Data Scientist vs Data Mining Différences
Les scientifiques des données sont des personnes qui créent du code de programmation, les utilisent pour former un ensemble riche de statistiques et utilisent leurs connaissances pour créer et générer des informations commerciales sur les données. La science des données est, par essence, un domaine interdisciplinaire sur les systèmes et les processus qui extrait les connaissances et les connaissances des données sous différentes formes.
L'exploration de données, d'autre part, est le processus de découverte et de recherche de modèles sous la forme de grands ensembles de données impliquant des fonctions à l'intersection des statistiques, de l'apprentissage automatique et des systèmes de base de données. Des processus intelligents et des outils d'extraction sont utilisés pour extraire les modèles de données. L'objectif global est d'extraire les informations pertinentes d'un ensemble de données et de les transformer en une structure reconnaissable pour une utilisation ultérieure. Cela implique des outils de gestion des données, des considérations d'inférence, des considérations de complexité, des mesures intéressantes, un post-traitement des structures découvertes, etc. L'idée est d'extraire des modèles et des connaissances d'une énorme quantité de données et non pas l'extraction de données elle-même. Il prend également en charge toute application de systèmes d'aide à la décision, y compris ceux liés à l'intelligence artificielle, à l'intelligence d'affaires et à l'apprentissage automatique.
La valeur des données et la confidentialité des clients en matière de sécurité augmentent de jour en jour et il devient donc urgent de déployer les scientifiques des données car ils visent non seulement à protéger vos données, mais fournissent également des analyses et des extractions significatives afin de favoriser votre organisation et négocier avec les tendances futures et comment l'entreprise peut s'améliorer par rapport à ce qu'elle est aujourd'hui en conservant divers graphiques à barres, camemberts et autres formes d'histogrammes. Les scientifiques des données sont différents des développeurs de données d'une manière telle que les développeurs de données, qu'il s'agisse d'un développeur ETL ou d'un développeur de données volumineuses, visent à transformer les données et à façonner les données sous la forme requise par un scientifique des données pour appliquer ses techniques.
Les tâches d'exploration réelles incluent l'utilisation de modèles intéressants tels que des groupes d'enregistrements de données tels que l'analyse de cluster, la détection d'anomalies comme des enregistrements inhabituels et des dépendances telles que l'exploration séquentielle de modèles, l'exploration de règles d'association. Un indice spatial est la technique de base de données largement utilisée.
Différences directes entre Data Scientist et Data Mining
Vous trouverez ci-dessous le top 7 des comparaisons entre Data Scientist et Data Mining 
Différences clés entre Data Scientist et Data Mining
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre Data Scientist et Data Mining
- Un scientifique des données possède l'ensemble de compétences techniques solides et le bon ensemble d'outils pour travailler et dériver les informations pertinentes en appliquant des fonctions mathématiques telles que la colinéarité, l'analyse de régression, etc. Il applique également les algorithmes et effectue périodiquement l'analyse socio-informatique alors que les données L'exploitation minière utilise des métadonnées qui sont des données sur les données et ces métadonnées sont utilisées pour extraire les informations en fonction de vos mots-clés et de votre requête. Les techniques d'exploration de données utilisent également le potentiel d'appliquer des algorithmes pour extraire les tendances passées des systèmes actuels et hérités.
- Les rôles et les responsabilités d'un scientifique des données comprennent la recherche non dirigée, la création d'une entreprise ouverte questions basées, l'extraction d'énormes volumes de données à partir de multiples sources externes ainsi que internes. Il utilise également des programmes d'analyse sophistiqués, des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique pour créer des données à utiliser ultérieurement dans la modélisation prescriptive et la modélisation prédictive, tandis que l'exploration de données comprend la conception, la mise en œuvre de magasins de données persistantes, les méthodes de réglage des performances, la création de sauvegarde automatique et la planification des capacités en gérant l'intégrité, confidentialité et disponibilité des banques de données et des bases de données.
- Comprenons le rôle d'un data scientist à l'aide d'un exemple. Envisagez un scénario dans lequel vous dirigez une confiserie et vous souhaitez savoir quels bonbons ont reçu le retour le plus positif. Dans ce type de cas, vos sources de données ne se limiteront pas aux seules bases de données, elles pourraient également s'étendre aux sites Web de médias sociaux et aux messages de commentaires des clients. Dans de tels cas, un Data Scientist est la personne qui viendrait à votre secours. Il est la bonne personne pour vous car il dispose des données historiques de toutes les sources pertinentes et pas seulement d'une seule base de données. alors que s'il y a la même situation, mais vous êtes plus intéressé à découvrir les données des 8 dernières années sur les sucreries que vous auriez besoin d'une technique connue sous le nom de minage. Dans l'exploration de données, vous fouillez profondément dans l'historique des données et trouvez toutes les informations qui semblent pertinentes à distance.
- Un data scientist devrait imaginer des solutions basées sur les données aux derniers défis rencontrés dans l'organisation. Il devrait également inventer de nouveaux algorithmes qui peuvent résoudre efficacement des problèmes complexes en créant de nouveaux outils pour automatiser le travail, tandis que l'exploration de données se concentre principalement sur la mise en œuvre du système en fonction des besoins des clients et des exigences de l'industrie. Il présente également un outil d'analyse de différentes sources de données afin de découvrir les schémas de fraude et les éventuelles failles de sécurité.
Tableau de comparaison Data Scientist vs Data Mining
Voici les listes de points, décrivez le tableau de comparaison entre Data Scientist et Data Mining
| Base de comparaison | Scientifique des données | Exploration de données |
| Qu'Est-ce que c'est | Une personne | Une technique |
| Définition | Un scientifique des données est bon en statistiques que n'importe quel analyste en génie logiciel aléatoire et bien meilleur en compétences de développement logiciel que n'importe quel statisticien. | L'exploration de données est la méthode d'acquisition ou de collecte des informations stockées dans la base de données qui étaient auparavant inconnues et obscures. Les informations peuvent ensuite être utilisées pour prendre des décisions commerciales pertinentes. |
| Données de | Les données peuvent être sous forme structurée, semi-structurée ou non structurée. Cela s'inscrit dans la continuité des domaines d'analyse des données tels que l'exploration de données, les statistiques et l'analyse prédictive. | Ce mot à la mode est souvent appliqué à la génération et au traitement de données ou d'informations à grande échelle à l'aide de la collecte, de l'extraction, de l'analyse, des statistiques et de l'entreposage. |
| Besoin et origine | Les scientifiques de mot de mot ont été autour au début des années 80 mais leur exigence principale est vue dans le scénario d'aujourd'hui où le monde a des données énormes à maintenir | Le terme exploration de données a évolué en parallèle et est devenu très répandu dans les années 90. Il doit son origine au KDD (Knowledge Discovery in Databases) qui est un processus de recherche de connaissances à partir des données déjà présentes dans les bases de données. |
| Domaine de travail | Étude et recherche scientifiques | Processus d'affaires |
| Cible | Pour produire des données pertinentes centrées sur le client | Pour créer des données utilisables |
| Objectif | Il vise à construire des modèles prédictifs, des tendances d'analyse des médias sociaux et à dériver des faits inconnus | L'objectif est de rechercher et de trouver des données cachées précédemment connues |
Conclusion - Data Scientists vs Data Mining
Dans ce post Data Scientist vs Data Mining, nous lisons les principales différences entre Data Scientist et Data Mining. J'espère que vous avez aimé le post. Restez à l'écoute sur notre blog pour plus d'articles.
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