Data Scientist спрямо разликите в извличането на данни
Учените за данни са хора, които създават програмен код, използват ги, за да формират богат набор от статистически данни и да използват знанията си за създаване и генериране на информация, свързана с бизнеса. Науката за данните е по същество интердисциплинарна област относно системите и процесите, която извлича прозрения и знания от данни под различни форми.
Извличането на данни, от друга страна, е процесът на откриване и намиране на модели под формата на големи масиви от данни, включващи функции в пресечната точка на статистиката, машинното обучение и системите за бази данни. Използват се интелигентни процеси и инструменти за извличане за извличане на модели от данни. Общата цел е да се извлече подходяща информация от набор от данни и да се трансформира в разпознаваемата структура за по-нататъшно използване. Тя включва инструменти за управление на данни, съображения за заключения, съображения за сложност, интересни показатели, последваща обработка на открити структури и т.н. Идеята е да се извлекат модели и знания от огромно количество данни, а не извличане на самите данни. Той също така подкрепя всяко приложение на системи за подкрепа на решения, което включва тези, свързани с изкуствения интелект, бизнес разузнаването и машинното обучение.
Стойността на поверителността на данните и клиентите по отношение на сигурността се увеличава с всеки изминал ден и следователно става спешна необходимост от разполагане на учените за данни, тъй като те не само целят да защитят вашите данни, но също така предоставят смислен анализ и извлечения, за да насърчат вашата организация и бизнес с бъдещите тенденции и как компанията може да се подобри от това, което са днес, като поддържа различни лентови диаграми, пай диаграми и други форми на хистограми. Учените за данни се различават от разработчиците на данни по начин, който разработчиците на данни, било то разработчик на ETL или голям разработчик на данни, цели да трансформира данните и да формира данните във формата, необходима на специалиста по данни, за да приложи своите техники.
Действителните миньорски задачи включват използването на интересни модели като групи от записи на данни като клъстер анализ, откриване на аномалия като необичайни записи и зависимости като последователно извличане на модели, извличане на правила за асоцииране. Пространствен индекс е техниката на базата данни, която се използва широко.
Разлики между главата на Data Scientist и Data Mining
По-долу е топ 7 на сравнение между Data Scientist и Data Mining 
Ключови разлики между Data Scientist и Data Mining
По-долу са списъците с точки, опишете основните разлики между Data Scientist и Data Mining
- Учен с данни притежава силния набор от технически умения и правилния набор от инструменти за работа и извличане на съответната информация, като прилага математически функции като колинеарност, регресионен анализ и др. Той също така прилага алгоритмите и периодично провежда социално-изчислителния анализ, докато данните минното дело използва използването на метаданни, които са данни за данни и метаданните се използват за извличане на информация въз основа на вашите ключови думи и заявки. Техниките за извличане на данни също използват потенциала за прилагане на алгоритми за извличане на минали тенденции от настоящите, както и от наследени системи.
- Ролите и отговорностите на учения за данни включват непряко изследване, създаване на въпроси, базирани на отворен тип, извличане на огромни обеми от данни от множество външни и вътрешни източници. Той също използва усъвършенствани програми за анализи, статистически и машинни методи за обучение, за да създава данни по-късно, които да бъдат използвани при предсказуемо моделиране и прогнозно моделиране, докато извличането на данни включва проектиране, внедряване на постоянни хранилища на данни, методи за настройка на производителността, създаване на автоматично архивиране и планиране на капацитета чрез управление на почтеността, конфиденциалност и наличност на хранилища и бази данни.
- Нека разберем ролята на учен с данни с помощта на пример. Обмислете сценарий, в който управлявате сладък магазин и ви интересува да знаете кои сладкиши са получили най-положителните отзиви. В този случай вашите източници на данни няма да бъдат ограничени само до бази данни, те биха могли да се разпространят и до уебсайтове за социални медии и съобщения за обратна връзка на клиентите. В такива случаи, Data Scientist е човекът, който би дошъл на помощ. Той е подходящият човек за вас, тъй като има историческите данни от всички съответни източници, а не само от една база данни. като има предвид, че ако има същата ситуация, но вие сте по-заинтересовани да разберете данните за последните 8 години за сладките, отколкото ще ви е необходима техника, известна като добив. При извличане на данни, вие ровите дълбоко в историята на данните и намирате цялата информация, която изглежда отдалечена.
- Очаква се учен с данни да разработи насочени към данни решения на най-новите предизвикателства, срещани в организацията. Очаква се също така да измисли нови алгоритми, които могат ефикасно да решават сложни проблеми чрез изграждане на нови инструменти за автоматизиране на работата, докато извличането на данни се фокусира основно върху внедряването на системата въз основа на нуждите на клиентите и изискванията на индустрията. Той също така представя инструмент за анализ на различни източници на данни, за да се открият модели на измами и възможните нарушения на сигурността.
Data Scientist vs Таблица за сравняване на извличане на данни
По-долу са списъците с точки, опишете сравнителната таблица между Data Scientist и Data Mining
| Основа за сравнение | Учен с данни | Извличане на данни |
| Какво е | Човек | Техника |
| дефиниция | Учен с данни е по-добър в статистиката от всеки случаен анализатор на софтуерно инженерство и е много по-добър в уменията за разработка на софтуер от всеки статистик. | Извличането на данни е методът за придобиване или събиране на информацията, която се съхранява в базата данни, която по-рано е била непозната и неясна. След това информацията може да се използва за вземане на подходящи бизнес решения. |
| Данни от | Данните могат да бъдат под формата на структурирани, полуструктурирани, както и неструктурирани. Това е в продължение на области за анализ на данни като извличане на данни, статистика и прогнозен анализ. | Тази модна дума често се прилага за генериране и обработка на мащабни данни или информация, като се използва събиране, извличане, анализ, статистика и складиране. |
| Нужда и произход | Учените с данни за думите са били в началото на 80-те, но основното им изискване се вижда в днешния сценарий, когато светът има огромни данни за поддържане | Терминът извличане на данни се развива паралелно и става много разпространен през 90-те години. Той дължи произхода си на KDD (Откриване на знанието в базите данни), което е процес на намиране на знания от данните, които вече са налични в базите данни. |
| Област на работа | Научно изследване и изследване | Бизнес процеси |
| Цел | За да се генерират подходящи за клиента данни | За да създадете използваеми данни |
| цел | Той има за цел да изгради прогнозни модели, тенденции за анализ на социалните медии и да извлече неизвестни факти | Целта е да се търсят и намират известни досега скрити данни |
Заключение - Data Scientist vs Data Mining
В тази публикация Data Scientist срещу Data Mining четем за ключовите разлики между Data Scientist и Data Mining. Дано ви е харесала публикацията. Следете нашия блог за още статии.
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между Data Scientist и Data Mining, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Data Scientist vs Business Analyst - Разберете 5-те страхотни разлики
- Data Scientist срещу Data Engineer - 7 невероятни сравнения
- Прогнозна аналитика срещу извличане на данни - кой е по-полезен
- Знайте най-добрите 7 разлика между Data Mining VS анализ на данни