Data Scientist v primerjavi z raziskovanjem podatkov
Znanstveniki podatkov so ljudje, ki ustvarjajo programsko kodo, uporabljajo jih za oblikovanje bogatega nabora statistik in njegovo znanje uporabljajo za ustvarjanje in ustvarjanje poslovnih vpogledov v podatke. Znanost podatkov je v bistvu interdisciplinarno področje o sistemih in procesih, ki iz podatkov pridobivajo vpogled in znanje v različnih oblikah.
Po drugi strani je pridobivanje podatkov proces odkrivanja in iskanja vzorcev v obliki velikih podatkovnih nizov, ki vključujejo funkcije na presečišču statistik, strojnega učenja in sistemov baz podatkov. Za pridobivanje podatkovnih vzorcev se uporabljajo inteligentni procesi in orodja za črpanje. Splošni cilj je iz nabora podatkov pridobiti ustrezne informacije in jih pretvoriti v prepoznavno strukturo za nadaljnjo uporabo. Vključuje orodja za upravljanje podatkov, ugotovitve, premisleke o zapletenosti, zanimive metrike, naknadno obdelavo odkritih struktur itd. Ideja je izvleči vzorce in znanje iz ogromne količine podatkov in ne pridobivanje podatkov samih. Prav tako podpira vsako uporabo sistemov za podporo odločanju, ki vključuje tiste, povezane z umetno inteligenco, poslovno inteligenco in strojnim učenjem.
Vrednost zaupnosti podatkov in odjemalcev v zvezi z varnostjo se iz dneva v dan povečuje, zato postaja nujna potreba po napotitvi podatkov, saj ne samo da ščitijo vaše podatke, ampak tudi zagotavljajo smiselno analizo in ekstrakcije, da bi spodbudili vašo organizacijo in poslovanje s prihodnjimi trendi in kako se lahko podjetje izboljša od tega, kar je danes z vzdrževanjem različnih črtnih lestvic, tortnih grafikonov in drugih oblik histogramov. Znanstveniki podatkov se od razvijalcev podatkov razlikujejo v tem, da želijo razvijalci podatkov, bodisi razvijalci ETL ali veliki razvijalci podatkov, pretvoriti podatke in oblikovati podatke v obliki, ki jo potrebuje znanstvenik, da uporabi svoje tehnike.
Dejanske naloge rudarjenja vključujejo uporabo zanimivih vzorcev, kot so skupine podatkovnih zapisov, kot so analiza grozdov, odkrivanje nepravilnosti, kot so nenavadni zapisi in odvisnosti, kot so sekvenčni rudarjenje vzorcev, rudarjenje s pravili pridruževanja. Prostorski indeks je tehnika baze podatkov, ki se pogosto uporablja.
Natančne razlike med Data Scientist in Data Mining
Spodaj je zgornjih 7 primerjav med Data Scientist in Data Mining 
Ključne razlike med Data Scientist in Data Mining
Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med Data Scientist in Data Mining
- Znanstvenik s podatki ima močan nabor tehničnih spretnosti in ustrezen nabor orodij za delo in pridobivanje ustreznih informacij z uporabo matematičnih funkcij, kot so kolinearnost, regresijska analiza itd. Uporablja tudi algoritme in redno izvaja socio-računsko analizo, medtem ko podatke rudarjenje uporablja uporabo metapodatkov, ki so podatki o podatkih, metapodatki pa se uporabljajo za pridobivanje informacij na podlagi vaših ključnih besed in poizvedb. Tehnike rudarjenja podatkov uporabljajo tudi potencial za uporabo algoritmov za pridobivanje preteklih trendov iz sedanjih in iz zapuščenih sistemov.
- Vloge in odgovornosti podatkovnega znanstvenika vključujejo usmerjene raziskave, ustvarjajo odprta vprašanja, ki temeljijo na podjetju, pridobivanje ogromnih količin podatkov iz več zunanjih in notranjih virov. Uporablja tudi izpopolnjene analitične programe, statistične in strojne metode učenja, da pozneje ustvari podatke, ki jih bodo kasneje uporabili pri predpisujočem modeliranju in napovednem modeliranju, medtem ko rudarjenje podatkov vključuje načrtovanje, izvajanje obstojnih shramb podatkov, metode nastavitve zmogljivosti, ustvari samodejno varnostno kopiranje in načrtovanje zmogljivosti z upravljanjem integritete, zaupnost in razpoložljivost shramb podatkov in baz podatkov.
- Naj s pomočjo zgleda razberemo vlogo podatkovnega znanstvenika. Razmislite o scenariju, v katerem vodite sladko trgovino in vas zanima, kateri bonboni so prejeli najbolj pozitivne povratne informacije. V takšnih primerih vaši viri podatkov ne bodo omejeni le na zbirke podatkov, temveč bi se lahko razširili tudi na spletna mesta družbenih medijev in povratna sporočila strank. V takšnih primerih je Data Scientist oseba, ki bi vam priskočila na pomoč. Za vas je prava oseba, saj ima zgodovinske podatke iz vseh ustreznih virov in ne le iz ene same baze. ker če obstaja enaka situacija, vendar vas bolj zanimajo podatki o slaščicah v zadnjih 8 letih, kot bi potrebovali tehniko, imenovano rudarjenje. Pri iskanju podatkov se globoko vkopljete v zgodovino podatkov in najdete vse informacije, ki se zdijo na daljavo pomembne.
- Pričakovano bo, da bo podatkovni znanstvenik oblikoval rešitve, ki bodo temeljile na podatkih, za najnovejše izzive v organizaciji. Pričakuje se tudi, da bo izumil nove algoritme, ki lahko učinkovito rešijo zapletene težave z izgradnjo novih orodij za avtomatizacijo dela, medtem ko se pridobivanje podatkov osredotoča predvsem na izvajanje sistema, ki temelji na potrebah kupcev in zahtevah industrije. Prav tako predstavlja orodje za analizo različnih virov podatkov, da bi odkrili vzorce goljufij in možne kršitve varnosti.
Primerjalna tabela Data Scientist vs Data Mining
Spodaj so seznami točk, opišite primerjalno tabelo med Data Scientist in Data Mining
| Osnove za primerjavo | Znanstvenik podatkov | Izkopavanje podatkov |
| Kaj je to | Oseba | Tehnika |
| Opredelitev | Znanstvenik s podatki je dober v statistiki kot katerikoli naključni analitik programskega inženiringa in je boljši pri spretnostih razvoja programske opreme kot kateri koli statistik. | Pridobivanje podatkov je metoda pridobivanja ali zbiranja informacij, ki so shranjene v podatkovni zbirki, ki je bila prej neznana in nejasna. Informacije se nato lahko uporabijo za sprejemanje ustreznih poslovnih odločitev. |
| Podatki iz | Podatki so lahko v obliki strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih. To je nadaljevanje področij analitike podatkov, kot so pridobivanje podatkov, statistika in napovedna analiza. | Ta buzzword se pogosto uporablja za pridobivanje in obdelavo podatkov ali obdelovanja velikih podatkov z uporabo zbiranja, pridobivanja, analize, statistike in skladiščenja. |
| Potreba in izvor | Znanstveniki z besedami so bili v začetku 80. let, vendar je njihova glavna zahteva današnji scenarij, ko ima svet ogromno podatkov za vzdrževanje | Izraz rudarjenje podatkov se je razvijal vzporedno in je v 90. letih zelo razširjen. Svoj izvor dolguje KDD (odkritje znanja v bazah podatkov), ki je postopek iskanja znanja iz podatkov, ki so že prisotni v bazah podatkov. |
| Območje dela | Znanstveni študij in raziskave | Poslovni procesi |
| Cilj | Za pripravo ustreznih podatkov, osredotočenih na stranko | Za ustvarjanje uporabnih podatkov |
| Meriti | Njegov cilj je graditi napovedne modele, trende analize družbenih medijev in izpeljati neznana dejstva | Cilj je iskanje in iskanje prej znanih skritih podatkov |
Zaključek - Data Scientist vs Data Mining
V tem prispevku Data Scientist vs Data Mining beremo o ključnih razlikah med Data Scientist in Data Mining. Upam, da vam je objava všeč. Za več člankov spremljajte naš blog.
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med Data Scientist in Data Mining, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalna tabela in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Data Scientist v primerjavi s poslovnim analitikom - odkrijte 5 osupljivih razlik
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 neverjetnih primerjav
- Napovedna analitika v primerjavi z iskanjem podatkov - kateri je bolj uporaben
- Pozanimajte se o najboljših 7 razlikah med Data Data Mining VS analizo podatkov