Научете 5 полезни сравнения между Data Science и статистика

Разлика между науката за данните и статистиката

Науката за данните е една от бързо развиващите се тенденции в изчислителната техника и е огромна мултидисциплинарна област. Данната наука съчетава приложението на предмети, а именно компютърни науки, софтуерно инженерство, математика и статистика, програмиране, икономика и управление на бизнеса. Науката за данните се основава на събирането, подготовката, анализа, управлението, визуализацията и съхранението на голям обем информация. Данната наука с прости думи може да се разбира, че има силни връзки с бази данни, включително големи данни и компютърни науки. Учен с данни е индивид с адекватни познания в областта на домейна, отнасящи се до въпроса.

Големите данни са тясно интегрирани с науката за данни и всъщност са се развили с големи данни в различни приложения и случаи на използване. Наясно сме, че големите данни се предлагат най-вече в неструктурирани формати и съдържат нечислени данни. Полезната информация лесно се заравя в големи данни, които се състоят от блогове, аудио / видео файлове, изображения, текстови съобщения, социални мрежи и т.н. Всички тези данни са само шум, освен ако не бъдат анализирани и полезна информация не се извлича от тях. В допълнение, в наши дни бизнесът разглежда интернет като основен информационен канал поради нарастващата роля на социалната мрежа и заради нейния бизнес потенциал. Всички тези данни представляват голям интерес за учен с данни, тъй като с помощта на тези данни могат да бъдат решени много проблеми за организации, а също и за общества.

Науката за данни е специализирано умение и може да се разбира като:

Дизайн и внедряване в 4A - Архитектура на данни, Придобиване, Анализ и Архивиране
Прилагане на съвременни техники в математиката и статистиката за моделиране на данни за задълбочен анализ
Адекватни умения за програмиране и разработка, умения за разработване на алгоритми
Умения за аналитични и етични разсъждения
Комуникационни и бизнес умения

Следователно е очевидно, че науката за данните е интердисциплинарна област и се нуждае от разнообразни набори от умения, за да придобие овладяване в тази област. Случаите на използване в науката за данни са подобни на анализа на данни - те започват с ясно изложение на проблема и решение най-накрая да завършат с добре дефинирани показатели. Следователно, учените за данни се считат за запознати с бизнес модели и парадигми, които задават добри въпроси за бизнеса, за да получат смислена информация от дадени набори от данни.

Статистиката е друга широка тема, която се занимава с изучаването на данни и се прилага широко в много области. Статистиката предоставя методологията за правене на изводи от данните. Той дава различни методи за събиране на данни, анализ на тях и интерпретиране на резултати и се използва широко от учени, изследователи и математици при решаване на проблеми. Статистиката е синоним на дейности с интензивни данни - събиране, обработка и интерпретация на обработени данни.

Въпреки че статистиката предоставя методите за събиране и анализ на данни, тя помага да се получи информация от числови и категорични данни. Категоричните данни се отнасят до уникални данни, примери са кръвна група на човек, семейно положение и др. Статистиката е много значима в проучвания, свързани с данни, защото помага в

Решаване на типа данни, необходими за справяне с даден проблем
Организиране и обобщаване на данни
Анализ, който трябва да се направи, за да се направят изводи от данните
Оценка на ефективността на резултатите и оценка на несигурността

Методите, предоставени от статистиката, включват:

Дизайн за планиране и провеждане на изследвания
Описания, които предполагат проучване и обобщаване на данни
Правене на прогнози и изводи, използвайки явленията, представени от данни

Сравнение между главата на Data Science спрямо статистиката (Инфографика)

По-долу е топ 5 сравнението между Data Science спрямо статистиката

Ключови разлики между науката за данните спрямо статистиката

Науката за данните комбинира мултидисциплинарни области и изчисления за интерпретиране на данни за вземане на решения, докато статистиката се отнася до математически анализ, който използва количествено модели, за да представи даден набор от данни.
Науката за данните е по-ориентирана към областта на големите данни, която се стреми да предостави поглед на информация от огромни обеми сложни данни. От друга страна, статистиката предоставя методологията за събиране, анализ и правене на заключения от данни.
Науката за данни използва инструменти, техники и принципи за пресяване и категоризиране на големи обеми от данни в правилни масиви или модели данни. Това противоречи на статистиката, която се ограничава с инструменти като честотен анализ, средна стойност, медиана, анализ на дисперсия, корелация и регресия и т.н., за да назовем само няколко.
Науката за данните ще изследва и проверява данните за извеждане на фактически, количествени и статистически изводи. Това е противоположно на статистиката, която се фокусира върху анализа, използвайки стандартни техники, включващи математически формули и методи.
Ученият за данни трябва да разполага с умения за анализиране и опростяване на проблемите, използвайки сложни набори от данни, за да изясни информацията, докато статистикът ще използва техниките на числен и количествен анализ.

Таблица за сравняване на данни срещу статистика

Разликите между науката за данните спрямо статистиката са обяснени в точките, представени по-долу

Основа за сравнение	Data Science	Статистика
значение	Интердисциплинарна област на научните техники Подобно на извличането на данни се използват процеси, алгоритми и системи Извличане на информация за информация от структури (структурирана или неструктурирана)	Осигурява колекция от методи за представяне на данни Клон в математиката Осигурете методи за проектиране на експерименти Планира събиране, анализ и представяне на данни за по-нататъшни оценки
понятие	Въз основа на научни изчислителни техники Включва машинно обучение, други аналитични процеси, бизнес модели Използва усъвършенствана математика и статистика за извличане на нова информация от големи данни Широка дисциплина, която включва програмиране, разбиране на бизнес модели, тенденции и т.н.	Статистиката е науката за данните Използва се за измерване или оценка на атрибут Прилага статистически функции или алгоритми върху набори от данни, за да определи стойностите, както е подходящо за проблема, който се изучава
Основа на образуването	За решаване на проблеми, свързани с данни Моделирайте големи данни за анализ за разбиране на тенденции, модели, поведение и бизнес резултати Подпомага при вземането на решения	Да се проектира и формулира въпроси от реалния свят въз основа на данни Представете данни под формата на таблици, диаграми, графики Разбиране на техниките в анализа на данните Подкрепа за вземане на решения
Области на приложение	Системи за здравеопазване Финанси Откриване на измами и проникване Производство, инженеринг Анализ на пазара и др.	· Търговия и търговия промишленост Население, икономика психология Биология и физически науки Астрономия и т.н.
Приближаване	Прилагайте научни методи за решаване на проблеми, използвайки случайни данни Идентифицира изискванията за данни за даден проблем Определете техники за получаване на желаните резултати Осигурете стойност на организациите, използващи данни	Използване на математически формули, модели и концепции Анализ на случайни данни Изчислете стойности за различни атрибути на данни За определяне на поведението въз основа на данни

Заключение - Науката за данните срещу статистиката

В обобщение може да се отбележи, че науката и статистиката на данните са неразличими и са тясно свързани. Ясно е, че статистиката е инструмент или метод за наука за данни, докато науката за данните е широка област, в която статистическият метод е съществен компонент. Наука и статистика ще продължат да съществуват и има голямо припокриване между тези две дисциплини. Освен това трябва да отбележим, че всички статистици не могат да станат учени по данни и обратно. Науката за данни се развива наскоро с големи данни и ще продължи да нараства през следващите години, тъй като изглежда растежът на данните е безкраен.

Препоръчителен член

Това е ръководство за Data Science спрямо статистиката, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -