerte analyseprogrammer, statistiske og maskinlæringsmetoder for å lage data senere for å bli brukt i reseptiv modellering og prediktiv modellering, mens data mining inkluderer design, implementering av vedvarende datalagre, ytelsesinnstillingsmetoder, oppretter automatisk sikkerhetskopiering og kapasitetsplanlegging ved å administrere integritet, konfidensialitet og tilgjengelighet av datalagre og databaser.
- La oss forstå en dataforskers rolle ved hjelp av et eksempel. Tenk på et scenario der du driver en søt butikk, og du er interessert i å vite hvilke godterier som fikk mest positive tilbakemeldinger. I denne typen tilfeller vil datakildene dine ikke være begrenset til bare databaser, de kan også utvide til sosiale medier nettsteder og tilbakemeldinger fra kunder. I slike tilfeller er en Data Scientist personen som vil komme deg til unnsetning. Han er den rette personen for deg, ettersom han har de historiske dataene fra alle relevante kilder, og ikke bare fra en enkelt database. mens det er samme situasjon, men du er mer interessert i å finne ut de siste 8 års data om søtsaken, enn du trenger en teknikk som kalles gruvedrift. I data mining, graver du dypt ned i datahistorikken og finner all informasjonen som ser ut til å være ekstern relevant.
- En dataforsker forventes å utvikle datadrevne løsninger på de siste utfordringene i organisasjonen. Han forventes også å oppfinne nye algoritmer som effektivt kan løse komplekse problemer ved å bygge nye verktøy for å automatisere arbeidet, mens datagruving hovedsakelig fokuserer på implementering av systemet basert på kundebehov og bransjekrav. Den presenterer også et verktøy for analyse av forskjellige datakilder for å oppdage svindelmønstre og mulige sikkerhetsbrudd.
Data Scientist vs Data Mining Comparison Table
Nedenfor er listen over punkter, beskriv sammenligningstabellen mellom Data Scientist vs Data Mining
| Grunnlag for sammenligning | Dataforsker | Datautvinning |
| Hva er det | En person | En teknikk |
| Definisjon | En dataforsker er god på statistikk enn noen tilfeldig programvareingeniøranalytiker og er mye bedre på programvareutvikling enn noen statistiker. | Data mining er metoden for å skaffe eller samle informasjonen som er lagret i databasen som tidligere var ukjent og uklar. Informasjonen kan deretter brukes til å ta relevante forretningsavgjørelser. |
| Data fra | Dataene kan være i form av strukturert, semistrukturert så vel som ustrukturert. Dette er i fortsettelse av dataanalysefelt som data mining, statistikk og prediktiv analyse. | Dette buzzwordet brukes ofte til storstilt data- eller informasjonsgenerering og -behandling ved bruk av innsamling, utvinning, analyse, statistikk og lagring. |
| Behov og opprinnelse | Ordet dataforskere har eksistert på begynnelsen av 80-tallet, men det viktigste kravet sees i dagens scenario når verden har enorme data å opprettholde | Begrepet data mining har blitt utviklet parallelt og ble mye utbredt på 90-tallet. Det skylder sitt opphav til KDD (Knowledge Discovery in Databases), som er en prosess for å finne kunnskap fra dataene som allerede finnes i databasene. |
| Arbeidsområde | Vitenskapelig studie og forskning | Forretningsprosesser |
| Mål | Å produsere klientsentrisk relevante data | For å lage brukbare data |
| Mål | Han har som mål å bygge prediktive modeller, analysetrender i sosiale medier og utlede ukjente fakta | Målet er å søke og finne tidligere kjente skjulte data |
Konklusjon - Data Scientists vs Data Mining
I dette Data Scientist vs Data Mining-innlegget leser vi om de viktigste forskjellene mellom Data Scientist vs Data Mining. Håper du likte innlegget. Følg med på bloggen vår for flere artikler.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjeller mellom Data Scientist vs Data Mining, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Data Scientist vs Business Analyst - Finn ut de 5 enorme forskjellene
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Predictive Analytics vs Data Mining - Hvilken er mer nyttig
- Vet den beste 7 forskjellen mellom Data Mining Vs Data Analyse