Lär dig 5 användbara jämförelser mellan datavetenskap och statistik

Skillnad mellan datavetenskap och statistik

Datavetenskap är en av de snabbt växande trenderna inom datoranvändning och är ett stort multidisciplinärt område. Datavetenskap kombinerar tillämpningen av ämnen, nämligen datavetenskap, programvaruteknik, matematik och statistik, programmering, ekonomi och företagsledning. Datavetenskap baseras på insamling, förberedelse, analys, hantering, visualisering och lagring av stora mängder information. Datavetenskap i enkla termer kan förstås som att ha starka kontakter med databaser inklusive big data och datavetenskap. En datavetare är en individ med adekvat domänkunskap som är relevant för frågan.

Big data är nära integrerad med data science och har faktiskt utvecklats med big data i olika applikationer och användningsfall. Vi är medvetna om att stora data är mestadels tillgängliga i ostrukturerade format och innehåller icke-numeriska data. Användbar information blir lätt begravd i big data som består av bloggar, ljud- / videofiler, bilder, textmeddelanden, sociala nätverk och så vidare. Alla dessa data är bara brus om de inte analyseras och användbar information utvinns från dem. Dessutom betraktar för närvarande internet internet som sin primära informationskanal på grund av den växande rollen som den sociala webben och för dess affärspotential. Alla dessa uppgifter är av mycket intresse för en datavetare eftersom man använder dessa data många problem kan lösas för organisationer och även för samhällen.

Datavetenskap är en specialiserad färdighet och kan förstås som:

Design och implementering i 4A: er - Dataarkitektur, förvärv, analys och arkiv
Tillämpa avancerade tekniker i matematik och statistik för att modellera data för djupanalys
Lämpliga programmerings- och utvecklingsfärdigheter, algoritmutvecklingsfärdigheter
Analys och etiska resonemang
Kommunikations- och affärsförmåga

Därför är det uppenbart att datavetenskap är ett tvärvetenskapligt område och behöver olika kompetensuppsättningar för att få behärskning inom detta område. Användningsfall inom datavetenskap liknar dataanalys - de börjar med ett tydligt problemutlåtande och beslut att slutligen avsluta med väldefinierade mätvärden. Därför anses dataforskare vara bekanta med affärsmodeller och paradigmer, som ställer goda affärsfrågor för att få betydande insikter från givna datamängder.

Statistik är ett annat brett ämne som behandlar datastudier och tillämpas på många områden. Statistik tillhandahåller metodiken för att dra slutsatser från data. Det ger olika metoder för att samla in data, analysera dem och tolka resultat och används ofta av forskare, forskare och matematiker för att lösa problem. Statistik är synonymt med datakrävande aktiviteter - insamling, bearbetning och tolkning av bearbetade data.

Även om statistik ger metoder för insamling och analys av data, hjälper den att få information från numeriska och kategoriska data. Kategoriska data hänvisar till unika data, exempel är blodgrupp hos en person, äktenskaplig status osv. Statistik är mycket viktig i datarelaterade studier eftersom det hjälper till,

Bestämma vilken typ av data som krävs för att lösa ett givet problem
Organisera och sammanfatta data
Analys som ska göras för att dra slutsatser från data
Utvärdera resultatens effektivitet och utvärdera osäkerheter

Metoderna som tillhandahålls av statistik inkluderar,

Design för planering och genomförande av forskning
Beskrivningar som innebär utforska och sammanfatta data
Göra förutsägelser och slutsatser med fenomen som representeras av data

Head to Head-jämförelse mellan Data Science vs Statistics (Infographics)

Nedan visas topp 5-jämförelsen mellan Data Science vs Statistics

Viktiga skillnader mellan datavetenskap och statistik

Datavetenskap kombinerar tvärvetenskapliga fält och beräkning för att tolka data för beslutsfattande medan statistik hänvisar till matematisk analys som använder kvantifierade modeller för att representera en given uppsättning data.
Datavetenskap är mer inriktad på fältet big data som syftar till att ge insiktinformation från enorma volymer komplexa data. Å andra sidan ger statistik metodiken för att samla in, analysera och dra slutsatser från data.
Datavetenskap använder verktyg, tekniker och principer för att sila och kategorisera stora datamängder av data i korrekta datamängder eller modeller. Detta strider mot statistik som begränsar sig till verktyg som frekvensanalys, medelvärde, median, variansanalys, korrelation och regression, och så vidare, för att nämna några.
Datavetenskap kommer att undersöka och inspektera data för att härleda fakta, kvantitativ och statistisk inferens. Detta motsätter sig statistik som fokuserar på analys med hjälp av standardtekniker som involverar matematiska formler och metoder.
En datavetare måste ha kompetensuppsättningar för att analysera och förenkla problem med hjälp av komplexa datamängder för att ta reda på information, medan en statistiker kommer att använda teknikerna för numerisk och kvantitativ analys.

Datavetenskap jämfört med statistikjämförelsetabell

Skillnaderna mellan datavetenskap och statistik förklaras i punkterna som presenteras nedan

Grund för jämförelse	Data Science	Statistik
Menande	Ett tvärvetenskapligt område med vetenskapliga tekniker I likhet med data mining använder processer, algoritmer och system Hämta insiktinformation från data (strukturerad eller ostrukturerad)	Ger en samling metoder för att representera data En gren i matematik Tillhandahålla metoder för att designa experiment Planerar insamling, analys och representation av data för vidare utvärderingar
Begrepp	Baserat på vetenskapliga datortekniker Omfattar maskininlärning, andra analysprocesser, affärsmodeller Använder avancerad matematik och statistik för att hämta ny information från big data En bred disciplin som involverar programmering, förståelse av affärsmodeller, trender och så vidare.	Statistik är vetenskapen om data Det används för att mäta eller uppskatta ett attribut Tillämpar statistiska funktioner eller algoritmer på uppsättningar av data för att bestämma värden som är lämpliga för problemet som studeras
Grund för bildandet	För att lösa datarelaterade problem Modellera big data för analys för att förstå trender, mönster, beteenden och affärsresultat Stödjer beslutsfattande	Att utforma och formulera riktiga frågor baserade på data Representera data i form av tabeller, diagram, grafer Förstå tekniker i dataanalys Stöd för beslutsfattande
Användningsområden	Sjukvårdssystem Finansiera Bedrägeri och intrångsdetektering Produktionsteknik Marknadsanalys etc.	· Handel och handel Industri Befolkningsstudier, ekonomi Psykologi Biologi och fysiska vetenskaper Astronomi, etc.
Närma sig	Tillämpa vetenskapliga metoder i problemlösning med slumpmässiga data Identifierar datakrav för ett givet problem Identifiera tekniker för att uppnå önskat resultat Ge värden till organisationer som använder data	Användning av matematiska formler, modeller och begrepp Analys av slumpmässiga data Uppskatta värden för olika dataattribut För att bestämma beteenden baserat på data

Slutsats - Data science vs statistik

Sammanfattningsvis kan det noteras att datavetenskap och statistik är oskiljbara och är nära kopplade. Det är uppenbart att statistik är ett verktyg eller metod för datavetenskap, medan datavetenskap är en bred domän där en statistisk metod är en väsentlig komponent. Datavetenskap och statistik kommer att fortsätta att existera och det finns en stor överlappning mellan dessa två discipliner. Observera att alla statistiker inte kan bli datavetare och vice versa. Datavetenskap har utvecklats nyligen med big data och kommer att fortsätta växa under de kommande åren eftersom datatillväxt verkar vara oändligt.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till Data Science vs Statistics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -