Data Scientist vs Data Mining Differences
I data scientist sono persone che creano codice di programmazione, le usano per formare una ricca serie di statistiche e usano le sue conoscenze per creare e generare approfondimenti relativi ai dati relativi al business. La scienza dei dati è, in sostanza, un'area interdisciplinare su sistemi e processi che estrae intuizioni e conoscenze dai dati in diverse forme.
Il data mining, d'altra parte, è il processo di scoperta e ricerca di schemi sotto forma di grandi set di dati che coinvolgono funzioni all'intersezione di sistemi statistici, di apprendimento automatico e di database. Processi intelligenti e strumenti di estrazione vengono utilizzati per estrarre modelli di dati. L'obiettivo generale è quello di estrarre informazioni rilevanti da un set di dati e trasformarle in una struttura riconoscibile per un ulteriore utilizzo. Implica strumenti di gestione dei dati, considerazioni di inferenza, considerazioni sulla complessità, metriche interessanti, post-elaborazione di strutture scoperte, ecc. L'idea è quella di estrarre modelli e conoscenze da un'enorme quantità di dati e non dall'estrazione dei dati stessi. Supporta inoltre qualsiasi applicazione di sistemi di supporto alle decisioni che include quelli relativi all'intelligenza artificiale, alla business intelligence e all'apprendimento automatico.
Il valore dei dati e la riservatezza dei clienti rispetto alla sicurezza aumenta di giorno in giorno e pertanto diventa urgente la necessità di distribuire i data scientist poiché non solo mirano a proteggere i dati, ma forniscono anche analisi ed estrazioni significative al fine di favorire la tua organizzazione e fare affari con le tendenze future e come la società può migliorare da ciò che sono oggi mantenendo vari grafici a barre, grafici a torta e altre forme di istogrammi. I data scientist sono diversi dagli sviluppatori di dati in un modo in cui gli sviluppatori di dati, siano essi sviluppatori ETL o sviluppatori di big data, hanno l'obiettivo di trasformare i dati e modellarli nella forma necessaria a uno scienziato per applicare le sue tecniche.
Le attività di mining effettive includono l'uso di modelli interessanti come gruppi di record di dati come analisi di cluster, rilevamento di anomalie come record insoliti e dipendenze come mining di modelli sequenziali, mining di regole di associazione. Un indice spaziale è la tecnica del database ampiamente utilizzata.
Differenze testa a testa tra data scientist e data mining
Di seguito è riportato il confronto tra i 7 principali tra Data Scientist e Data Mining 
Differenze chiave tra Data Scientist e Data Mining
Di seguito sono elencati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Data Scientist e Data Mining
- Uno scienziato dei dati possiede il forte set di abilità tecniche e il giusto set di strumenti per lavorare e ricavare le informazioni pertinenti applicando funzioni matematiche come collinearità, analisi di regressione, ecc. Inoltre applica gli algoritmi e conduce periodicamente l'analisi socio-computazionale mentre i dati il mining utilizza i metadati che sono dati sui dati e che i metadati vengono utilizzati per estrarre le informazioni in base alle parole chiave e alla query. Le tecniche di data mining sfruttano anche il potenziale per applicare algoritmi per estrarre le tendenze passate dai sistemi attuali e precedenti.
- I ruoli e le responsabilità di uno scienziato di dati includono la ricerca non indirizzata, la creazione di domande aperte basate sull'azienda, l'estrazione di enormi volumi di dati da più fonti esterne e interne. Impiega inoltre sofisticati programmi di analisi, metodi statistici e di apprendimento automatico per creare dati da utilizzare successivamente nella modellazione prescrittiva e nella modellazione predittiva, mentre il data mining include progettazione, implementazione di archivi di dati persistenti, metodi di ottimizzazione delle prestazioni, creazione di backup automatici e pianificazione della capacità gestendo l'integrità, riservatezza e disponibilità di archivi dati e banche dati.
- Cerchiamo di capire il ruolo di uno scienziato di dati con l'aiuto di un esempio. Prendi in considerazione uno scenario in cui gestisci un negozio di dolciumi e sei interessato a sapere quali dolci hanno ricevuto il feedback più positivo. In questo tipo di casi, le tue fonti di dati non saranno limitate ai soli database, ma potrebbero estendersi anche ai siti Web dei social media e ai messaggi di feedback dei clienti. In tali casi, un Data Scientist è la persona che verrebbe in tuo soccorso. È la persona giusta per te in quanto ha i dati storici di tutte le fonti pertinenti e non solo di un singolo database. mentre se c'è la stessa situazione ma sei più interessato a scoprire i dati degli ultimi 8 anni sui dolci di quanto avresti bisogno di una tecnica nota come mining. Nel data mining, scavi in profondità nella cronologia dei dati e trovi tutte le informazioni che sembrano essere a distanza rilevanti.
- Uno scienziato di dati dovrebbe ideare soluzioni basate sui dati per le ultime sfide incontrate nell'organizzazione. Si prevede inoltre che inventa nuovi algoritmi in grado di risolvere efficacemente problemi complessi creando nuovi strumenti per automatizzare il lavoro, mentre il data mining si concentra principalmente sull'implementazione del sistema in base alle esigenze dei clienti e ai requisiti del settore. Presenta inoltre uno strumento per l'analisi di varie fonti di dati al fine di scoprire modelli di frode e possibili violazioni della sicurezza.
Tabella di confronto tra data scientist e data mining
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivi la tabella di confronto tra Data Scientist e Data Mining
| Base per il confronto | Data scientist | Estrazione dei dati |
| Che cos'è | Una persona | Una tecnica |
| Definizione | Uno scienziato di dati è bravo nelle statistiche rispetto a qualsiasi analista di ingegneria del software casuale e molto meglio nelle capacità di sviluppo del software rispetto a qualsiasi statistico. | Il data mining è il metodo per acquisire o raccogliere le informazioni archiviate nel database che erano precedentemente sconosciute e oscure. Le informazioni possono quindi essere utilizzate per prendere decisioni aziendali pertinenti. |
| Dati da | I dati possono essere sotto forma di strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Ciò è in continuazione dei campi di analisi dei dati come data mining, statistiche e analisi predittiva. | Questa parola d'ordine viene spesso applicata ai dati su larga scala o alla generazione e all'elaborazione delle informazioni mediante raccolta, estrazione, analisi, statistiche e deposito. |
| Necessità e origine | La parola data scientist era in circolazione nei primi anni '80, ma il loro requisito principale è visto nello scenario di oggi quando il mondo ha molti dati da conservare | Il termine data mining è stato evoluto in parallelo ed è diventato molto diffuso negli anni '90. Deve la sua origine a KDD (Knowledge Discovery in Database), che è un processo di ricerca della conoscenza dai dati già presenti nei database. |
| Area di lavoro | Studio scientifico e ricerca | Processi di business |
| Bersaglio | Produrre dati rilevanti incentrati sul cliente | Per creare dati utilizzabili |
| Scopo | Mira a costruire modelli predittivi, tendenze di analisi dei social media e ricavare fatti sconosciuti | L'obiettivo è cercare e trovare dati nascosti precedentemente noti |
Conclusione - Data Scientists vs Data Mining
In questo post di Data Scientist vs Data Mining, leggiamo le differenze chiave tra Data Scientist e Data Mining. Spero ti sia piaciuto il post. Resta sintonizzato sul nostro blog per ulteriori articoli.
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