Différence entre l'exploration de données et la science des données

Nous vivons dans un monde numérique maintenant. La plupart de notre économie mondiale est devenue numérique. Une transformation fondamentale a lieu et l'accent est davantage mis sur une multitude d'applications. La fusion de l'informatique et des communications a joué un rôle clé dans cette transformation. L'émergence de réseaux Web et sociaux a conduit à des quantités massives de données générées à chaque seconde, ce qui présente à la fois des opportunités et des défis pour la théorie. Le volume de données révèle un changement dans notre compréhension des données et comment extraire des informations utilisables des données… tandis que les domaines traditionnels de l'informatique restent importants, le craquement à travers les volumes massifs de données nécessite des outils et des technologies de nouveaux âge tels que les données Exploration de science et de données.

Qu'est-ce que la science des données?

La science des données est un domaine émergent de l'informatique qui se concentre sur les données. Il y a eu beaucoup de battage médiatique sur la «science des données», mais il y a un manque de définitions autour de la terminologie la plus élémentaire. Qu'est-ce que la science des données de toute façon? Comment la science des données est-elle liée aux mégadonnées? La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise un mélange d'outils, d'algorithmes et de principes de machine pour extraire des informations utilisables à partir de données structurées et non structurées. La science des données n'est pas seulement des statistiques ou de l'apprentissage automatique, mais plutôt un déposé à lui-même, qui traite de l'analyse des données et de la modélisation pour comprendre le monde complexe des données. Un data scientifique est celui qui est responsable de ce travail; Il recueille des données à partir de diverses sources, organise et analyse les données, puis communique les résultats d'une manière qui affecte efficacement les décisions commerciales. L'objectif est d'extraire des informations utiles des données.

Qu'est-ce que l'exploration de données?

L'exploration de données est le processus de découverte d'anomalies, de modèles et de corrélations dans de grands ensembles de données brutes pour extraire des informations utiles. L'exploration de données est la découverte des connaissances des grandes quantités de données collectées quotidiennement. Il transforme simplement une grande collection de données brutes en connaissances. Il est lié à l'apprentissage automatique et peut être décrit comme la science de l'extraction d'informations utiles à partir de grands ensembles de données ou bases de données. L'exploration de données peut être appliquée à une variété de champs comme méthode d'analyse des données pour trouver des résultats. Il peut être considéré comme la suite de l'évolution naturelle des technologies de l'information. L'objectif de l'exploration de données est de découvrir les propriétés des données existantes qui étaient auparavant inconnues et de trouver des règles ou modèles statistiques de ces données afin de résoudre des problèmes de calcul complexes. En termes simples, l'exploration de données est l'extraction des connaissances à partir des données.

Différence entre l'exploration de données et la science des données

Signification

- La science des données est un domaine interdisciplinaire de l'informatique qui utilise un mélange d'outils, d'algorithmes et de principes de machine pour extraire des informations utilisables à partir de données à la fois structurées et non structurées. Il s'agit d'un domaine d'étude émergent qui se concentre sur la compréhension du monde complexe des données. L'exploration de données, en revanche, peut être décrite comme la science de l'extraction d'informations utiles à partir de grands ensembles de données ou bases de données. L'exploration de données peut être utilisée comme synonyme d'un autre terme populairement utilisé, «Discovery des connaissances des données» ou KDD.

But

- L'exploration de données est un processus utilisé pour transformer les données brutes en informations utilisables. L'objectif de l'exploration de données est de découvrir les propriétés des données existantes qui étaient auparavant inconnues et de trouver des règles ou modèles statistiques de ces données afin de résoudre des problèmes de calcul complexes. La science des données n'est pas seulement des statistiques ou de l'apprentissage automatique, mais plutôt un déposé à lui-même. L'objectif de la science des données est d'utiliser certaines méthodes de calcul spécialisées pour découvrir des informations significatives et utiles dans un ensemble de données afin de prendre des décisions importantes.

Champ

- La science des données est un domaine multidisciplinaire qui comprend un certain nombre de domaines connexes tels que les systèmes de base de données, l'ingénierie des données, l'analyse des données, la visualisation, la modélisation prédictive, l'expérimentation et l'intelligence d'affaires. La science des données couvre un large éventail de techniques, d'applications et de disciplines. L'exploration de données, en revanche, consiste à découvrir des informations précieuses à partir des énormes quantités de données et à transformer ces données en connaissances organisées. L'exploration de données n'est qu'une partie d'un processus KDD plus large tandis que la science des données est une combinaison de techniques et de processus qui peuvent également inclure l'exploration de données.

Exploration de données vs. Science des données: graphique de comparaison

Résumé de l'exploration de données vs. Science des données

En un mot, l'exploration de données est un processus qui est utilisé pour transformer les données brutes en informations utilisables tandis que la science des données est un domaine multidisciplinaire qui implique la capture et le stockage des données, l'analyse et la dérivation de précieuses idées des données. La science des données utilise certaines méthodes de calcul spécialisées pour découvrir des informations significatives et utiles dans un ensemble de données afin de dériver des informations précieuses des données pour avoir un impact positif sur les opérations commerciales. L'exploration de données n'est qu'un processus de croquant dans les bases de données existantes pour générer de nouvelles informations.