Data Scientist vs Data Mining Differences
Datavetare är människor som skapar programmeringskoder, använder dem för att bilda en rik uppsättning kombination av statistik och använda sin kunskap för att skapa och generera affärsrelaterade insikter om data. Datavetenskap är i huvudsak ett tvärvetenskapligt område om system och processer som drar ut insikt och kunskap från data i olika former.
Data mining är å andra sidan processen för att upptäcka och hitta mönster i form av stora datamängder som involverar funktioner i skärningspunkten mellan statistik, maskininlärning och databassystem. Intelligenta processer och extraktionsverktyg används för att extrahera datamönster. Det övergripande målet är att extrahera relevant information från en datamängd och omvandla den till den igenkännliga strukturen för vidare användning. Det handlar om datahanteringsverktyg, inferenshänsyn, komplexitetsöverväganden, intressanta mätvärden, efterbehandling av upptäckta strukturer, etc. Tanken är att extrahera mönster och kunskap från en enorm mängd data och inte utvinning av data i sig. Det stöder också alla tillämpningar av beslutssupportsystem som inkluderar de som är relaterade till artificiell intelligens, business intelligence och maskininlärning.
Värdet på data och kundens konfidentialitet med avseende på säkerhet ökar dag för dag och därför blir det ett brådskande behov att distribuera datavetenskapsmännen eftersom de inte bara syftar till att skydda dina data utan också ger meningsfulla analyser och extraktioner för att främja din organisation och affärer med de framtida trenderna och hur företaget kan förbättra sig från vad de är idag genom att upprätthålla olika stapeldiagram, cirkeldiagram och andra former av histogram. Datavetenskaparna skiljer sig från datautvecklare på ett sätt som datautvecklarna, vare sig det är ETL-utvecklare eller en stordatautvecklare, syftar till att transformera uppgifterna och forma uppgifterna i den form som en datavetare behöver för att tillämpa sina tekniker.
De faktiska gruvuppgifterna inkluderar användningen av intressanta mönster som grupper av dataposter som klusteranalys, avvikelse av avvikelser som ovanliga poster och beroenden som sekvensmönsterbrytning, gruv för associeringsregel. Ett rumsligt index är databastekniken som används allmänt.
Head to Head Skillnader mellan Data Scientist vs Data Mining
Nedan visas topp 7 jämförelsen mellan Data Scientist vs Data Mining 
Viktiga skillnader mellan Data Scientist vs Data Mining
Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan datavetare och dataanläggning
- En datavetare har den starka tekniska kompetensuppsättningen och rätt uppsättning verktyg för att arbeta och härleda relevant information genom att tillämpa matematiska funktioner som kollinearitet, regressionsanalys, etc. Han tillämpar också algoritmerna och utför regelbundet den socioberäkningsanalys medan data mining använder användning av metadata som är data om data och att metadata används för att extrahera informationen baserad på dina sökord och fråga. Datamynttekniker använder också potentialen att tillämpa algoritmer för att extrahera tidigare trender från nuvarande såväl som från gamla system.
- Roller och ansvarsområden hos en datavetare inkluderar inriktad forskning, skapar ett öppet företag baserat frågor, extraktion av enorma mängder data från flera externa såväl som interna källor. Han använder också sofistikerade analysprogram, statistiska och maskininlärningsmetoder för att skapa data senare för att användas i receptbelagd modellering och prediktiv modellering, medan data mining inkluderar design, implementering av ihållande datalagrar, prestandastämningsmetoder, skapar automatisk säkerhetskopiering och kapacitetsplanering genom att hantera integritet, konfidentialitet och tillgänglighet av datalagrar och databaser.
- Låt oss förstå rollen som datavetare med hjälp av ett exempel. Tänk på ett scenario där du driver en söt butik och du är intresserad av att veta vilka godis som fick den mest positiva feedbacken. I den här typen av fall kommer dina datakällor inte att vara begränsade till bara databaser, de kan också utvidgas till sociala medier webbplatser och kundens feedbackmeddelanden. I sådana fall är en datavetare den person som skulle komma till din räddning. Han är rätt person för dig eftersom han har historiska data från alla relevanta källor och inte bara från en enda databas. medan det finns samma situation men du är mer intresserad av att ta reda på de senaste åtta års uppgifterna om godis än du skulle behöva en teknik som kallas gruvdrift. När det gäller datahantering gräver du djupt in i datahistoriken och hittar all information som verkar vara avlägsen relevant.
- En datavetare förväntas ta fram datadrivna lösningar på de senaste utmaningarna i organisationen. Han förväntas också uppfinna nya algoritmer som effektivt kan lösa komplexa problem genom att bygga nya verktyg för att automatisera arbetet medan datakommunikation huvudsakligen fokuserar på att implementera systemet baserat på kundernas behov och branschkrav. Den presenterar också ett verktyg för analys av olika datakällor för att upptäcka bedrägerimönster och eventuella säkerhetsbrott.
Data Scientist vs Data Mining Comparison Table
Nedan finns listor med punkter, beskriv jämförelsetabellen mellan Data Scientist vs Data Mining
| Grund för jämförelse | Datavetare | Data mining |
| Vad är det | En person | En teknik |
| Definition | En datavetare är bra på statistik än någon slumpmässig mjukvarutekniker och är bättre på mjukvaruutveckling än någon statistiker. | Data mining är metoden för att skaffa eller samla in den information som lagras i databasen som tidigare var okänd och oklar. Informationen kan sedan användas för att fatta relevanta affärsbeslut. |
| Data från | Uppgifterna kan vara i form av strukturerad, semistrukturerad såväl som ostrukturerad. Detta fortsätter med dataanalysfält som data mining, statistik och prediktiv analys. | Detta buzzword används ofta på storskalig data- eller informationsgenerering och -behandling med insamling, extraktion, analys, statistik och lager. |
| Behov och ursprung | Ordet datavetare har funnits i början av 80-talet men deras främsta krav ses i dagens scenario när världen har en enorm data att upprätthålla | Termen data mining har utvecklats parallellt och blivit mycket utbredd på 90-talet. Den är skyldig sitt ursprung till KDD (Knowledge Discovery in Databases), som är en process för att hitta kunskap från de data som redan finns i databaserna. |
| Arbetsområde | Vetenskaplig studie och forskning | Affärsprocesser |
| Mål | Att producera kundcentrisk relevant data | För att skapa användbar data |
| Syfte | Han syftar till att bygga prediktiva modeller, sociala medier analystrender och härleda okända fakta | Målet är att söka och hitta tidigare kända dolda data |
Slutsats - Data Scientists vs Data Mining
I detta inlägg för Data Scientist vs Data Mining läser vi om de viktigaste skillnaderna mellan Data Scientist vs Data Mining. Hoppas att du gillade inlägget. Håll dig uppdaterad på vår blogg för fler artiklar.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnader mellan Data Scientist vs Data Mining, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Data Scientist vs Business Analyst - Ta reda på de 5 enorma skillnaderna
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiska jämförelser
- Predictive Analytics vs Data Mining - Vilken är mer användbar
- Vet den bästa 7 skillnaden mellan Data Mining Vs Data Analys