Skillnader mellan datavetenskap och datavisualisering
Datavetenskap : En konst för tolkning av uppgifterna och få insikter från uppgifterna. Det är också en studie av observationer och tolkning för ett bättre resultat.
Datavisualisering : Representation av data. Datavetare behöver verktyg för att hantera uppgifterna. Vad kan bäst värde fås ut ur det? Hur kan det delas upp? Hur är en parameter korrelerad med en annan? Alla dessa frågor besvaras med en av lösningarna - Handledning för datavisualisering.
Det bästa exemplet på datavetenskap på vår dagliga basis är Amazons rekommendation för en användare under shopping. Maskinen lär sig om användarens webbaktivitet och tolkar och manipulerar den på så sätt genom att ge den bästa rekommendationen baserad på dina intressen och shoppingval. För att tillhandahålla denna rekommendation representerar (visualiserar) datavetarna användarens webbaktivitet och analyserar för att ge användarna bästa val och det är här datavisualisering kommer in i bilden.
Datavetenskap och datavisualisering är inte två olika enheter. De är bundna till varandra. Datavisualisering är en delmängd av datavetenskap. Datavetenskap är inte en enda process eller en metod eller något arbetsflöde. Det är en kombinerad effekt av små miniatyrer som hanterar uppgifterna. Det handla om en process för data mining-tekniker, EDA, modellering, representation.
Användningsfall
Exempel : För att framställa varje händelse / berättelse i vår dagliga bas kan den föras som ett tal men när den representeras visuellt kommer det verkliga värdet av det att fastställas och förstås.
Det handlar inte bara om att representera det slutliga resultatet, utan också tillämpas för att förstå rådata. Det är alltid bättre att representera uppgifterna för att få bättre insikter och hur man löser problemet eller få en meningsfull information ur den som påverkar systemet.
För att få en bättre förståelse av datavetenskap och datavisualisering,
Låt oss säga att vi vill förutsäga vad som kommer att bli iPhone-försäljning för året 2018,
Hur exakt kan man förutsäga försäljningen i framtiden? Vilka är förutsättningarna, hur förtroende är din förutsägelse, vad är felfrekvensen? Alla dessa besvaras och motiveras med hjälp av datavetenskap.
Förutsättningar för en förutsägelse ,
1. Historiska data - iPhone-försäljning från år 2010 - 2017
2. Köphistorik för platsnivå
3. Användarinformation som ålder osv
3. Nyckelfaktorer - Senaste förändringar i organisation, marknadsvärde och kundrecensioner för tidigare försäljning
när de historiska data plöjas väl kommer det att finnas många attribut som anses förbereda maskinen för att göra förutsägelsen.
En viktig nyckel för att göra någon förutsägelse eller kategorisering eller någon form av analys, det är alltid att ha en bättre bild av inmatningsdata. Ju mer du förstår data, desto bättre förutsägelse.
Hur väl kunde man få mer insikt från de historiska uppgifterna? Det bästa sättet är att visualisera det.
Datavisualisering spelar en nyckelroll i två steg
- Den inledande fasen av analysen (dvs. representera tillgängliga data och dra slutsatsen vilka attribut och parametrar som ska användas för att bygga en prediktiv maskin). Detta stimulerar datavetenskapsmannen att tillhandahålla lösningen med olika tillvägagångssätt. Så här i vårt exempel är det historisk datarepresentation vilket historiska år som bäst kan väljas för analys. Detta bestäms utifrån visualiseringen.
- Två - utfall. Prognosresultaten för år 2018 måste representeras på ett sätt som når världen. Jämförelse mellan försäljning av telefon- och googlepixel för de kommande åren. Det kommer att leda till bättre beslutsfattande för organisationerna.
Tillbaka till iPhone-analysen måste de historiska uppgifterna analyseras och välja de bästa attribut som orsakar betydande effekter på förutsägelseshastigheten (som försäljning på platsmässigt, säsongsmässigt, ålder).
Följs av att plocka upp den bästa modellen (algoritmer som linjär regression, logistisk regression,
och supportvektormaskin - för att nämna några). Träna modellen med hjälp av historiska data och få förutsägelse för det kommande året. Detta är en hög nivå på de processer som är involverade i datavetenskapen.
När förutsägningsresultaten för det kommande året är avgjort kan det representeras och få lite insikter som påverkar försäljning och marknadsföringstekniker för en produkt.
Jämförelse mellan data och datavetenskap jämfört med datavisualisering (Infographics)
Nedan visas topp 7-jämförelsen mellan Data Science vs Data Visualization. 
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och datavisualisering
- Datavetenskap består av flera statistiska lösningar för att lösa ett problem medan visualisering är en teknik där datavetare använder den för att analysera data och representera den slutpunkten.
- Datavetenskap handlar om algoritmer för att träna maskinen (Automation - Ingen mänsklig kraft, maskinen kommer att simulera som människan för att minska många manuella processer. Det handlar om observation och tolkning av aktiviteten). Datavisualisering handlar om grafer, plotta, välja den bästa modellen baserat på representation.
Jämförelsetabell mellan datavetenskap och datavisualisering
Nedan finns listor med punkter, beskriv jämförelsen mellan Data Science vs Data Visualization
| Grund för jämförelse | Datavetenskap | Datavisualisering |
| Begrepp | Insikter om data. Förklaring av uppgifterna. Förutsägelse, fakta | Representation av uppgifterna (vare sig det är en källa eller resultaten) |
| Ansökan / användningsfall | Nästa prognos för världscupen, Automated cars | Viktiga resultatindikatorer, Organisationsmätningar |
| Vem gör det här? | Datavetare, dataanalytiker, matematiker | Datavetare, UI / UX |
| Verktyg | Python, Matlab, R (för att nämna några) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (för att nämna några). Python och R har även bibliotek för att generera diagram och diagram. |
| Bearbeta | Data skörd, data mining, data munging, data rengöring, modellering, mätning | Representera det i valfri diagramform eller graf |
| Hur betydelsefullt | Många organisationer förlitar sig på datavetenskapliga resultat för beslutsfattande. | Det hjälper datavetare att förstå källan och hur man löser problemet eller ger rekommendationer. |
| Kompetens | Statistik, algoritmer | Dataanalys och plottekniker. |
Slutsats - Data Science vs Data Visualization
Det finns många perspektiv när det gäller datavetenskap. På ett enkelt sätt att närma sig är det hur man löser ett problem i olika fall, det är en förutsägelse, kategorisering, rekommendationer, sentimentanalys. Sammanfattningsvis skulle alla dessa kunna åstadkommas med hjälp av det statistiska sättet att lösa problem. Det är en kombination av (maskininlärning, djup inlärning, neurala nätverk, NLP, datamängling osv)
Datavisualisering lägger till en viktig ingrediens för att ta tillvägagångssättet för att lösa problemen. Det är ett fotografi för ditt manus (i lekmän).
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnader mellan datavetenskap och datavisualisering, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Lär dig 5 användbara jämförelser mellan datavetenskap och statistik
- Data Science vs Artificial Intelligence - 9 Awesome Comparison
- Datavisualisering kontra affärsintelligens - vilken som är bättre
- Bästa guide till datavisualisering med Tableau