Scopri 5 utili confronti tra scienza dei dati e statistica

Differenza tra scienza dei dati e statistica

La scienza dei dati è una delle tendenze emergenti rapidamente nel campo dell'informatica ed è una vasta area multidisciplinare. La scienza dei dati combina l'applicazione di materie quali informatica, ingegneria del software, matematica e statistica, programmazione, economia e gestione aziendale. La scienza dei dati si basa sulla raccolta, preparazione, analisi, gestione, visualizzazione e archiviazione di grandi volumi di informazioni. La scienza dei dati in termini semplici può essere intesa come avere forti connessioni con database tra cui big data e informatica. Uno scienziato di dati è un individuo con adeguate conoscenze di dominio pertinenti alla domanda posta.

I big data sono strettamente integrati con la scienza dei dati e, di fatto, si sono evoluti con i big data in diverse applicazioni e casi d'uso. Siamo consapevoli del fatto che i big data sono disponibili principalmente in formati non strutturati e contengono dati non numerici. Le informazioni utili vengono facilmente seppellite nei big data costituiti da blog, file audio / video, immagini, messaggi di testo, social network e così via. Tutti questi dati sono solo rumori a meno che non vengano analizzati e da essi vengano estratte informazioni utili. Inoltre, oggi le aziende considerano Internet come il loro principale canale di informazione a causa del ruolo crescente del social web e del suo potenziale commerciale. Tutti questi dati sono di grande interesse per uno scienziato di dati perché usando questi dati molti problemi possono essere risolti per le organizzazioni e anche le società.

La scienza dei dati è un'abilità specializzata e può essere intesa come:

Progettazione e implementazione in 4A - Architettura dei dati, acquisizione, analisi e archiviazione
Applicazione di tecniche avanzate in matematica e statistica per modellare i dati per un'analisi approfondita
Adeguate capacità di programmazione e sviluppo, capacità di sviluppo di algoritmi
Capacità di ragionamento analitico ed etico
Abilità comunicative e commerciali

Pertanto, è evidente che la scienza dei dati è un'area interdisciplinare e ha bisogno di vari set di competenze per acquisire padronanza in questo dominio. I casi d'uso nella scienza dei dati sono simili all'analisi dei dati: iniziano con una chiara dichiarazione del problema e la decisione di finire infine con metriche ben definite. Pertanto, i data scientist sono considerati familiari con modelli e paradigmi di business, che pongono buone domande di business per ottenere approfondimenti significativi da determinati set di dati.

La statistica è un altro argomento ampio che si occupa dello studio dei dati ed è ampiamente applicato in numerosi campi. Le statistiche forniscono la metodologia per trarre conclusioni dai dati. Fornisce metodi diversi per raccogliere dati, analizzarli e interpretare i risultati ed è ampiamente utilizzato da scienziati, ricercatori e matematici nella risoluzione dei problemi. La statistica è sinonimo di attività ad alta intensità di dati: raccolta, elaborazione e interpretazione dei dati elaborati.

Sebbene le statistiche forniscano i metodi per la raccolta e l'analisi dei dati, aiuta a ottenere informazioni da dati numerici e categorici. I dati categorici si riferiscono a dati unici, esempi sono il gruppo sanguigno di una persona, lo stato civile, ecc. Le statistiche sono altamente significative negli studi relativi ai dati perché aiutano a,

Decidere il tipo di dati richiesti per affrontare un determinato problema
Organizzazione e riepilogo dei dati
Analisi da fare per trarre conclusioni dai dati
Valutare l'efficacia dei risultati e valutare le incertezze

I metodi forniti dalle statistiche includono,

Progettare per pianificare e condurre ricerche
Descrizioni che implicano l'esplorazione e il riepilogo dei dati
Fare previsioni e deduzioni usando i fenomeni rappresentati dai dati

Confronto diretto tra scienza dei dati e statistica (infografica)

Di seguito è riportato il confronto tra i 5 principali tra Data Science vs Statistics

Differenze chiave tra scienza dei dati e statistiche

La scienza dei dati combina campi multidisciplinari e informatica per interpretare i dati per il processo decisionale, mentre le statistiche si riferiscono all'analisi matematica che utilizza modelli quantificati per rappresentare un determinato insieme di dati.
La scienza dei dati è più orientata al campo dei big data che cerca di fornire informazioni approfondite da enormi volumi di dati complessi. D'altro canto, le statistiche forniscono la metodologia per raccogliere, analizzare e trarre conclusioni dai dati.
La scienza dei dati utilizza strumenti, tecniche e principi per setacciare e classificare grandi volumi di dati in set o modelli di dati adeguati. Ciò è contrario alle statistiche che si limitano a strumenti come analisi di frequenza, media, mediana, analisi della varianza, correlazione e regressione, e così via, solo per citarne alcuni.
La scienza dei dati indagherà e ispezionerà i dati per dedurre inferenze fattuali, quantitative e statistiche. Ciò è contrario alle statistiche che si concentrano sull'analisi usando tecniche standard che coinvolgono formule e metodi matematici.
Uno scienziato di dati deve disporre di set di abilità per analizzare e semplificare i problemi utilizzando set di dati complessi per capire le informazioni, mentre uno statistico utilizzerà le tecniche di analisi numerica e quantitativa.

Tabella di confronto tra scienza dei dati e statistiche

Le differenze tra scienza dei dati e statistiche sono spiegate nei punti presentati di seguito

Base per il confronto	Data Science	statistica
Senso	Un'area interdisciplinare di tecniche scientifiche Simile al data mining utilizza processi, algoritmi e sistemi Estrarre informazioni dettagliate dai dati (strutturati o non strutturati)	Fornisce una raccolta di metodi per rappresentare i dati Una branca della matematica Fornire metodi per la progettazione di esperimenti Pianifica la raccolta, l'analisi e la rappresentazione dei dati per ulteriori valutazioni
Concetto	Basato su tecniche di calcolo scientifico Comprende l'apprendimento automatico, altri processi di analisi, modelli di business Utilizza matematica e statistiche avanzate per ricavare nuove informazioni dai big data Un'ampia disciplina che prevede la programmazione, la comprensione di modelli di business, tendenze e così via.	La statistica è la scienza dei dati Viene utilizzato per misurare o stimare un attributo Applica funzioni statistiche o algoritmi su insiemi di dati per determinare i valori appropriati per il problema in esame
Base di formazione	Per risolvere problemi relativi ai dati Modella i big data per l'analisi per comprendere tendenze, modelli, comportamenti e prestazioni aziendali Supporta nel processo decisionale	Progettare e formulare domande sul mondo reale basate sui dati Rappresenta i dati sotto forma di tabelle, grafici, grafici Comprendere le tecniche di analisi dei dati Supporto per il processo decisionale
Aree di applicazione	Sistemi sanitari Finanza Rilevamento di frodi e intrusioni Ingegneria manifatturiera Analisi di mercato, ecc.	· Commercio e commercio Industria Studi sulla popolazione, economia Psicologia Biologia e scienze fisiche Astronomia, ecc.
Approccio	Applicare metodi scientifici nella risoluzione dei problemi utilizzando dati casuali Identifica i requisiti dei dati per un determinato problema Identificare le tecniche per ottenere i risultati desiderati Fornire valore alle organizzazioni che utilizzano i dati	Uso di formule matematiche, modelli e concetti Analisi di dati casuali Stimare i valori per diversi attributi di dati Per determinare i comportamenti in base ai dati

Conclusione - Scienza dei dati vs statistica

In sintesi, si può notare che la scienza e la statistica dei dati sono indistinguibili e strettamente collegate. È chiaro che la statistica è uno strumento o un metodo per la scienza dei dati, mentre la scienza dei dati è un ampio dominio in cui un metodo statistico è una componente essenziale. La scienza e la statistica dei dati continueranno ad esistere e c'è una grande sovrapposizione tra queste due discipline. Inoltre, tutti gli statistici non possono diventare data scientist e viceversa. La scienza dei dati si è sviluppata di recente con i big data e continuerà a crescere nei prossimi anni poiché la crescita dei dati sembra non avere fine.

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