Naučite se 5 uporabnih primerjav med Data Science in statistiko

Razlika med podatki o znanosti in statistiko

Znanost o podatkih je eden od hitro rastočih trendov v računalništvu in je obsežno multidisciplinarno področje. Podatkovna znanost združuje uporabo predmetov, in sicer računalništva, programskega inženirstva, matematike in statistike, programiranja, ekonomije in poslovnega upravljanja. Znanost o podatkih temelji na zbiranju, pripravi, analizi, upravljanju, vizualizaciji in shranjevanju velikih količin informacij. Podatkovno znanost poenostavljeno lahko razumemo kot močno povezavo z bazami podatkov, vključno z velikimi podatki in računalništvom. Znanstvenik s podatki je posameznik z ustreznim domenskim znanjem, pomembnim za postavljeno vprašanje.

Veliki podatki so tesno povezani z znanostjo podatkov in dejansko so se razvili z velikimi podatki v različnih aplikacijah in primerih uporabe. Zavedamo se, da so veliki podatki večinoma na voljo v nestrukturiranih oblikah in vsebujejo neštevilčne podatke. Koristne informacije se zlahka pokopljejo v velike podatke, ki jih sestavljajo spletni dnevniki, avdio / video datoteke, slike, besedilna sporočila, družbena omrežja itd. Vsi ti podatki so samo hrup, razen če se analizirajo in iz njih črpajo koristne informacije. Poleg tega podjetja danes internet obravnavajo kot svoj primarni informacijski kanal zaradi vse večje vloge socialnega spleta in njegovega poslovnega potenciala. Vsi ti podatki so zelo zanimivi za podatkovnega znanstvenika, saj lahko z njihovo pomočjo rešijo številne težave za organizacije in tudi družbe.

Podatkovna znanost je specializirana veščina in jo lahko razumemo kot:

• Oblikovanje in izvedba v 4A-ih - Arhitektura podatkov, nakup, analiza in arhiviranje
• Uporaba naprednih tehnik matematike in statistike za modeliranje podatkov za poglobljeno analizo
• Ustrezne veščine programiranja in razvoja, veščine razvoja algoritmov
• Spretnosti analitičnega in etičnega sklepanja
• Komunikacijske in poslovne veščine

Zato je očitno, da je podatkovna znanost interdisciplinarno področje in da za pridobitev mojstrstva na tem področju potrebuje različne naloge spretnosti. Primeri uporabe podatkov v znanosti so podobni analitiki podatkov - začnejo se z jasno izjavo problema in odločitvijo, da se končno končajo z natančno opredeljenimi meritvami. Zato velja, da podatkovni znanstveniki poznajo poslovne modele in paradigme, ki postavljajo dobra poslovna vprašanja, da bi dobili pomembne vpoglede v danih naborih podatkov.

Statistika je še ena široka tema, ki se ukvarja s preučevanjem podatkov in se široko uporablja na številnih področjih. Statistični podatki zagotavljajo metodologijo za sklepanje iz podatkov. Daje različne metode za zbiranje podatkov, njihovo analizo in interpretacijo rezultatov, znanstveniki, raziskovalci in matematiki pa jih pogosto uporabljajo pri reševanju problemov. Statistika je sinonim za podatkovno intenzivne dejavnosti - zbiranje, obdelavo in interpretacijo obdelanih podatkov.

Čeprav statistika zagotavlja metode zbiranja in analize podatkov, pomaga pri pridobivanju informacij iz numeričnih in kategoričnih podatkov. Kategorični podatki se nanašajo na edinstvene podatke, primeri so krvna skupina osebe, zakonski stan itd. Statistika je zelo pomembna v raziskavah, povezanih s podatki, saj pomaga pri

• Odločanje o vrsti podatkov, potrebnih za reševanje določene težave
• Organiziranje in povzemanje podatkov
• Analiza, ki jo je treba izvesti, da se iz podatkov pridobijo sklepi
• Ocena učinkovitosti rezultatov in ocena negotovosti

Metode, ki jih zagotavlja statistika, vključujejo:

• Zasnova za načrtovanje in izvajanje raziskav
• Opisi, ki vključujejo raziskovanje in povzemanje podatkov
• Izdelava napovedi in sklepanja z uporabo pojavov, predstavljenih s podatki

Primerjava med glavo in statistiko Data Science v primerjavi s statistiko (Infographics)

Spodaj je primerjava najboljših 5 med podatki Science Science in statistiko

Ključne razlike med podatkovno znanostjo in statistiko

• Podatkovna znanost združuje večdisciplinarna področja in računanje za interpretacijo podatkov za odločanje, medtem ko se statistika nanaša na matematično analizo, ki za določeno množico podatkov uporablja kvantitativne modele.
• Znanost o podatkih je bolj naravnana na področje velikih podatkov, ki si prizadeva zagotoviti vpogled v ogromne količine zapletenih podatkov. Po drugi strani pa statistika zagotavlja metodologijo za zbiranje, analizo in sklepanje iz podatkov.
• Podatkovna znanost uporablja orodja, tehnike in načela za presejanje in razvrščanje velikih količin podatkov v ustrezne nabore podatkov ali modele. To je v nasprotju s statistiko, ki se omejuje z orodji, kot so frekvenčna analiza, srednja vrednost, srednja vrednost, analiza variacije, korelacija in regresija itd., Če jih naštejemo le nekaj.
• Podatkovna znanost bo raziskala in pregledala podatke, da bi ugotovila dejanski, količinski in statistični sklep. To je v nasprotju s statistiko, ki se osredotoča na analizo z uporabo standardnih tehnik, ki vključujejo matematične formule in metode.
• Znanstvenik s podatki mora imeti naloge spretnosti za analizo in poenostavitev težav z uporabo zapletenih nizov podatkov za določanje informacij, statistik pa bo uporabil tehnike numerične in kvantitativne analize.

Primerjava podatkov v primerjavi s tabelo

Razlike med podatkovnimi znanostmi in statistiko so razložene v spodnjih točkah

Osnove za primerjavo	Data Science	Statistika
Pomen	Interdisciplinarno področje znanstvenih tehnik Podobno kot rudarjenje podatkov uporablja procese, algoritme in sisteme Izvleči informacije o vpogledu iz podatkov (strukturiranih ali nestrukturiranih)	Zagotavlja zbirko metod za predstavljanje podatkov Podružnica v matematiki Navedite metode za načrtovanje eksperimentov Načrtuje zbiranje, analizo podatkov in zastopanje za nadaljnje ocene
Koncept	Na podlagi znanstvenih računalniških tehnik Zajema strojno učenje, druge analitične procese, poslovne modele Uporablja napredno matematiko in statistiko za pridobivanje novih informacij iz velikih podatkov Široka disciplina, ki vključuje programiranje, razumevanje poslovnih modelov, trendov ipd.	Statistika je znanost podatkov Uporablja se za merjenje ali oceno atributa Uporabi statistične funkcije ali algoritme na nizih podatkov za določitev vrednosti, ki so primerne za težavo, ki se preučuje
Osnove tvorbe	Za reševanje težav, povezanih s podatki Modelirajte velike podatke za analizo v smeri razumevanja trendov, vzorcev, vedenj in poslovne uspešnosti Podpira pri odločanju	Oblikovanje in oblikovanje vprašanj iz resničnega sveta na podlagi podatkov Podatke predstavljajte v obliki tabel, grafikonov, grafov Razumevanje tehnik v analizi podatkov Podpora pri odločanju
Področja uporabe	Zdravstveni sistemi Finance Odkrivanje goljufij in vdorov Proizvodnja, inženiring Analiza trga itd.	· Trgovina in trgovina Industrija Prebivalske študije, ekonomija Psihologija Biologija in fizikalne vede Astronomija itd.
Pristop	Uporabite znanstvene metode pri reševanju problemov z naključnimi podatki Identificira zahteve po podatkih za določeno težavo Določite tehnike za dosego želenih rezultatov Zagotovite vrednost organizacijam, ki uporabljajo podatke	Uporaba matematičnih formul, modelov in konceptov Analiza naključnih podatkov Ocenite vrednosti za različne atribute podatkov Določiti vedenje na podlagi podatkov

Zaključek - Podatkovna znanost v primerjavi s statistiko

Če povzamemo, je mogoče opozoriti, da so podatki o podatkih in statistika neločljivi in ​​so tesno povezani. Jasno je, da je statistika orodje ali metoda za podatkovno znanost, medtem ko je podatkovna znanost široko področje, kjer je statistična metoda bistvena sestavina. Podatkovna znanost in statistika bosta še naprej obstajala in med tema dvema disciplinama je veliko prekrivanje. Upoštevati je treba tudi, da vsi statistiki ne morejo postati podatkovni znanstveniki in obratno. Podatkovna znanost se je pred kratkim razvila z velikimi podatki in bo v prihodnjih letih še naprej naraščala, saj se zdi, da rast podatkov ne bo končana.

Priporočeni članek

To je vodnik za Data Science v primerjavi s statistiko, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

1. Data Science Vs inženiring podatkov
2. Statistika ali Strojno učenje
3. Data Science vs Programsko inženirstvo
4. Data Science vs Strojno učenje