Datavitenskap vs datautvinning

BrainStations Data Scientist-karriereguide kan hjelpe deg med å ta de første skrittene mot en lukrativ karriere innen datavitenskap. Les videre for en oversikt over de viktigste forskjellene mellom datavitenskap og datautvinning.



Bli en dataforsker

Snakk med en læringsrådgiver for å lære mer om hvordan våre bootcamps og kurs kan hjelpe deg å bli en dataforsker.



Ved å klikke på Send godtar du vår Vilkår .

Sende inn

Kunne ikke sende inn! Oppdater siden og prøv igjen?

Lær mer om vår Data Science Bootcamp

Takk skal du ha!

Vi tar snart kontakt.



Se Data Science Bootcamp-siden

Ettersom verden interesserer seg mer for datavitenskap, er det forståelig at det kan være litt forvirring rundt terminologi som ofte feilaktig brukes om hverandre. Med det i tankene tok vi en nærmere titt på forskjellen mellom datavitenskap og datautvinning.

Datavitenskap

Som vi har vært inne på i andre områder av denne veiledningen, er datavitenskap et felt som bruker matematikk og teknologi for å finne ellers usynlige mønstre i de enorme volumene av rådata som vi i økende grad genererer. Med målet om å foreta nøyaktige spådommer og smarte avgjørelser, lar datavitenskap oss finne ellers umerkelig innsikt som skjuler seg i usynlige i disse haugene med data.

De forretningsmessige og samfunnsmessige konsekvensene av datavitenskap er enorme, og ettersom datadrevet beslutningstaking blir en stadig mer presserende prioritet for smarte selskaper – MIT-forskning viser at selskaper som leder an i bruken av datadrevet beslutningstaking var seks prosent mer lønnsomme enn konkurrentene deres – feltet datavitenskap påvirker og endrer hvordan vi ser på beste markedsføringspraksis, forbrukeratferd, driftsproblemer, forsyningskjedesykluser, bedriftskommunikasjon og prediktive analyser.



En gryende tro på datavitenskap er virkelig konsistent på tvers av alle typer virksomheter. Dresners studie fant at bransjene som leder an for store datainvesteringer inkluderer telekommunikasjon (95 prosent adopsjon), forsikring (83 prosent), reklame (77 prosent), finansielle tjenester (71 prosent) og helsetjenester (64 prosent).

Datavitenskap er et bredt felt, som spenner over prediktiv årsaksanalyse (eller forutsigelse av mulighetene for en fremtidig hendelse), preskriptiv analyse (som ser på en rekke handlinger og de relaterte resultatene) og maskinlæring, som beskriver prosessen med å bruke algoritmer for å undervise datamaskiner hvordan finne mønstre i data og lage spådommer.

BrainStations Digital Skills Survey fant at dataforskere primært jobber med å utvikle nye ideer, produkter og tjenester, i motsetning til andre datafagfolk som fokuserer mer tid på å optimalisere eksisterende plattformer. Og dataforskere er også unike blant stordata-fagfolk ved at deres mest brukte verktøy er Python.



Selv om datavitenskap er et bredt felt, er det endelige formålet å bruke data til å ta bedre informerte beslutninger.

Datautvinning

Der datavitenskap er et bredt felt, beskriver datautvinning en rekke teknikker innen datavitenskap for å trekke ut informasjon fra en database som ellers var ukjent eller ukjent. Data mining er et trinn i prosessen kjent som

kunnskapsoppdagelse i databaser eller KDD, og ​​som andre former for gruvedrift, handler det om å grave etter noe verdifullt. Siden datautvinning kan sees på som en delmengde av datavitenskap, er det selvfølgelig overlapping; datautvinning inkluderer også trinn som datarensing, statistisk analyse og mønstergjenkjenning, samt datavisualisering, maskinlæring og datatransformasjon.

Der datavitenskap derimot er et tverrfaglig område for vitenskapelig studie, er datautvinning mer opptatt av forretningsprosessen, og i motsetning til maskinlæring er datautvinning ikke utelukkende opptatt av algoritmer. En annen sentral forskjell er at datavitenskap omhandler alle typer data, der datautvinning primært omhandler strukturerte data.

Målet med data mining er i stor grad å ta data fra et hvilket som helst antall kilder og gjøre det mer brukbart, der datavitenskap har større mål om å bygge datasentriske produkter og ta datadrevne forretningsbeslutninger.

Kategori: Nyheter