Diferencia entre la minería de datos y la ciencia de los datos

Estamos viviendo en un mundo digital ahora. La mayor parte de nuestra economía global se ha convertido en digital. Se está produciendo una transformación fundamental y el enfoque se centra más en una gran cantidad de aplicaciones. La fusión de la informática y las comunicaciones ha jugado un papel clave en esta transformación. El surgimiento de las redes web y sociales ha llevado a una gran cantidad de datos que se generan cada segundo, lo que presenta oportunidades y desafíos para la teoría. El gran volumen de datos requiere un cambio en nuestra comprensión de los datos y cómo extraer información utilizable de los datos ... mientras que las áreas tradicionales de la informática siguen siendo importantes, crujiendo a través de los volúmenes masivos de datos requieren herramientas y tecnologías de nuevas edades, como datos. Minería de ciencias y datos.

¿Qué es la ciencia de datos??

Data Science es un campo emergente de la informática que se centra en los datos. Ha habido mucha publicidad en los medios sobre la "ciencia de los datos", pero hay una falta de definiciones sobre la terminología más básica. ¿Qué es la ciencia de datos de todos modos?? ¿Cómo se relaciona la ciencia de datos con los big data?? Data Science es un campo interdisciplinario que utiliza una combinación de herramientas, algoritmos y principios de la máquina para extraer información utilizable de datos estructurados y no estructurados. La ciencia de datos no es solo estadísticas o aprendizaje automático, sino más bien un archivo en sí mismo, que se ocupa del análisis de datos y el modelado para comprender el complejo mundo de los datos. Un científico de datos es el responsable de este trabajo; Recopila datos de una variedad de fuentes, organiza y analiza los datos, y luego comunica los hallazgos de una manera que afecte efectivamente las decisiones comerciales. El objetivo es extraer ideas útiles de los datos.

¿Qué es la minería de datos??

La minería de datos es el proceso de descubrir anomalías, patrones y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos sin procesar para extraer información útil. La minería de datos es el descubrimiento de conocimiento de las grandes cantidades de datos recopilados a diario. Simplemente convierte una gran colección de datos sin procesar en conocimiento. Está relacionado con el aprendizaje automático y puede describirse como la ciencia de extraer información útil de grandes conjuntos de datos o bases de datos. La minería de datos se puede aplicar a una variedad de campos como método de análisis de datos para encontrar resultados. Se puede ver como resultado de la evolución natural de la tecnología de la información. El objetivo de la minería de datos es descubrir propiedades de los datos existentes que se desconocían anteriormente y encontrar reglas o patrones estadísticos de esos datos para resolver problemas de computación complejos. En términos simples, la minería de datos es la minería de conocimiento de los datos.

Diferencia entre la minería de datos y la ciencia de los datos

Significado

- Data Science es un campo interdisciplinario de la informática que utiliza una combinación de herramientas, algoritmos y principios de la máquina para extraer información utilizable de datos estructurados y no estructurados. Es un campo de estudio emergente que se centra en comprender el complejo mundo de los datos. La minería de datos, por otro lado, puede describirse como la ciencia de la extracción de información útil de grandes conjuntos de datos o bases de datos. La minería de datos se puede utilizar como sinónimo de otro término utilizado popularmente, 'Descubrimiento de conocimiento de los datos' o KDD.

Meta

- La minería de datos es un proceso que se utiliza para convertir los datos sin procesar en información utilizable. El objetivo de la minería de datos es descubrir propiedades de los datos existentes que se desconocían anteriormente y encontrar reglas o patrones estadísticos de esos datos para resolver problemas de computación complejos. La ciencia de datos no es solo estadísticas o aprendizaje automático, sino que se archiva en sí misma. El objetivo de la ciencia de datos es utilizar ciertos métodos computacionales especializados para descubrir información significativa y útil dentro de un conjunto de datos para tomar decisiones importantes.

Campo

- Data Science es un campo multidisciplinario que incluye una serie de áreas relacionadas, como sistemas de bases de datos, ingeniería de datos, análisis de datos, visualización, modelado predictivo, experimentación e inteligencia empresarial. Data Science cubre una amplia gama de técnicas, aplicaciones y disciplinas. La minería de datos, por otro lado, se trata de descubrir información valiosa de las tremendas cantidades de datos y transformar dichos datos en conocimiento organizado. La minería de datos es solo una parte de un proceso de KDD más amplio, mientras que la ciencia de datos es una combinación de técnicas y procesos que también pueden incluir minería de datos.

Minería de datos VS. Ciencia de datos: tabla de comparación

Resumen de la minería de datos vs. Ciencia de los datos

En pocas palabras, la minería de datos es un proceso que se utiliza para convertir los datos sin procesar en información utilizable, mientras que la ciencia de datos es un campo multidisciplinario que implica capturar y almacenar datos, analizar y obtener información valiosa de los datos. Data Science utiliza ciertos métodos computacionales especializados para descubrir información significativa y útil dentro de un conjunto de datos para obtener información valiosa de los datos para impactar positivamente las operaciones comerciales. La minería de datos es solo un proceso de crujir a través de las bases de datos existentes para generar nueva información.