Apprenez 5 comparaisons utiles entre la science des données et les statistiques

Différence entre la science des données et les statistiques

La science des données est l'une des tendances émergentes de l'informatique et constitue un vaste domaine multidisciplinaire. La science des données combine l'application de sujets à savoir l'informatique, le génie logiciel, les mathématiques et les statistiques, la programmation, l'économie et la gestion d'entreprise. La science des données est basée sur la collecte, la préparation, l'analyse, la gestion, la visualisation et le stockage de grands volumes d'informations. La science des données en termes simples peut être comprise comme ayant des liens solides avec les bases de données, y compris les mégadonnées et l'informatique. Un data scientist est une personne possédant des connaissances de domaine adéquates et pertinentes pour la question abordée.

Le Big Data est étroitement intégré à la science des données et a en fait évolué avec le Big Data dans différentes applications et différents cas d'utilisation. Nous savons que les mégadonnées sont principalement disponibles dans des formats non structurés et contiennent des données non numériques. Les informations utiles sont facilement enfouies dans les mégadonnées constituées de blogs, de fichiers audio / vidéo, d'images, de messages texte, de réseaux sociaux, etc. Toutes ces données ne sont que du bruit, sauf si elles sont analysées et que des informations utiles en sont extraites. De plus, de nos jours, les entreprises considèrent Internet comme leur principal canal d'information en raison du rôle croissant du Web social et de son potentiel commercial. Toutes ces données sont d'un grand intérêt pour un scientifique des données, car en utilisant ces données, de nombreux problèmes peuvent être résolus pour les organisations et les sociétés.

La science des données est une compétence spécialisée et peut être comprise comme:

• Conception et implémentation dans 4A's - Architecture, acquisition, analyse et archivage de données
• Application de techniques avancées en mathématiques et statistiques pour modéliser des données pour une analyse approfondie
• Compétences adéquates en programmation et développement, compétences en développement d'algorithmes
• Compétences de raisonnement analytique et éthique
• Compétences en communication et en affaires

Par conséquent, il est évident que la science des données est un domaine interdisciplinaire et a besoin de compétences variées pour acquérir la maîtrise dans ce domaine. Les cas d'utilisation en science des données sont similaires à l'analyse de données - ils commencent par un énoncé de problème clair et une décision pour finalement se terminer par des mesures bien définies. Par conséquent, les scientifiques des données sont considérés comme étant familiers avec les modèles et paradigmes commerciaux, qui posent de bonnes questions commerciales pour obtenir des informations significatives à partir d'ensembles de données donnés.

La statistique est un autre vaste sujet qui traite de l'étude des données et est largement appliqué dans de nombreux domaines. Les statistiques fournissent la méthodologie pour tirer des conclusions à partir des données. Il donne différentes méthodes pour recueillir des données, les analyser et interpréter les résultats et est largement utilisé par les scientifiques, les chercheurs et les mathématiciens pour résoudre les problèmes. Les statistiques sont synonymes d'activités gourmandes en données - collecte, traitement et interprétation des données traitées.

Bien que les statistiques fournissent les méthodes de collecte et d'analyse des données, elles permettent d'obtenir des informations à partir de données numériques et catégorielles. Les données catégoriques se réfèrent à des données uniques, par exemple le groupe sanguin d'une personne, l'état matrimonial, etc. Les statistiques sont très importantes dans les études liées aux données car elles aident à:

• Décider du type de données nécessaires pour résoudre un problème donné
• Organiser et résumer les données
• Analyse à faire pour tirer des conclusions des données
• Évaluer l'efficacité des résultats et évaluer les incertitudes

Les méthodes fournies par les statistiques comprennent,

• Conception pour planifier et mener des recherches
• Descriptions qui impliquent d'explorer et de résumer les données
• Faire des prédictions et des inférences en utilisant les phénomènes représentés par les données

Comparaison directe entre la science des données et les statistiques (infographie)

Vous trouverez ci-dessous le top 5 des comparaisons entre la science des données et les statistiques

Différences clés entre la science des données et les statistiques

• La science des données combine des domaines multidisciplinaires et l'informatique pour interpréter les données pour la prise de décision tandis que les statistiques se réfèrent à l'analyse mathématique qui utilise des modèles quantifiés pour représenter un ensemble donné de données.
• La science des données est davantage orientée vers le domaine des mégadonnées qui cherche à fournir des informations pertinentes à partir d'énormes volumes de données complexes. D'autre part, les statistiques fournissent la méthodologie pour collecter, analyser et tirer des conclusions à partir des données.
• La science des données utilise des outils, des techniques et des principes pour trier et classer de grands volumes de données dans des ensembles de données ou des modèles appropriés. Cela est contraire aux statistiques qui se limitent à des outils tels que l'analyse de fréquence, la moyenne, la médiane, l'analyse de variance, la corrélation et la régression, etc., pour n'en nommer que quelques-uns.
• La science des données étudiera et inspectera les données pour en déduire des inférences factuelles, quantitatives et statistiques. Cela s'oppose aux statistiques qui se concentrent sur l'analyse à l'aide de techniques standard impliquant des formules et des méthodes mathématiques.
• Un scientifique des données doit avoir des compétences pour analyser et simplifier les problèmes en utilisant des ensembles de données complexes pour comprendre les informations, tandis qu'un statisticien utilisera les techniques d'analyse numérique et quantitative.

Tableau comparatif Data Science vs Statistics

Les différences entre la science des données et les statistiques sont expliquées dans les points présentés ci-dessous

Base de comparaison	Science des données	Statistiques
Sens	Un domaine interdisciplinaire de techniques scientifiques Semblable à l'exploration de données utilise des processus, des algorithmes et des systèmes Extraire des informations pertinentes à partir des données (structurées ou non structurées)	Fournit une collection de méthodes pour représenter les données Une branche en mathématiques Fournir des méthodes pour concevoir des expériences Planifie la collecte, l'analyse et la représentation des données pour d'autres évaluations
Concept	Basé sur des techniques de calcul scientifique Comprend l'apprentissage automatique, d'autres processus d'analyse, les modèles commerciaux Utilise des mathématiques et des statistiques avancées pour tirer de nouvelles informations des mégadonnées Une vaste discipline qui implique la programmation, la compréhension des modèles d'affaires, des tendances, etc.	La statistique est la science des données Il est utilisé pour mesurer ou estimer un attribut Applique des fonctions statistiques ou des algorithmes sur des ensembles de données pour déterminer des valeurs appropriées au problème étudié
Base de formation	Pour résoudre les problèmes liés aux données Modélisez le Big Data pour l'analyse afin de comprendre les tendances, les modèles, les comportements et les performances de l'entreprise Aide à la décision	Concevoir et formuler des questions du monde réel basées sur des données Représenter les données sous forme de tableaux, graphiques, graphiques Comprendre les techniques d'analyse des données Aide à la décision
Zone d'application	Systèmes de santé La finance Détection de fraude et d'intrusion Ingénierie de fabrication Analyse de marché, etc.	· Commerce et commerce Industrie Etudes démographiques, économie Psychologie Biologie et sciences physiques Astronomie, etc.
Approche	Appliquer des méthodes scientifiques dans la résolution de problèmes à l'aide de données aléatoires Identifie les besoins en données pour un problème donné Identifier les techniques pour obtenir les résultats souhaités Fournir de la valeur aux organisations utilisant des données	Utilisation de formules, modèles et concepts mathématiques Analyse de données aléatoires Estimer les valeurs pour différents attributs de données Pour déterminer les comportements en fonction des données

Conclusion - Science des données vs statistiques

En résumé, on peut noter que la science des données et les statistiques sont indiscernables et étroitement liées. Il est clair que la statistique est un outil ou une méthode pour la science des données, tandis que la science des données est un vaste domaine où une méthode statistique est une composante essentielle. La science des données et les statistiques continueront d'exister et il y a un grand chevauchement entre ces deux disciplines. À noter également, tous les statisticiens ne peuvent pas devenir des scientifiques des données et vice-versa. La science des données s'est développée récemment avec les mégadonnées et continuera de croître dans les années à venir, car la croissance des données semble être sans fin.

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Il s'agit d'un guide de la science des données par rapport aux statistiques, de leur signification, de leur comparaison directe, des différences clés, du tableau de comparaison et de la conclusion. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -

1. Science des données et ingénierie des données
2. Statistiques ou apprentissage automatique
3. Science des données vs génie logiciel
4. Science des données vs apprentissage automatique