Sains Data lwn Perlombongan Data

Panduan kerjaya Data Scientist BrainStation boleh membantu anda mengambil langkah pertama ke arah kerjaya yang menguntungkan dalam sains data. Teruskan membaca untuk mendapatkan gambaran keseluruhan tentang perbezaan utama antara sains data dan perlombongan data.

Menjadi Ahli Sains Data

Bercakap dengan Penasihat Pembelajaran untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara bootcamp dan kursus kami boleh membantu anda menjadi seorang Saintis Data.

Dengan mengklik Hantar, anda menerima kami Syarat .



Hantar

Tidak dapat menyerahkan! Muat semula halaman dan cuba lagi?

Ketahui lebih lanjut tentang Bootcamp Sains Data kami

Terima kasih!

Kami akan berhubung tidak lama lagi.

Lihat halaman Bootcamp Sains Data

Memandangkan dunia lebih mementingkan sains data, dapat difahami bahawa mungkin terdapat kekeliruan mengenai istilah yang sering digunakan secara salah secara bergantian. Dengan itu, kami melihat dengan lebih dekat perbezaan antara sains data dan perlombongan data.

Sains Data

Seperti yang telah kami sentuh dalam bidang lain dalam panduan ini, sains data ialah bidang yang menggunakan matematik dan teknologi untuk mencari corak yang tidak kelihatan dalam jumlah besar data mentah yang semakin kami hasilkan. Dengan matlamat untuk membuat ramalan yang tepat dan keputusan yang bijak, sains data membolehkan kami mencari cerapan yang tidak dapat dilihat yang tersembunyi di hadapan mata dalam kumpulan data tersebut.

Impak perniagaan dan masyarakat sains data adalah luas, dan apabila membuat keputusan terdorong data menjadi keutamaan yang semakin mendesak untuk syarikat pintar - penyelidikan MIT menunjukkan bahawa syarikat yang mendahului penggunaan pembuatan keputusan terdorong data adalah enam peratus lebih menguntungkan daripada pesaing mereka – bidang sains data mempengaruhi dan mengubah cara kami melihat amalan terbaik pemasaran, tingkah laku pengguna, isu operasi, kitaran rantaian bekalan, komunikasi korporat dan analisis ramalan.

Kepercayaan yang berkembang dalam sains data benar-benar konsisten merentas semua jenis perniagaan. Kajian Dresner mendapati bahawa industri yang menerajui pelaburan data besar termasuk telekomunikasi (95 peratus pakai), insurans (83 peratus), pengiklanan (77 peratus), perkhidmatan kewangan (71 peratus) dan penjagaan kesihatan (64 peratus).

Sains data ialah bidang yang luas, merangkumi analisis sebab akibat ramalan (atau meramalkan kemungkinan peristiwa masa hadapan), analitik preskriptif (yang melihat pelbagai tindakan dan hasil yang berkaitan) dan pembelajaran mesin, yang menerangkan proses menggunakan algoritma untuk mengajar komputer bagaimana untuk mencari corak dalam data dan membuat ramalan.

Tinjauan Kemahiran Digital BrainStation mendapati bahawa Saintis Data berusaha untuk membangunkan idea, produk dan perkhidmatan baharu, berbanding profesional data lain yang menumpukan lebih banyak masa untuk mengoptimumkan platform sedia ada. Dan Saintis Data juga unik dalam kalangan profesional data besar kerana alat mereka yang paling banyak digunakan ialah Python.

Walaupun sains data adalah bidang yang luas, tujuan utamanya adalah untuk menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih bermaklumat.

Perlombongan Data

Apabila sains data adalah bidang yang luas, perlombongan data menerangkan pelbagai teknik dalam sains data untuk mengekstrak maklumat daripada pangkalan data yang sebaliknya tidak jelas atau tidak diketahui. Perlombongan data adalah satu langkah dalam proses yang dikenali sebagai

penemuan pengetahuan dalam pangkalan data atau KDD, dan seperti bentuk perlombongan lain, semuanya tentang menggali sesuatu yang berharga. Memandangkan perlombongan data boleh dilihat sebagai subset sains data, sudah tentu terdapat pertindihan; perlombongan data juga termasuk langkah-langkah seperti pembersihan data, analisis statistik dan pengecaman corak, serta visualisasi data, pembelajaran mesin dan transformasi data.

Walau bagaimanapun, di mana sains data ialah bidang kajian saintifik pelbagai disiplin, perlombongan data lebih mementingkan proses perniagaan dan, tidak seperti pembelajaran mesin, perlombongan data tidak mementingkan algoritma semata-mata. Satu lagi perbezaan utama ialah sains data berurusan dengan semua jenis data, di mana perlombongan data terutamanya berkaitan dengan data berstruktur.

Matlamat perlombongan data sebahagian besarnya adalah untuk mengambil data daripada sebarang sumber dan menjadikannya lebih boleh digunakan, di mana sains data mempunyai matlamat yang lebih besar untuk membina produk tertumpu data dan membuat keputusan perniagaan terdorong data.

Kategori: Berita