Gagnafræði vs Data Mining

Ferilhandbók BrainStation Data Scientist getur hjálpað þér að taka fyrstu skrefin í átt að ábatasaman feril í gagnavísindum. Lestu áfram til að fá yfirlit yfir lykilmuninn á gagnavísindum og gagnavinnslu.

Gerast gagnafræðingur

Talaðu við námsráðgjafa til að læra meira um hvernig bootcamps okkar og námskeið geta hjálpað þér að verða gagnafræðingur.

Með því að smella á Senda samþykkir þú okkar Skilmálar .

Gat ekki sent inn! Uppfæra síðuna og reyna aftur?

Þakka þér fyrir!

Við munum hafa samband fljótlega.

Þar sem heimurinn hefur meiri áhuga á gagnavísindum er skiljanlegt að það gæti verið einhver ruglingur á hugtökum sem eru oft ranglega notuð til skiptis. Með það í huga skoðuðum við muninn á gagnavísindum og gagnavinnslu nánar.

Gagnafræði

Eins og við höfum komið inn á á öðrum sviðum þessa handbókar er gagnafræði svið sem notar stærðfræði og tækni til að finna annars ósýnileg mynstur í gríðarlegu magni hrágagna sem við erum að búa til í auknum mæli. Með það að markmiði að gera nákvæmar spár og snjallar ákvarðanir, gera gagnavísindin okkur kleift að finna annars ómerkjanlega innsýn sem felur sig í augsýn í þessum gögnum.

Viðskipta- og samfélagsleg áhrif gagnavísinda eru gríðarleg og þar sem gagnadrifin ákvarðanataka verður sífellt aðkallandi forgangsverkefni snjallfyrirtækja - MIT rannsóknir sýna að fyrirtæki sem eru leiðandi í notkun gagnadrifnar ákvarðanatöku voru sex prósent arðbærari en keppinautar þeirra – svið gagnavísinda hefur áhrif á og breytir því hvernig við lítum á bestu starfsvenjur í markaðssetningu, neytendahegðun, rekstrarvandamál, aðfangakeðjulotur, fyrirtækjasamskipti og forspárgreiningar.

Vaxandi trú á gagnavísindum er í raun í samræmi við allar tegundir fyrirtækja. Rannsókn Dresner leiddi í ljós að atvinnugreinarnar sem eru leiðandi fyrir stórgagnafjárfestingar eru fjarskipti (95 prósent ættleiðing), tryggingar (83 prósent), auglýsingar (77 prósent), fjármálaþjónusta (71 prósent) og heilbrigðisþjónusta (64 prósent).

Gagnafræði er breitt svið sem spannar forspárgreiningar (eða spá um möguleika framtíðaratburðar), forskriftargreiningar (sem skoðar margvíslegar aðgerðir og tengdar niðurstöður) og vélanám, sem lýsir ferlinu við að nota reiknirit til að kenna tölvur hvernig á að finna mynstur í gögnum og gera spár.

Stafræn færnikönnun BrainStation leiddi í ljós að gagnafræðingar vinna fyrst og fremst að því að þróa nýjar hugmyndir, vörur og þjónustu, öfugt við aðra gagnasérfræðinga sem einbeita sér meiri tíma í að fínstilla núverandi vettvang. Og gagnafræðingar eru líka einstakir meðal stórgagnasérfræðinga að því leyti að mest notaða tólið þeirra er Python.

Þó að gagnavísindi séu víðtækt svið er endanlegur tilgangur þeirra að nota gögn til að taka upplýstar ákvarðanir.

Gagnanám

Þar sem gagnafræði er vítt svið lýsir gagnavinnsla fjölda aðferða innan gagnavísinda til að draga upplýsingar úr gagnagrunni sem annars var óljós eða óþekktur. Gagnanám er skref í því ferli sem kallast

þekkingaruppgötvun í gagnagrunnum eða KDD, og ​​eins og aðrar tegundir námuvinnslu snýst þetta allt um að grafa eftir einhverju verðmætu. Þar sem hægt er að skoða gagnavinnslu sem undirmengi gagnavísinda er auðvitað skörun; gagnavinnsla felur einnig í sér skref eins og gagnahreinsun, tölfræðilega greiningu og mynsturgreiningu, svo og gagnasýn, vélanám og umbreytingu gagna.

Þar sem gagnafræði er hins vegar þverfaglegt svið vísindarannsókna, snýst gagnanám meira um viðskiptaferlið og ólíkt vélanámi snýst gagnanám ekki eingöngu um reiknirit. Annar lykilmunur er sá að gagnafræði fjallar um alls kyns gögn, þar sem gagnavinnsla fjallar fyrst og fremst um skipulögð gögn.

Markmiðið með gagnavinnslu er að miklu leyti að taka gögn úr hvaða fjölda heimilda sem er og gera þau nothæfari, þar sem gagnavísindi hafa stærri markmið að byggja gagnamiðaðar vörur og taka gagnadrifnar viðskiptaákvarðanir.