Différence entre la science des données et l'exploration de données
L'exploration de données consiste à trouver les tendances dans un ensemble de données. Et en utilisant ces tendances pour identifier les modèles futurs. Il s'agit d'une étape importante dans le processus de découverte des connaissances. Il comprend souvent l'analyse de la grande quantité de données historiques qui étaient auparavant ignorées. La science des données est un domaine d'étude qui comprend tout, de l'analyse de données volumineuses, de l'exploration de données, de la modélisation prédictive, de la visualisation de données, des mathématiques et des statistiques. La science des données a été désignée comme le quatrième paradigme de la science. (les trois autres étant théoriques, empiriques et informatiques). Les universités mènent souvent des recherches exclusives en science des données.
Perspective historique
Avant de passer aux descriptions techniques, regardons l'évolution des termes. Une enquête historique clarifiera comment les termes sont utilisés actuellement.
- Le mot «Data Science» a été autour des années 1960, mais à l'époque, il était utilisé comme une alternative à «Computer Science». Actuellement, il a un sens complètement différent.
- En 2008, DJ Patil et Jeff Hammerbacher sont devenus les premiers individus à se faire appeler «Data Scientists» afin de décrire leur rôle sur LinkedIn et Facebook respectivement.
- En 2012, l'article de la Harvard Business Review citait le Data Scientist comme le «travail le plus sexy du 21 e siècle».
- Le terme Data Mining a évolué parallèlement. Il est devenu répandu parmi les communautés de bases de données dans les années 1990.
- Le Data Mining doit son origine à KDD (Knowledge Discovery in Databases). KDD est un processus de recherche de connaissances à partir d'informations présentes dans des bases de données. Et l'exploration de données est un sous-processus majeur de KDD.
- L'exploration de données est souvent utilisée de manière interchangeable avec KDD.
Bien que ces noms soient apparus indépendamment, ils se révèlent souvent aussi complémentaires les uns que les autres car, après tout, ils sont étroitement liés à l'analyse des données.
Comparaison directe entre la science des données et l'exploration de données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous le top 9 de la comparaison de la science des données et de l'exploration de données
Exemple de cas d'utilisation
Considérez un scénario où vous êtes un grand détaillant en Inde. Vous avez 50 magasins opérant dans 10 grandes villes en Inde et vous êtes opérationnel depuis 10 ans.
Disons que vous souhaitez étudier les données des 8 dernières années pour trouver le nombre de ventes de bonbons pendant les saisons festives de 3 villes. Si tel est votre objectif, je vous recommanderais d'employer une personne ayant une expertise en Data Mining. Un Data Miner passerait probablement en revue les informations historiques stockées dans les anciens systèmes et utiliserait des algorithmes pour extraire les tendances.
Prenons un autre cas où vous voulez savoir quels bonbons ont reçu des critiques plus positives. Dans ce cas, vos sources de données peuvent ne pas être limitées aux bases de données, elles peuvent s'étendre aux sites Web sociaux ou aux messages de rétroaction des clients. Dans ce cas, ma suggestion serait d'employer un Data Scientist. Une personne employée en tant que Data Scientist est plus apte à appliquer des algorithmes et à effectuer cette analyse socio-informatique.
Différences clés entre la science des données et l'exploration de données
Voici la différence entre la science des données et l'exploration de données sont les suivantes
- L'exploration de données est une activité qui fait partie d'un processus plus large de découverte des connaissances dans les bases de données (KDD) tandis que la science des données est un domaine d'étude tout comme les mathématiques appliquées ou l'informatique.
- Souvent, la science des données est considérée au sens large tandis que l'exploration de données est considérée comme un créneau.
- Certaines activités de l'exploration de données telles que l'analyse statistique, l'écriture de flux de données et la reconnaissance de formes peuvent recouper la science des données. Par conséquent, l'exploration de données devient un sous-ensemble de la science des données.
- L'apprentissage automatique dans l'exploration de données est davantage utilisé dans la reconnaissance de formes tandis qu'en science des données, il a une utilisation plus générale.
Remarque
- La science des données et l'exploration de données ne doivent pas être confondues avec l'analyse de Big Data et on peut avoir des mineurs et des scientifiques travaillant sur de grands ensembles de données.
Tableau de comparaison Data Science vs Data Mining
| Base de comparaison | Exploration de données | Science des données |
| Qu'Est-ce que c'est? | Une technique | Une zone |
| Concentrer | Processus d'affaires | Étude scientifique |
| Objectif | Rendre les données plus utilisables | Création de produits centrés sur les données pour une organisation |
| Production | Motifs | Varié |
| Objectif | Trouver des tendances auparavant inconnues | Analyse sociale, construction de modèles prédictifs, découverte de faits inconnus, etc. |
| Perspective professionnelle | Une personne ayant une connaissance de la navigation dans les données et une compréhension statistique peut mener une exploration de données | Une personne doit comprendre l'apprentissage automatique, la programmation, les techniques info-graphiques et avoir les connaissances du domaine pour devenir un data scientist |
| Le degré | L'exploration de données peut être un sous-ensemble de la science des données car les activités d'exploration de données font partie du pipeline de la science des données | Multidisciplinaire - La science des données comprend les visualisations de données, les sciences sociales computationnelles, les statistiques, l'exploration de données, le traitement du langage naturel, et cetera |
| Traite de (le type de données) | Généralement structuré | Toutes les formes de données - structurées, semi-structurées et non structurées |
| Autres noms moins populaires | Archéologie des données, collecte d'informations, découverte d'informations, extraction de connaissances | Science axée sur les données |
Conclusion - Data Science vs Data Mining
Alors voilà! Je suis sûr que vous savez maintenant quelles sont les principales différences entre les deux et dans quel contexte les deux devraient être utilisées. Une chose que vous devez retenir est qu'il n'y a pas de définitions formelles et précises de la science des données et de l'exploration de données. Il y a encore des débats entre le monde universitaire et l'industrie sur ce qui constitue une définition précise. Cependant, tout le monde est sur la même longueur d'onde en ce qui concerne les différences de haut niveau et les descriptions des deux termes que nous avons explorées dans cet article.
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