Наука за данни срещу извличане на данни

Ръководството за кариера на Data Scientist на BrainStation може да ви помогне да направите първите стъпки към доходоносна кариера в науката за данни. Прочетете за преглед на ключовите разлики между науката за данни и извличането на данни.

Станете специалист по данни

Говорете със съветник по обучение, за да научите повече за това как нашите учебни лагери и курсове могат да ви помогнат да станете специалист по данни.



Като щракнете върху Изпращане, вие приемате нашите Условия .



Изпращане

Не можа да се изпрати! Да опресните страницата и да опитате отново?

Научете повече за нашия учебен лагер за наука за данни

Благодаря ти!

Ще се свържем скоро.



Вижте страницата на Data Science Bootcamp

Тъй като светът проявява по-голям интерес към науката за данни, разбираемо е, че може да има известно объркване относно терминологията, която често се използва неправилно взаимозаменяемо. Имайки това предвид, разгледахме по-отблизо разликата между науката за данни и извличането на данни.

Наука за данни

Както засегнахме в други области на това ръководство, науката за данни е поле, което използва математика и технологии, за да намери иначе невидими модели в огромните обеми необработени данни, които все повече генерираме. С цел да правим точни прогнози и интелигентни решения, науката за данни ни позволява да намерим иначе незабележими прозрения, криещи се на очи в тези масиви от данни.

Въздействието на науката за данни върху бизнеса и обществото е огромно и тъй като вземането на решения, управлявани от данни, става все по-спешен приоритет за интелигентните компании – изследванията на MIT показват, че компаниите, които са водещи в използването на вземане на решения, управлявани от данни, са били с шест процента по-печеливши отколкото техните конкуренти – областта на науката за данни влияе и променя начина, по който гледаме на най-добрите маркетингови практики, поведението на потребителите, оперативните проблеми, циклите на веригата за доставки, корпоративната комуникация и прогнозните анализи.



Нарастващата вяра в науката за данни наистина е последователна във всички видове бизнес. Проучването на Дреснър установи, че индустриите, водещи по пътя на инвестициите в големи данни, включват телекомуникации (95 процента приемане), застраховане (83 процента), реклама (77 процента), финансови услуги (71 процента) и здравеопазване (64 процента).

Науката за данните е широка област, обхващаща предсказуем причинно-следствена аналитика (или прогнозиране на възможностите на бъдещо събитие), предписваща анализа (която разглежда редица действия и свързаните резултати) и машинно обучение, което описва процеса на използване на алгоритми за преподаване компютри как да намират модели в данните и да правят прогнози.

Проучването на дигиталните умения на BrainStation установи, че специалистите по данни основно работят върху разработването на нови идеи, продукти и услуги, за разлика от други специалисти по данни, които фокусират повече време върху оптимизирането на съществуващи платформи. И Data Scientists също са уникални сред професионалистите по големи данни с това, че техният най-използвания инструмент е Python.



Въпреки че науката за данни е широка област, нейната крайна цел е да използва данни за вземане на по-информирани решения.

Извличане на данни

Когато науката за данни е широка област, извличането на данни описва набор от техники в науката за данни за извличане на информация от база данни, която иначе е била неясна или неизвестна. Извличането на данни е стъпка в процеса, известен като

откриване на знания в бази данни или KDD и подобно на други форми на копаене, всичко е свързано с копаене за нещо ценно. Тъй като извличането на данни може да се разглежда като подмножество от науката за данни, разбира се, има припокриване; Извличането на данни включва също такива стъпки като почистване на данни, статистически анализ и разпознаване на модели, както и визуализация на данни, машинно обучение и трансформация на данни.

Когато науката за данни обаче е мултидисциплинарна област на научно изследване, извличането на данни се занимава повече с бизнес процеса и за разлика от машинното обучение, извличането на данни не се занимава само с алгоритми. Друга ключова разлика е, че науката за данни се занимава с всички видове данни, където извличането на данни се занимава предимно със структурирани данни.

Целта на извличането на данни е до голяма степен да вземе данни от произволен брой източници и да ги направи по-използваеми, където науката за данни има по-големи цели за изграждане на продукти, ориентирани към данни, и вземане на управлявани от данни бизнес решения.

Kategori: Новини