Datu zinātne pret datu ieguvi

BrainStation Data Scientist karjeras ceļvedis var palīdzēt jums spert pirmos soļus ienesīgas karjeras virzienā datu zinātnē. Lasiet tālāk, lai iegūtu pārskatu par galvenajām atšķirībām starp datu zinātni un datu ieguvi.

Kļūsti par datu zinātnieku

Sazinieties ar mācību padomdevēju, lai uzzinātu vairāk par to, kā mūsu bootcamps un kursi var palīdzēt jums kļūt par datu zinātnieku.

Noklikšķinot uz Iesniegt, jūs piekrītat mūsu Noteikumi .

Nevarēja iesniegt! Vai atsvaidzināt lapu un mēģināt vēlreiz?

Paldies!

Mēs drīzumā sazināsimies.

Tā kā pasaule arvien vairāk interesējas par datu zinātni, ir saprotams, ka var rasties neskaidrības par terminoloģiju, kas bieži tiek nepareizi lietota kā sinonīms. Paturot to prātā, mēs sīkāk aplūkojām atšķirību starp datu zinātni un datu ieguvi.

Datu zinātne

Kā jau esam pieskārušies citās šīs rokasgrāmatas jomās, datu zinātne ir joma, kas izmanto matemātiku un tehnoloģijas, lai atrastu citādi neredzamus modeļus lielajos neapstrādāto datu apjomos, ko mēs arvien vairāk ģenerējam. Lai veiktu precīzas prognozes un pieņemtu gudrus lēmumus, datu zinātne ļauj mums atrast citādi nemanāmus ieskatus, kas slēpjas šajās datu krātuvēs.

Datu zinātnes ietekme uz uzņēmējdarbību un sabiedrību ir milzīga, un, tā kā uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana kļūst par arvien steidzamāku prioritāti viediem uzņēmumiem – MIT pētījumi liecina, ka uzņēmumi, kas ir vadošie uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanas izmantošanā, bija par sešiem procentiem ienesīgāki. nekā to konkurenti – datu zinātnes joma ietekmē un maina to, kā mēs skatāmies uz mārketinga labāko praksi, patērētāju uzvedību, darbības jautājumiem, piegādes ķēdes cikliem, korporatīvo komunikāciju un prognozēšanas analīzi.

Augošā pārliecība par datu zinātni patiešām ir konsekventa visu veidu uzņēmumos. Dresnera pētījums atklāja, ka nozares, kas ir vadošās lielo datu investīciju jomā, ir telekomunikācijas (95 procenti), apdrošināšana (83 procenti), reklāma (77 procenti), finanšu pakalpojumi (71 procenti) un veselības aprūpe (64 procenti).

Datu zinātne ir plaša joma, kas aptver paredzamo cēloņsakarību analīzi (vai nākotnes notikuma iespēju prognozēšanu), preskriptīvo analīzi (kas aplūko virkni darbību un saistītos rezultātus) un mašīnmācīšanos, kas apraksta algoritmu izmantošanas procesu mācīšanai. datori, kā atrast datu modeļus un veikt prognozes.

BrainStation digitālo prasmju aptaujā atklājās, ka datu zinātnieki galvenokārt strādā pie jaunu ideju, produktu un pakalpojumu izstrādes, atšķirībā no citiem datu speciālistiem, kuri vairāk laika velta esošo platformu optimizēšanai. Un Data Scientists ir unikāls arī lielo datu profesionāļu vidū, jo viņu visbiežāk izmantotais rīks ir Python.

Lai gan datu zinātne ir plaša joma, tās galvenais mērķis ir izmantot datus, lai pieņemtu labāk apzinātus lēmumus.

Datu ieguve

Ja datu zinātne ir plaša joma, datu ieguve apraksta virkni metožu datu zinātnē, lai iegūtu informāciju no datu bāzes, kas citādi bija neskaidra vai nezināma. Datu ieguve ir solis procesā, kas pazīstams kā

zināšanu atklāšana datubāzēs vai KDD, un tāpat kā citi ieguves veidi, tas viss ir saistīts ar kaut kā vērtīga meklēšanu. Tā kā datu ieguvi var uzskatīt par datu zinātnes apakškopu, tā, protams, pārklājas; datu ieguve ietver arī tādas darbības kā datu tīrīšana, statistiskā analīze un modeļa atpazīšana, kā arī datu vizualizācija, mašīnmācīšanās un datu transformācija.

Tomēr, ja datu zinātne ir daudznozaru zinātnisko pētījumu joma, datu ieguve ir vairāk saistīta ar biznesa procesu, un atšķirībā no mašīnmācības datu ieguve nav saistīta tikai ar algoritmiem. Vēl viena būtiska atšķirība ir tā, ka datu zinātne nodarbojas ar visa veida datiem, kur datu ieguve galvenokārt nodarbojas ar strukturētiem datiem.

Datu ieguves mērķis lielā mērā ir iegūt datus no jebkura skaita avotu un padarīt tos lietojamākus, kur datu zinātnei ir lielāki mērķi izveidot uz datiem orientētus produktus un pieņemt uz datiem balstītus biznesa lēmumus.