Unterschied zwischen Data Science und Statistik
Die Datenwissenschaft ist einer der rasant aufkommenden Trends im Bereich der Datenverarbeitung und ein riesiger multidisziplinärer Bereich. Data Science kombiniert die Anwendung der Fächer Informatik, Software-Engineering, Mathematik und Statistik, Programmierung, Wirtschaft und Unternehmensführung. Data Science basiert auf der Erfassung, Aufbereitung, Analyse, Verwaltung, Visualisierung und Speicherung großer Informationsmengen. Datenwissenschaft kann in einfachen Worten so verstanden werden, dass sie eine starke Verbindung zu Datenbanken einschließlich Big Data und Informatik hat. Ein Data Scientist ist eine Person mit ausreichendem Fachwissen, das für die angesprochene Frage relevant ist.
Big Data ist eng mit der Datenwissenschaft verknüpft und hat sich in der Tat mit Big Data in verschiedenen Anwendungen und Anwendungsfällen entwickelt. Wir sind uns bewusst, dass Big Data meist in unstrukturierten Formaten verfügbar ist und nicht numerische Daten enthält. Nützliche Informationen werden leicht in großen Datenmengen gespeichert, die aus Blogs, Audio- / Videodateien, Bildern, Textnachrichten, sozialen Netzwerken usw. bestehen. Alle diese Daten sind nur Rauschen, es sei denn, sie werden analysiert und nützliche Informationen daraus extrahiert. Heutzutage betrachten Unternehmen das Internet aufgrund der wachsenden Rolle des sozialen Webs und seines Geschäftspotenzials als ihren primären Informationskanal. All diese Daten sind für einen Datenwissenschaftler von großem Interesse, da mit diesen Daten viele Probleme für Organisationen und auch Gesellschaften gelöst werden können.
Data Science ist eine Fachkompetenz und kann wie folgt verstanden werden:
- Design und Implementierung in 4As - Datenarchitektur, Erfassung, Analyse und Archivierung
- Anwenden fortgeschrittener Techniken in Mathematik und Statistik auf Modelldaten für die Tiefenanalyse
- Angemessene Programmier- und Entwicklungsfähigkeiten, Fähigkeiten zur Entwicklung von Algorithmen
- Analytische und ethische Argumentationsfähigkeiten
- Kommunikations- und Geschäftsfähigkeiten
Daher ist es offensichtlich, dass die Datenwissenschaft ein interdisziplinäres Gebiet ist und unterschiedliche Fähigkeiten erfordert, um in diesem Bereich eine Beherrschung zu erlangen. Anwendungsfälle in der Datenwissenschaft ähneln der Datenanalyse - sie beginnen mit einer eindeutigen Problemstellung und der Entscheidung, mit genau definierten Metriken zu enden. Daher wird davon ausgegangen, dass Datenwissenschaftler mit Geschäftsmodellen und -paradigmen vertraut sind, die gute Geschäftsfragen stellen, um aus bestimmten Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Die Statistik ist ein weiteres breites Thema, das sich mit dem Studium von Daten befasst und in zahlreichen Bereichen weit verbreitet ist. Die Statistik liefert die Methodik, um aus den Daten Schlussfolgerungen zu ziehen. Es bietet verschiedene Methoden zum Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten und wird häufig von Wissenschaftlern, Forschern und Mathematikern zur Lösung von Problemen eingesetzt. Statistik ist ein Synonym für datenintensive Aktivitäten - Erfassung, Verarbeitung und Interpretation verarbeiteter Daten.
Die Statistik bietet zwar Methoden zur Datenerfassung und -analyse, hilft jedoch dabei, Informationen aus numerischen und kategorialen Daten zu erhalten. Kategoriale Daten beziehen sich auf eindeutige Daten, Beispiele sind die Blutgruppe einer Person, der Familienstand usw. Statistiken sind in datenbezogenen Studien von großer Bedeutung, da sie
- Festlegen des Datentyps, der zur Behebung eines bestimmten Problems erforderlich ist
- Daten organisieren und zusammenfassen
- Analyse durchgeführt werden, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen
- Bewertung der Wirksamkeit der Ergebnisse und Bewertung von Unsicherheiten
Die statistischen Methoden umfassen:
- Design für die Planung und Durchführung von Forschung
- Beschreibungen, die das Durchsuchen und Zusammenfassen von Daten beinhalten
- Vorhersagen und Schlussfolgerungen unter Verwendung der durch Daten dargestellten Phänomene treffen
Head to Head Vergleich zwischen Data Science und Statistics (Infographics)
Unten finden Sie den Top 5-Vergleich zwischen Data Science und Statistik
Hauptunterschiede zwischen Data Science und Statistik
- Die Datenwissenschaft kombiniert multidisziplinäre Felder und Datenverarbeitung, um Daten für die Entscheidungsfindung zu interpretieren, während sich die Statistik auf eine mathematische Analyse bezieht, bei der quantifizierte Modelle zur Darstellung eines bestimmten Datensatzes verwendet werden.
- Die Datenwissenschaft ist mehr auf das Gebiet der Big Data ausgerichtet, das Informationen aus riesigen Mengen komplexer Daten liefern soll. Andererseits bietet die Statistik die Möglichkeit, Daten zu sammeln, zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen.
- In der Datenwissenschaft werden Tools, Techniken und Prinzipien verwendet, um große Datenmengen in richtige Datensätze oder Modelle zu unterteilen und zu kategorisieren. Dies steht im Gegensatz zu Statistiken, die sich auf Tools wie Frequenzanalyse, Mittelwert, Median, Varianzanalyse, Korrelation und Regression beschränken, um nur einige zu nennen.
- Data Science wird Daten untersuchen und untersuchen, um faktische, quantitative und statistische Schlussfolgerungen zu ziehen. Dies steht im Gegensatz zu Statistiken, die sich auf die Analyse mit Standardtechniken konzentrieren, bei denen mathematische Formeln und Methoden verwendet werden.
- Ein Datenwissenschaftler muss über Fähigkeiten verfügen, um Probleme mithilfe komplexer Datensätze zu analysieren und zu vereinfachen, um Informationen zu ermitteln, während ein Statistiker die Techniken der numerischen und quantitativen Analyse einsetzt.
Data Science vs Statistics Vergleichstabelle
Die Unterschiede zwischen Data Science und Statistik werden in den folgenden Punkten erläutert
| Grundlage für den Vergleich | Data Science | Statistiken |
| Bedeutung |
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| Konzept |
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| Grundlage der Bildung |
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| Anwendungsbereiche |
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| Ansatz |
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Fazit - Data Science vs. Statistik
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Data Science und Statistik nicht unterscheidbar und eng miteinander verbunden sind. Es ist klar, dass Statistik ein Werkzeug oder eine Methode für die Datenwissenschaft ist, während die Datenwissenschaft ein weiter Bereich ist, in dem eine statistische Methode eine wesentliche Komponente darstellt. Datenwissenschaft und Statistik werden weiterhin existieren und es gibt eine große Überschneidung zwischen diesen beiden Disziplinen. Zu beachten ist auch, dass nicht alle Statistiker Datenwissenschaftler werden können und umgekehrt. Die Datenwissenschaft hat sich in letzter Zeit mit Big Data entwickelt und wird in den kommenden Jahren weiter wachsen, da das Datenwachstum scheinbar nie zu Ende geht.
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