Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Mining
Data Scientists sind Personen, die Programmcode erstellen, daraus eine umfangreiche Kombination von Statistiken erstellen und ihr Wissen verwenden, um geschäftsrelevante Einblicke in Daten zu erstellen und zu generieren. Die Datenwissenschaft ist im Wesentlichen ein interdisziplinärer Bereich über Systeme und Prozesse, der Erkenntnisse und Wissen aus Daten in verschiedenen Formen extrahiert.
Beim Data Mining hingegen werden Muster in Form von großen Datensätzen entdeckt und gefunden, die Funktionen an der Schnittstelle von Statistik, maschinellem Lernen und Datenbanksystemen umfassen. Intelligente Prozesse und Extraktionswerkzeuge werden zum Extrahieren von Datenmustern verwendet. Das übergeordnete Ziel besteht darin, relevante Informationen aus einem Datensatz zu extrahieren und zur weiteren Verwendung in die erkennbare Struktur umzuwandeln. Dabei geht es um Datenmanagement-Tools, Überlegungen zu Inferenzen, Überlegungen zur Komplexität, interessante Metriken, die Nachbearbeitung entdeckter Strukturen usw. Die Idee ist, Muster und Wissen aus einer großen Datenmenge zu extrahieren und nicht die Daten selbst zu extrahieren. Es unterstützt auch jede Anwendung von Entscheidungsunterstützungssystemen, einschließlich derer, die sich auf künstliche Intelligenz, Business Intelligence und maschinelles Lernen beziehen.
Der Wert von Daten und die Vertraulichkeit der Kunden in Bezug auf die Sicherheit werden von Tag zu Tag höher. Daher ist es dringend erforderlich, dass die Datenwissenschaftler nicht nur darauf abzielen, Ihre Daten zu schützen, sondern auch aussagekräftige Analysen und Extraktionen durchführen, um Ihre Organisation zu unterstützen und Geschäft mit den zukünftigen Trends und wie sich das Unternehmen von dem, was es heute ist, verbessern kann, indem verschiedene Balkendiagramme, Tortendiagramme und andere Formen von Histogrammen verwaltet werden. Die Datenwissenschaftler unterscheiden sich von Datenentwicklern dahingehend, dass die Datenentwickler, sei es ein ETL-Entwickler oder ein Big-Data-Entwickler, die Daten transformieren und die Daten in der Form formen möchten, die ein Datenwissenschaftler benötigt, um seine Techniken anzuwenden.
Die eigentlichen Mining-Aufgaben umfassen die Verwendung interessanter Muster wie Gruppen von Datensätzen wie Clusteranalyse, Erkennung von Anomalien wie ungewöhnliche Datensätze und Abhängigkeiten wie sequentielles Pattern-Mining und Assoziationsregel-Mining. Ein räumlicher Index ist die häufig verwendete Datenbanktechnik.
Head-to-Head-Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Mining
Nachfolgend sehen Sie den Top 7-Vergleich zwischen Data Scientist und Data Mining 
Hauptunterschiede zwischen Data Scientist und Data Mining
Nachstehend finden Sie eine Liste der Punkte, in denen die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Mining beschrieben sind
- Ein Datenwissenschaftler verfügt über die ausgeprägten technischen Fähigkeiten und die richtigen Werkzeuge, um die relevanten Informationen durch Anwendung mathematischer Funktionen wie Kollinearität, Regressionsanalyse usw. zu verarbeiten und abzuleiten. Er wendet auch die Algorithmen an und führt regelmäßig die sozio-rechnerische Analyse der Daten durch Beim Mining werden Metadaten verwendet, bei denen es sich um Daten zu Daten handelt, und diese Metadaten werden verwendet, um die Informationen basierend auf Ihren Schlüsselwörtern und Abfragen zu extrahieren. Data-Mining-Techniken nutzen auch das Potenzial, Algorithmen anzuwenden, um die vergangenen Trends sowohl aus aktuellen als auch aus älteren Systemen zu extrahieren.
- Zu den Aufgaben und Zuständigkeiten eines Data Scientists gehören ungerichtete Recherchen, die Erstellung von offenen, unternehmensbezogenen Fragen sowie die Extraktion großer Datenmengen aus mehreren externen und internen Quellen. Er verwendet auch ausgefeilte Analyseprogramme, statistische Methoden und Methoden des maschinellen Lernens, um Daten zu erstellen, die später für die präskriptive Modellierung und die prädiktive Modellierung verwendet werden. Data Mining umfasst Entwurf, Implementierung persistenter Datenspeicher, Methoden zur Leistungsoptimierung, automatische Sicherung und Kapazitätsplanung durch Verwaltung der Integrität, Vertraulichkeit und Verfügbarkeit von Datenspeichern und Datenbanken.
- Lassen Sie uns die Rolle eines Datenwissenschaftlers anhand eines Beispiels verstehen. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Sie einen Süßwarenladen betreiben und wissen möchten, welche Süßigkeiten das positivste Feedback erhalten haben. In solchen Fällen sind Ihre Datenquellen nicht nur auf Datenbanken beschränkt, sondern können sich auch auf Social-Media-Websites und Kundenfeedbacknachrichten erstrecken. In solchen Fällen ist ein Data Scientist die Person, die Sie retten würde. Er ist die richtige Person für Sie, da er die historischen Daten aus allen relevanten Quellen und nicht nur aus einer einzigen Datenbank hat. Wenn es die gleiche Situation gibt, Sie aber mehr daran interessiert sind, die Daten der letzten 8 Jahre über die Süßigkeiten herauszufinden, als dass Sie eine als Bergbau bekannte Technik benötigen würden. Beim Data Mining greifen Sie tief in das Datenprotokoll ein und finden alle Informationen, die für die Fernabfrage relevant zu sein scheinen.
- Von einem Datenwissenschaftler wird erwartet, dass er datengesteuerte Lösungen für die neuesten Herausforderungen in der Organisation entwickelt. Er soll auch neue Algorithmen erfinden, mit denen komplexe Probleme effizient gelöst werden können, indem neue Tools zur Automatisierung der Arbeit entwickelt werden, während sich Data Mining hauptsächlich auf die Implementierung des Systems basierend auf Kundenanforderungen und Branchenanforderungen konzentriert. Außerdem wird ein Tool zur Analyse verschiedener Datenquellen vorgestellt, mit dem Betrugsmuster und mögliche Sicherheitslücken aufgedeckt werden können.
Data Scientist vs Data Mining Vergleichstabelle
Unten sind die Listen der Punkte, beschreiben Sie die Vergleichstabelle zwischen Data Scientist und Data Mining
| Vergleichsbasis | Datenwissenschaftler | Data Mining |
| Was ist es | Eine Person | Eine Technik |
| Definition | Ein Data Scientist ist statistisch besser als jeder Analyst für zufällige Softwareentwicklungen und verfügt über weitaus bessere Fähigkeiten in der Softwareentwicklung als jeder Statistiker. | Data Mining ist die Methode zum Erfassen oder Sammeln der in der Datenbank gespeicherten Informationen, die zuvor unbekannt und unklar waren. Die Informationen können dann verwendet werden, um relevante Geschäftsentscheidungen zu treffen. |
| Daten von | Die Daten können sowohl strukturiert, halbstrukturiert als auch unstrukturiert sein. Dies ist eine Fortsetzung von Datenanalysefeldern wie Data Mining, Statistik und Vorhersageanalyse. | Dieses Schlagwort wird häufig für die Generierung und Verarbeitung umfangreicher Daten oder Informationen mithilfe von Erfassung, Extraktion, Analyse, Statistik und Lagerung verwendet. |
| Bedürfnis und Herkunft | Das Wort Datenwissenschaftler gab es schon in den frühen 80ern, aber ihre Hauptanforderung wird im heutigen Szenario gesehen, in dem die Welt riesige Daten zu pflegen hat | Der Begriff Data Mining wurde parallel weiterentwickelt und war in den 90er Jahren weit verbreitet. Es verdankt seinen Ursprung der KDD (Knowledge Discovery in Databases), bei der Wissen aus den bereits in den Datenbanken vorhandenen Daten ermittelt wird. |
| Arbeitsbereich | Wissenschaftliches Studium und Forschung | Arbeitsprozesse |
| Ziel | Erstellung mandantenbezogener relevanter Daten | Nutzbare Daten erstellen |
| Ziel | Er zielt darauf ab, Vorhersagemodelle aufzubauen, Social-Media-Analysetrends und unbekannte Fakten abzuleiten | Ziel ist es, bisher bekannte versteckte Daten zu suchen und zu finden |
Fazit - Data Scientists vs. Data Mining
In diesem Beitrag zu Data Scientist vs Data Mining lesen wir die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Mining. Hoffe dir hat der Beitrag gefallen. Weitere Artikel finden Sie in unserem Blog.
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