Διαφορά μεταξύ εξόρυξης δεδομένων και επιστήμης δεδομένων

Ζούμε σε έναν ψηφιακό κόσμο τώρα. Τα περισσότερα από τα παγκόσμια οικονομία έχει γίνει ψηφιακό. Ένας θεμελιώδης μετασχηματισμός λαμβάνει χώρα και η εστίαση είναι περισσότερο στον πλούτο των εφαρμογών. Η συγχώνευση υπολογιστών και επικοινωνιών έχει διαδραματίσει βασικό ρόλο σε αυτόν τον μετασχηματισμό. Η εμφάνιση διαδικτύου και κοινωνικών δικτύων οδήγησε στη δημιουργία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων κάθε δευτερόλεπτο, το οποίο παρουσιάζει τόσο ευκαιρίες όσο και προκλήσεις για τη θεωρία. Ο τεράστιος όγκος δεδομένων απαιτεί αλλαγή στην κατανόηση των δεδομένων και στον τρόπο εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από τα δεδομένα. . Ενώ οι παραδοσιακές περιοχές της επιστήμη των υπολογιστών παραμείνουν σημαντικοί, για τον τεράστιο όγκο δεδομένων απαιτούνται εργαλεία και τεχνολογίες νέας εποχής, όπως η Επιστήμη δεδομένων και η Εξόρυξη Δεδομένων.

Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;

Η Επιστήμη δεδομένων είναι ένα αναδυόμενο πεδίο της επιστήμη των υπολογιστών που εστιάζει στα δεδομένα. Υπήρξαν πολλές διαφημιστικές εκδηλώσεις σχετικά με την «επιστήμη δεδομένων», αλλά υπάρχει έλλειψη ορισμών σχετικά με την πιο βασική ορολογία. Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων ούτως ή άλλως; Πώς σχετίζεται η Επιστήμη δεδομένων με τα Big Data; Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που χρησιμοποιεί ένα συνδυασμό εργαλείων, αλγορίθμων και μηχανή αρχές για την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών τόσο από δομημένα όσο και από μη δομημένα δεδομένα. Η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι απλώς στατιστικές ή μηχανική εκμάθηση αλλά μάλλον ένα αρχειοθετημένο στον εαυτό του, το οποίο ασχολείται με την ανάλυση δεδομένων και τη μοντελοποίηση για να κατανοήσει τον περίπλοκο κόσμο των δεδομένων. Ένας επιστήμονας δεδομένων είναι αυτός που είναι υπεύθυνος για αυτήν τη δουλειά. συλλέγει δεδομένα από μια ποικιλία πηγών, οργανώνει και αναλύει τα δεδομένα και, στη συνέχεια, γνωστοποιεί τα ευρήματα με τρόπο που επηρεάζει αποτελεσματικά τις επιχειρηματικές αποφάσεις. Ο στόχος είναι η εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών από τα δεδομένα.



Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία ανακάλυψης ανωμαλιών, προτύπων και συσχετισμών σε μεγάλα σύνολα πρώτων δεδομένων για την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών. Η εξόρυξη δεδομένων είναι η γνώση ανακάλυψη από τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων που συλλέγονται σε καθημερινή βάση. Απλώς μετατρέπει μια μεγάλη συλλογή πρωτογενών δεδομένων σε γνώση. Έχει σχέση με μηχανική εκμάθηση και μπορεί να περιγραφεί ως η επιστήμη της εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από μεγάλα σύνολα δεδομένων ή βάσεις δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να εφαρμοστεί σε μια ποικιλία πεδίων ως μέθοδος ανάλυσης δεδομένων για την εύρεση αποτελεσμάτων. Μπορεί να θεωρηθεί ως αποτέλεσμα του φυσικός εξέλιξη της τεχνολογίας των πληροφοριών. Ο στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι η ανακάλυψη ιδιοτήτων υπαρχόντων δεδομένων που ήταν προηγουμένως άγνωστα και η εύρεση στατιστικών κανόνων ή μοτίβων από αυτά τα δεδομένα προκειμένου να επιλυθούν πολύπλοκα προβλήματα υπολογιστών. Με απλά λόγια, η εξόρυξη δεδομένων είναι εξόρυξη γνώσης από δεδομένα.

Διαφορά μεταξύ εξόρυξης δεδομένων και επιστήμης δεδομένων

Εννοια

- Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών που χρησιμοποιεί ένα συνδυασμό εργαλείων, αλγορίθμων και μηχανή αρχές για την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών από δεδομένα τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα. Είναι ένα αναδυόμενο πεδίο μελέτης που επικεντρώνεται στην κατανόηση του πολύπλοκου κόσμου των δεδομένων. Η Εξόρυξη Δεδομένων, από την άλλη πλευρά, μπορεί να περιγραφεί ως η επιστήμη της εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από μεγάλα σύνολα δεδομένων ή βάσεις δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως συνώνυμο για έναν άλλο ευρέως χρησιμοποιούμενο όρο, «ανακάλυψη γνώσεων από δεδομένα» ή KDD.

Στόχος

- Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια διαδικασία που χρησιμοποιείται για τη μετατροπή ακατέργαστων δεδομένων σε χρήσιμες πληροφορίες. Ο στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι η ανακάλυψη ιδιοτήτων υπαρχόντων δεδομένων που ήταν προηγουμένως άγνωστα και η εύρεση στατιστικών κανόνων ή μοτίβων από αυτά τα δεδομένα προκειμένου να επιλυθούν πολύπλοκα προβλήματα υπολογιστών. Η Επιστήμη των Δεδομένων δεν είναι απλώς στατιστική ή μηχανική εκμάθηση αλλά μάλλον αρχειοθετείται. Ο στόχος της επιστήμης δεδομένων είναι να χρησιμοποιήσει συγκεκριμένες εξειδικευμένες υπολογιστικές μεθόδους για να ανακαλύψει σημαντικές και χρήσιμες πληροφορίες σε ένα σύνολο δεδομένων για να λάβει σημαντικές αποφάσεις.



Πεδίο

- Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένα πολυτομεακό πεδίο που περιλαμβάνει έναν αριθμό σχετικών τομέων όπως συστήματα βάσεων δεδομένων, μηχανική δεδομένων, ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση, προγνωστική μοντελοποίηση, πειραματισμός και επιχειρηματική ευφυΐα. Η επιστήμη δεδομένων καλύπτει ένα ευρύ φάσμα τεχνικών, εφαρμογών και επιστημονικών κλάδων. Η εξόρυξη δεδομένων, από την άλλη πλευρά, έχει να κάνει με την αποκάλυψη πολύτιμων πληροφοριών από τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων και τη μετατροπή αυτών των δεδομένων σε οργανωμένη γνώση. Η εξόρυξη δεδομένων είναι μόνο ένα μέρος μιας ευρύτερης διαδικασίας KDD, ενώ η επιστήμη δεδομένων είναι ένας συνδυασμός τεχνικών και διαδικασιών που μπορεί επίσης να περιλαμβάνουν εξόρυξη δεδομένων.

Εξόρυξη δεδομένων έναντι Επιστήμης δεδομένων: Διάγραμμα σύγκρισης

Περίληψη της Εξόρυξης Δεδομένων έναντι της Επιστήμης Δεδομένων

Με λίγα λόγια, η εξόρυξη δεδομένων είναι μια διαδικασία που χρησιμοποιείται για τη μετατροπή ακατέργαστων δεδομένων σε χρήσιμες πληροφορίες, ενώ η επιστήμη δεδομένων είναι ένα πολυκλαδικό πεδίο που περιλαμβάνει τη σύλληψη και αποθήκευση δεδομένων, την ανάλυση και τη λήψη πολύτιμων πληροφοριών από τα δεδομένα. Η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιεί συγκεκριμένες εξειδικευμένες υπολογιστικές μεθόδους για να ανακαλύψει σημαντικές και χρήσιμες πληροφορίες σε ένα σύνολο δεδομένων, προκειμένου να αντλήσει πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα για να επηρεάσει θετικά τις επιχειρηματικές δραστηριότητες. Η εξόρυξη δεδομένων είναι απλώς μια διαδικασία μείωσης των υφιστάμενων βάσεων δεδομένων για τη δημιουργία νέων πληροφοριών.

Φρέσκες Σκέψεις

Κατηγορία

Αθλητισμός

Μαθηματικά & Στατιστική

Μόδα Μόδα Μόδα

Διάφορα

Οργανισμοί

Ψυχαγωγία

Historynet Τώρα

Βιομηχανικός

Νόσος

Φύση

Συνιστάται