Lær 5 nyttige sammenligninger mellom datavitenskap og statistikk

Forskjell mellom datavitenskap og statistikk

Datavitenskap er en av de raskt voksende trender innen databehandling og er et stort tverrfaglig område. Datavitenskap kombinerer anvendelsen av fag, datavitenskap, programvareteknikk, matematikk og statistikk, programmering, økonomi og virksomhetsledelse. Datavitenskap er basert på innsamling, klargjøring, analyse, styring, visualisering og lagring av store mengder informasjon. Datavitenskap i enkle ord kan forstås som å ha sterke forbindelser med databaser inkludert big data og informatikk. En dataforsker er et individ med tilstrekkelig domenekunnskap som er relevant for spørsmålet.

Big data er tett integrert med data science, og har faktisk utviklet seg med big data i forskjellige applikasjoner og brukstilfeller. Vi er klar over at store data stort sett er tilgjengelige i ustrukturerte formater og inneholder ikke-numeriske data. Nyttig informasjon blir lett begravet i big data som består av blogger, lyd- / videofiler, bilder, tekstmeldinger, sosiale nettverk og så videre. Alle disse dataene er bare støy med mindre de er analysert og nyttig informasjon hentes fra dem. I tillegg anser virksomheter i dag internett som den primære informasjonskanalen på grunn av den voksende rollen til det sosiale nettet og for dets forretningspotensiale. Alle disse dataene er av stor interesse for en dataforsker fordi ved å bruke disse dataene kan mange problemer løses for organisasjoner, og også for samfunn.

Datavitenskap er en spesialisert ferdighet og kan forstås som:

Design og implementering i 4A-er - Dataarkitektur, anskaffelse, analyse og arkiv
Bruke avanserte teknikker i matematikk og statistikk for å modellere data for dyp analyse
Tilstrekkelig programmerings- og utviklingsferdigheter, algoritmeutviklingsferdigheter
Analytiske og etiske resonnementer
Kommunikasjons- og forretningsferdigheter

Derfor er det tydelig at datavitenskap er et tverrfaglig område og trenger forskjellige ferdighetssett for å få mestring på dette domenet. Brukssaker i datavitenskap ligner på dataanalyse - de begynner med en klar problemstilling og beslutning om til slutt å avslutte med veldefinerte beregninger. Derfor anses dataforskere for å være kjent med forretningsmodeller og paradigmer, som stiller gode forretningsspørsmål for å få meningsfull innsikt fra gitte datasett.

Statistikk er et annet bredt emne som omhandler studiet av data og blir mye brukt på mange felt. Statistikk gir metodikken for å komme med konklusjoner fra data. Den gir forskjellige metoder for å samle data, analysere dem og tolke resultater og blir mye brukt av forskere, forskere og matematikere i å løse problemer. Statistikk er synonymt med dataintensive aktiviteter - innsamling, behandling og tolkning av behandlede data.

Selv om statistikk gir metodene for datainnsamling og analyse, hjelper det å skaffe informasjon fra numeriske og kategoriske data. Kategoriske data refererer til unike data, eksempler er en blodgruppe av en person, sivilstand osv. Statistikk er svært viktig i datarelaterte studier fordi det hjelper i,

Avgjøre hvilken type data som kreves for å løse et gitt problem
Organisering og oppsummering av data
Analyse som skal gjøres for å trekke konklusjoner fra data
Vurdere effektiviteten til resultater og å evaluere usikkerheter

Metodene gitt av statistikk inkluderer,

Design for planlegging og gjennomføring av forskning
Beskrivelser som innebærer å utforske og oppsummere data
Gjøre prediksjoner og slutninger ved hjelp av fenomenene representert av data

Head to Head-sammenligning mellom Data Science vs Statistics (Infographics)

Nedenfor er Topp 5-sammenligningen mellom Data Science vs Statistics

Viktige forskjeller mellom data science vs statistikk

Datavitenskap kombinerer tverrfaglige felt og databehandling for å tolke data for beslutningstaking, mens statistikk refererer til matematisk analyse som bruker kvantifiserte modeller for å representere et gitt datasett.
Datavitenskap er mer orientert mot feltet big data som søker å gi innsiktinformasjon fra enorme mengder komplekse data. På den annen side gir statistikk metodikken for å samle inn, analysere og lage konklusjoner fra data.
Datavitenskap bruker verktøy, teknikker og prinsipper for å sile og kategorisere store datamengder med data i riktige datasett eller modeller. Dette er i strid med statistikk som begrenser seg med verktøy som frekvensanalyse, gjennomsnitt, median, variansanalyse, korrelasjon og regresjon, og så videre, for å nevne noen.
Datavitenskap vil undersøke og inspisere data for å trekke fra fakta, kvantitativ og statistisk inferens. Dette er i motsetning til statistikk som fokuserer på analyse ved bruk av standardteknikker som involverer matematiske formler og metoder.
En dataforsker må ha ferdighetssett for å analysere og forenkle problemer ved å bruke komplekse datasett for å finne ut informasjon, mens en statistiker vil bruke teknikkene for numerisk og kvantitativ analyse.

Data Science vs Statistics Comparison Table

Forskjellene mellom data science vs statistikk er forklart i punktene presentert nedenfor

Grunnlag for sammenligning	Datavitenskap	Statistikk
Betydning	Et tverrfaglig område av vitenskapelige teknikker I likhet med data mining bruker prosesser, algoritmer og systemer Trekk ut innsiktinformasjon fra data (strukturert eller ustrukturert)	Tilbyr en samling metoder for å representere data En gren i matematikk Gi metoder for utforming av eksperimenter Planlegger datainnsamling, analyse og representasjon for videre evalueringer
Konsept	Basert på vitenskapelige datateknikker Omfatter maskinlæring, andre analyseprosesser, forretningsmodeller Bruker avansert matematikk og statistikk for å hente ny informasjon fra big data En bred disiplin som involverer programmering, forståelse av forretningsmodeller, trender og så videre.	Statistikk er vitenskapen om data Det brukes til å måle eller estimere et attributt Bruker statistiske funksjoner eller algoritmer på datasett for å bestemme verdier som passer for problemet som studeres
Grunnlag for dannelse	For å løse datarelaterte problemer Modell big data for analyse for å forstå trender, mønstre, atferd og forretningsprestasjoner Støtter i beslutningsprosesser	Å utforme og formulere spørsmål fra den virkelige verden basert på data Representere data i form av tabeller, diagrammer, grafer Forstå teknikker i dataanalyse Støtte for beslutningstaking
Bruksområder	Helsevesen Finansiere Bedrageri og intrusjonsdeteksjon Produksjon, prosjektering Markedsanalyse m.m.	· Handel og handel Industri Befolkningsstudier, økonomi psykologi Biologi og fysikk Astronomi, etc.
Nærme seg	Bruke vitenskapelige metoder i problemløsing ved bruk av tilfeldige data Identifiserer datakrav for et gitt problem Identifiser teknikker for å oppnå ønskede resultater Gi verdier til organisasjoner som bruker data	Bruk av matematiske formler, modeller og konsepter Analyse av tilfeldige data Estimer verdier for forskjellige dataattributter For å bestemme atferd basert på data

Konklusjon - Data science vs statistikk

Oppsummert kan det bemerkes at datavitenskap og statistikk ikke kan skilles og er nært knyttet sammen. Det er tydelig at statistikk er et verktøy eller metode for datavitenskap, mens datavitenskap er et vidt domene der en statistisk metode er en essensiell komponent. Datavitenskap og statistikk vil fortsette å eksistere, og det er en stor overlapp mellom disse to fagområdene. Dessuten kan ikke alle statistikere bli dataforskere og omvendt. Datavitenskap har utviklet seg nylig med big data og vil fortsette å vokse de kommende årene ettersom dataveksten ser ut til å være uendelig.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data Science vs Statistics, deres betydning, sammenligning fra topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -