Наука о подацима против рударења података

БраинСтатион-ов водич за каријеру Дата Сциентист може вам помоћи да направите прве кораке ка уносној каријери у науци о подацима. Читајте даље за преглед кључних разлика између науке о подацима и рударења података.

Постаните Дата Сциентист

Разговарајте са саветником за учење да бисте сазнали више о томе како наши кампови и курсеви могу да вам помогну да постанете научник података.

Кликом на Пошаљи, прихватате наше Услови .

Није могуће послати! Освежити страницу и покушати поново?

Хвала вам!

Ускоро ћемо бити у контакту.

Како се свет све више интересује за науку о подацима, разумљиво је да може доћи до забуне око терминологије која се често погрешно користи наизменично. Имајући то на уму, детаљније смо погледали разлику између науке о подацима и рударења података.

Дата Сциенце

Као што смо се дотакли у другим областима овог водича, наука о подацима је поље које користи математику и технологију да пронађе иначе невидљиве обрасце у огромним количинама сирових података које све више генеришемо. Са циљем доношења тачних предвиђања и паметних одлука, наука о подацима нам омогућава да пронађемо иначе неприметне увиде који се крију на видику у тим гомилама података.

Пословни и друштвени утицај науке о подацима је огроман, а како доношење одлука засновано на подацима постаје све хитнији приоритет за паметне компаније – истраживање МИТ-а показује да су компаније које су предњачиле у коришћењу одлучивања заснованог на подацима биле шест одсто профитабилније него њихови конкуренти – област науке о подацима утиче и мења начин на који гледамо на најбоље маркетиншке праксе, понашање потрошача, оперативна питања, циклусе ланца снабдевања, корпоративну комуникацију и предиктивне анализе.

Растуће веровање у науку о подацима заиста је доследно у свим врстама пословања. Дреснерова студија је открила да индустрије које предњаче за улагања у велике податке укључују телекомуникације (95 посто усвајања), осигурање (83 посто), оглашавање (77 посто), финансијске услуге (71 посто) и здравствену заштиту (64 посто).

Наука о подацима је широко поље које обухвата предиктивну каузалну аналитику (или предвиђање могућности будућег догађаја), прескриптивну аналитику (која посматра низ радњи и повезаних исхода) и машинско учење, које описује процес коришћења алгоритама за подучавање рачунари како да пронађу обрасце у подацима и да направе предвиђања.

БраинСтатион-ово истраживање о дигиталним вештинама открило је да научници података првенствено раде на развоју нових идеја, производа и услуга, за разлику од других стручњака за податке који више времена фокусирају на оптимизацију постојећих платформи. А Дата Сциентистс су такође јединствени међу професионалцима за велике податке по томе што је њихов најчешће коришћени алат Питхон.

Иако је наука о подацима широко поље, њена крајња сврха је да користи податке за доношење одлука на основу бољег информисања.

Претрага података

Тамо где је наука о подацима широко поље, рударење података описује низ техника у оквиру науке о подацима за издвајање информација из базе података која је иначе била нејасна или непозната. Дата мининг је корак у процесу познат као

откривање знања у базама података или КДД, и као и други облици рударења, све је у копању за нечим вредним. Пошто се рударење података може посматрати као подскуп науке о подацима, наравно постоји преклапање; рударење података такође укључује кораке као што су чишћење података, статистичка анализа и препознавање образаца, као и визуелизација података, машинско учење и трансформација података.

Тамо где је наука о подацима, међутим, мултидисциплинарна област научног проучавања, рударење података се више бави пословним процесом и, за разлику од машинског учења, рударење података се не бави искључиво алгоритмима. Друга кључна разлика је у томе што се наука о подацима бави свим врстама података, при чему се рударење података првенствено бави структурираним подацима.

Циљ рударења података је у великој мери да узме податке из било ког броја извора и учини их употребљивијим, при чему наука о подацима има веће циљеве да изгради производе усмерене на податке и донесе пословне одлуке засноване на подацима.