Unterschied zwischen Data Mining und Data Science

Wir leben jetzt in einer digitalen Welt. Der größte Teil unserer Weltwirtschaft ist digital geworden. Eine grundlegende Transformation findet statt und der Fokus liegt mehr auf einer Fülle von Anwendungen. Die Verschmelzung von Computer und Kommunikation hat eine Schlüsselrolle bei dieser Transformation gespielt. Die Entstehung von Web- und sozialen Netzwerken hat zu massiven Datenmengen in jeder Sekunde geführt, was sowohl Chancen als auch Herausforderungen für die Theorie darstellt. Das bloße Datenvolumen erfordert eine Änderung unseres Verständnisses der Daten und die Extraktion nutzbarer Informationen aus den Daten… während traditionelle Informatikbereiche wichtig bleiben und durch die massiven Datenmengen ausgestattet sind Wissenschafts- und Data -Mining.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein aufstrebendes Informatikbereich, das sich auf Daten konzentriert. In den Medien gab es viel Hype über „Datenwissenschaft“, aber es gibt einen Mangel an Definitionen in Bezug auf die grundlegendste Terminologie. Was ist die Datenwissenschaft sowieso? Wie hängt die Datenwissenschaft mit Big Data zusammen?? Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das eine Mischung aus Tools, Algorithmen und Maschinenprinzipien verwendet, um nutzbare Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Data Science ist nicht nur Statistiken oder maschinelles Lernen, sondern vielmehr eine an sich selbst eingereichte Datenanalyse und Modellierung, um die komplexe Welt der Daten zu verstehen. Ein Datenwissenschaftler ist derjenige, der für diesen Job verantwortlich ist. Er sammelt Daten aus einer Vielzahl von Quellen, organisiert und analysiert die Daten und kommuniziert dann die Ergebnisse auf eine Weise, die die Geschäftsentscheidungen effektiv beeinflusst. Ziel ist es, nützliche Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist der Prozess des Erkennens von Anomalien, Mustern und Korrelationen in großen Mengen von Rohdaten, um nützliche Informationen zu extrahieren. Data Mining ist die Erkennung von Wissen aus den großen Datenmengen, die täglich gesammelt wurden. Es verwandelt einfach eine große Sammlung von Rohdaten in Wissen. Es bezieht sich auf maschinelles Lernen und kann als Wissenschaft beschrieben werden, nützliche Informationen aus großen Datensätzen oder Datenbanken zu extrahieren. Das Data Mining kann als Datenanalysemethode zum Ermitteln von Ergebnissen auf eine Vielzahl von Feldern angewendet werden. Es kann als Ergebnis der natürlichen Entwicklung der Informationstechnologie angesehen werden. Das Ziel des Data Mining ist es, Eigenschaften vorhandener Daten zu ermitteln, die bisher unbekannt waren, und statistische Regeln oder Muster aus diesen Daten zu finden, um komplexe Computerprobleme zu lösen. In einfachen Worten ist Data Mining Knowledge Mining aus Daten.

Unterschied zwischen Data Mining und Data Science

Bedeutung

- Data Science ist ein interdisziplinäres Bereich der Informatik, das eine Mischung aus Tools, Algorithmen und Maschinenprinzipien verwendet, um nutzbare Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Es ist ein aufstrebendes Studiengebiet, das sich auf das Verständnis der komplexen Datenwelt konzentriert. Das Data Mining hingegen kann als Wissenschaft beschrieben werden, nützliche Informationen aus großen Datensätzen oder Datenbanken zu extrahieren. Das Data Mining kann als Synonym für einen weiteren im Volksmund verwendeten Begriff "Wissenserkennung aus Daten" oder KDD verwendet werden.

Ziel

- Data Mining ist ein Prozess, mit dem Rohdaten in nutzbare Informationen umgewandelt werden können. Das Ziel des Data Mining ist es, Eigenschaften vorhandener Daten zu ermitteln, die bisher unbekannt waren, und statistische Regeln oder Muster aus diesen Daten zu finden, um komplexe Computerprobleme zu lösen. Data Science ist nicht nur Statistiken oder maschinelles Lernen, sondern vielmehr ein an sich selbst eingereichter. Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, bestimmte spezielle Rechenmethoden zu verwenden, um aussagekräftige und nützliche Informationen in einem Datensatz zu entdecken, um wichtige Entscheidungen zu treffen.

Feld

- Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das eine Reihe verwandter Bereiche wie Datenbanksysteme, Datenentwicklung, Datenanalyse, Visualisierung, Vorhersagemodellierung, Experimentieren und Business Intelligence umfasst. Data Science deckt eine breite Palette von Techniken, Anwendungen und Disziplinen ab. Bei Data Mining hingegen geht es darum, wertvolle Informationen aus den enormen Datenmengen aufzudecken und solche Daten in organisiertes Wissen umzuwandeln. Data Mining ist nur Teil eines breiteren KDD -Prozess.

Data Mining vs. Data Science: Vergleichstabelle

Zusammenfassung des Data Mining vs. Datenwissenschaft

Kurz gesagt, Data Mining ist ein Prozess, mit dem Rohdaten in nutzbare Informationen umgewandelt werden können, während Data Science ein multidisziplinäres Feld ist, bei dem Daten erfasst und gespeichert, analysiert und wertvolle Erkenntnisse aus den Daten abgeleitet werden. Data Science verwendet bestimmte spezielle Rechenmethoden, um aussagekräftige und nützliche Informationen in einem Datensatz zu entdecken, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu erhalten. Data Mining ist nur ein Prozess, in dem vorhandene Datenbanken zusammengefasst werden können, um neue Informationen zu generieren.