Andmeteadlase ja andmete kaevandamise erinevused
Andmeteadlased on inimesed, kes loovad programmeerimiskoodi, kasutavad neid rikkaliku statistikakombinatsiooni moodustamiseks ja kasutavad oma teadmisi andmetega seotud ettevõtlusega seotud arusaamade loomiseks ja genereerimiseks. Andmeteadus on sisuliselt süsteemide ja protsesside interdistsiplinaarne valdkond, mis eraldab arusaamu ja teadmisi andmete eri vormidest.
Andmekaevandamine on seevastu mustrite leidmise ja leidmise protsess suurte andmekogumite kujul, mis hõlmavad funktsioone statistika, masinõppe ja andmebaasisüsteemide ristumiskohas. Andmemustrite eraldamiseks kasutatakse intelligentseid protsesse ja ekstraheerimise tööriistu. Üldine eesmärk on asjakohase teabe kaevandamine andmekogumist ja selle muutmine äratuntavaks struktuuriks edasiseks kasutamiseks. See hõlmab andmehaldusvahendeid, järelduste kaalutlusi, keerukusega seotud kaalutlusi, huvitavaid mõõdikuid, avastatud struktuuride järeltöötlust jne. Idee on eraldada mustreid ja teadmisi tohutult hulgast andmetest, mitte aga andmete kaevandamist ise. See toetab ka mis tahes otsuste tugisüsteemide rakendusi, sealhulgas tehisintellekti, äriintellekti ja masinõppega seotud süsteeme.
Andmete ja kliendi konfidentsiaalsuse väärtus turvalisuse osas kasvab iga päevaga ja seetõttu on hädavajalik lähetada andmeteadlased, kuna nende eesmärk ei ole mitte ainult teie andmete kaitse, vaid need pakuvad ka teie organisatsiooni edendamiseks asjalikku analüüsi ja väljavõtteid. ja äri tulevikutrendide osas ning kuidas ettevõte saab praegusest praegusest paremaks muuta, säilitades mitmesuguseid tulpdiagramme, sektordiagramme ja muid histogramme. Andmeteadlased erinevad andmearendajatest selle poolest, et Andmearendajad, olgu see siis ETL-i arendaja või suurandmete arendaja, püüab andmeid muuta ja vormida andmed kujul, mida andmeteadlane vajab oma tehnikate rakendamiseks.
Tegelikud kaevandamisülesanded hõlmavad selliste huvitavate mustrite kasutamist nagu andmekirjete rühmad nagu klastrianalüüs, anomaalia tuvastamine nagu ebaharilikud kirjed ja sõltuvused nagu järjestikune mustri kaevandamine, assotsieerimisreeglite kaevandamine. Ruumiline indeks on andmebaasitehnika, mida kasutatakse laialdaselt.
Erinevused andmeteadlase ja andmete kaevandamise vahel
Allpool on seitse parimat andmeteadlase ja andmete kaevandamise võrdlust 
Peamised erinevused andmeteadlase ja andmete kaevandamise vahel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi andmeteadlase ja andmete kaevandamise vahel
- Andmeteadlasel on tugev tehniliste oskuste komplekt ja õiged tööriistad, mis võimaldavad töötada ja saada asjakohast teavet selliste matemaatiliste funktsioonide abil nagu kollineaarsus, regressioonanalüüs jne. Ta rakendab ka algoritme ja viib perioodiliselt läbi sotsiaal-arvutuslikku analüüsi, samas kui andmed kaevandamine kasutab metaandmeid, mis on andmed andmete kohta ning metaandmeid kasutatakse teabe võtmiseks teie märksõnade ja päringu põhjal. Andmete kaevandamise tehnikad kasutavad ka potentsiaali rakendada algoritme, et eraldada varasemad suundumused nii praegusest kui ka pärandsüsteemidest.
- Andmeteadlase rollide ja kohustuste hulka kuulub suunamata uurimistöö, avatud ettevõttepõhiste küsimuste loomine, tohutute andmemahtude kaevandamine nii välistest kui ka sisemistest allikatest. Samuti töötab ta keerukate analüüsiprogrammide, statistiliste ja masinõppe meetodite abil, et hiljem andmeid luua, et neid saaks kasutada preskriptiivsel modelleerimisel ja ennustaval modelleerimisel, arvestades, et andmete kaevandamine hõlmab konstrueerimist, püsivate andmehoidlate juurutamist, jõudluse häälestamise meetodeid, automaatse varundamise ja mahu planeerimise loomist terviklikkuse haldamise kaudu, andmehoidlate ja andmebaaside konfidentsiaalsus ja kättesaadavus.
- Mõistagem näite abil andmeteadlase rolli. Mõelge stsenaariumile, kus juhite maiustuspoodi ja teil on huvi teada, millised maiustused said kõige positiivsema tagasiside. Sellistel juhtudel ei piirdu teie andmeallikad pelgalt andmebaasidega, need võivad laieneda ka sotsiaalmeedia veebisaitidele ja klientide tagasiside sõnumitele. Sellistel juhtudel on andmete teadlane isik, kes tuleks teie juurde appi. Ta on teie jaoks õige inimene, kuna tal on ajaloolisi andmeid kõigist olulistest allikatest ja mitte ainult ühest andmebaasist. arvestades, et kui on sama olukord, kuid olete rohkem huvitatud viimase 8 aasta andmete kohta maiustuste kohta, kui vajaksite kaevandamiseks tuntud tehnikat. Andmete kaevandamisel uurite sügavalt andmete ajalugu ja leiate kogu teabe, mis tundub olevat kaugelt asjakohane.
- Andmeteadlaselt loodetakse leida andmepõhised lahendused uusimatele väljakutsetele, millega organisatsioonis kokku puututakse. Samuti oodatakse, et ta leiutaks uued algoritmid, mis võimaldavad tõhusalt lahendada keerulisi probleeme, luues uusi töö automatiseerimise vahendeid, samal ajal kui andmete kaevandamine keskendub peamiselt kliendi vajadustest ja tööstuse nõudmistest lähtuva süsteemi juurutamisele. Samuti pakub see tööriista erinevate andmeallikate analüüsimiseks, et avastada pettuseharjumused ja võimalikud turvarikkumised.
Andmeteadlase ja andmete kaevandamise võrdlustabel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage võrdlustabelit Data Scientist vs Data Mining
| Võrdluse alus | Andmeteadlane | Andmete kaevandamine |
| Mis see on | Isik | Tehnika |
| Definitsioon | Andmeteadlane on statistika osas hea kui ükski juhuslik tarkvaratehnika analüütik ja tarkvara arendamise oskuste osas parem kui ükski statistik. | Andmete kaevandamine on andmebaasis talletatud teabe hankimise või kogumise meetod, mis oli varem tundmatu ja varjatud. Seejärel saab seda teavet kasutada asjakohaste äriotsuste tegemiseks. |
| Andmed kasutajalt | Andmed võivad olla nii struktureeritud, poolstruktureeritud kui ka struktureerimata kujul. See on andmeanalüütiliste väljade, näiteks andmete kaevandamine, statistika ja ennustav analüüs, jätkudes. | Seda suusõna kasutatakse sageli suuremahuliste andmete või teabe genereerimisel ja töötlemisel, kasutades kogumist, ekstraheerimist, analüüsi, statistikat ja ladustamist. |
| Vajadus ja päritolu | Sõnaandmeteadlased on olnud umbes 80-ndate aastate alguses, kuid nende peamist nõuet nähakse tänapäeva stsenaariumis, kui maailmas on tohutul hulgal andmeid, mida säilitada | Mõistet andmekaevandamine on arendatud paralleelselt ja see muutus 90ndatel palju levinumaks. Selle päritolu võlgneb KDD (teadmiste avastamine andmebaasides), mis on protsess, mille käigus leitakse teadmisi andmebaasides juba olevate andmete põhjal. |
| Tööpiirkond | Teaduslikud uuringud ja uurimistöö | Äriprotsessid |
| Sihtmärk | Toota kliendikeskseid andmeid | Kasutatavate andmete loomiseks |
| Eesmärk | Tema eesmärk on luua ennustavaid mudeleid, sotsiaalmeedia analüüsi suundumusi ja tuletada teadmata fakte | Eesmärk on otsida ja leida varem teadaolevaid varjatud andmeid |
Järeldus - andmeteadlased vs andmete kaevandamine
Selles Data Scientist vs Data Mining postituses loeme peamistest erinevustest Data Scientist vs Data Mining vahel. Loodetavasti postitus teile meeldis. Olge kursis meie ajaveebiga, et saada rohkem artikleid.
Soovitatav artikkel
See on juhend andmete teadlase ja andmete kaevandamise erinevuste, nende tähenduse, võrdluse vahel pead, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmeteadlane vs ärianalüütik - saate teada 5 ägedat erinevust
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmastavat võrdlust
- Ennustav analüüs vs andmete kaevandamine - milline neist on kasulikum
- Teage parimat 7 erinevust andmete kaevandamise ja andmete analüüsi vahel