Дата Сциентист вс разлике у минирању података
Научници са подацима су људи који стварају програмски код, користе их за формирање богатог скупа комбинација статистика и користе његово знање за креирање и генерисање увида у податке о пословању. Наука података је, у суштини, интердисциплинарна област о системима и процесима која извлачи увиде и сазнања из података у различитим облицима.
Ископавање података је, с друге стране, процес откривања и проналажења образаца у облику великих скупова података који укључују функције на пресеку статистике, машинског учења и система база података. Интелигентни процеси и алати за вађење користе се за извлачење образаца података. Општи циљ је извући релевантне информације из скупа података и претворити их у препознатљиву структуру за даљу употребу. То укључује алате за управљање подацима, закључке, разматрање сложености, занимљиве метрике, накнадну обраду откривених структура итд. Идеја је да се из огромне количине података извуку обрасци и знање, а не вађење самих података. Такође подржава сваку примену система за подршку одлукама који укључује оне који се односе на вештачку интелигенцију, пословну интелигенцију и машинско учење.
Вредност поверљивости података и клијената у погледу безбедности повећава се из дана у дан и зато постаје хитна потреба да се научници података распореде јер они не само да желе да заштите ваше податке, већ такође пружају смислену анализу и екстракције како би подстакли вашу организацију и пословање са будућим трендовима и како се компанија може побољшати од онога што данас има, одржавањем различитих шанкова, пита дијаграма и других облика хистограма. Научници података разликују се од програмера података на начин што развојни програмери података, било да је то ЕТЛ програмер или велики програмер података, желе трансформирати податке и обликовати податке у облику који је потребан научнику података да примијени своје технике.
Стварни задаци рударства укључују употребу занимљивих образаца као што су групе података као што су анализа кластера, детекција аномалије попут необичних записа и зависности као што је секвенцијално рударјење узорака, рударство правила асоцијације. Просторни индекс је техника базе података која се широко користи.
Разлике између главе Дата Сциентист и Дата Мининг-а
Испод је топ 7 поређења података Дата Сциентист и Мининг Дата 
Кључне разлике између Дата Сциентист и Дата Мининга
Испод су спискови тачака, опишите кључне разлике између Дата Сциентист-а и Дата Мининг-а
- Научник са подацима поседује снажан скуп техничких вештина и прави алат за рад и добијање релевантних информација применом математичких функција као што су колинеарност, регресијска анализа итд. Такође примењује алгоритме и периодично спроводи социо-рачунарску анализу, док су подаци рударство користи употребу метаподатака који су подаци о подацима и који се користе за извлачење информација на основу ваших кључних речи и упита. Технике вађења података такође користе потенцијал за примену алгоритама за извлачење претходних трендова из тренутног и из наслеђених система.
- Улоге и одговорности научника за податке укључују неусмерена истраживања, креирање отворених питања заснованих на компанији, вађење огромних количина података из више спољних, као и унутрашњих извора. Такође користи софистициране програме аналитике, статистичке и машинске методе учења како би касније креирао податке који ће се користити у преписивачком моделирању и предиктивном моделирању док рударјење података укључује дизајн, имплементацију упорних складишта података, методе подешавања перформанси, креирање аутоматског прављења резервних копија и планирања капацитета управљањем интегритета, поверљивост и доступност складишта података и база података.
- Да разумемо улогу научника података помоћу примера. Размислите о сценарију у којем водите слатку продавницу и занима вас који су слаткиши добили најпозитивнију повратну информацију. У оваквим случајевима ваши извори података неће бити ограничени на само базе података, већ би се могли проширити и на веб локације друштвених медија и повратне информације корисника. У таквим случајевима, Дата Сциентист је особа која би вам се помогла. Он је права особа за вас јер има историјске податке из свих релевантних извора, а не само из једне базе података. док ако постоји иста ситуација, али вас више занима откривање података о слаткишима у последњих 8 година, него што би вам била потребна техника позната као рударство. Приликом ископавања података, копате дубоко у историју података и проналазите све информације које се чине релевантним.
- Очекује се да ће научник података осмислити рјешења заснована на подацима на најновијим изазовима у организацији. Од њега се такође очекује да измисли нове алгоритме који могу ефикасно решавати сложене проблеме, стварањем нових алата за аутоматизацију рада, док се копање података углавном фокусира на примену система заснованог на потребама корисника и захтевима индустрије. Такође представља алат за анализу различитих извора података како би се открили обрасци преваре и могућа кршења сигурности.
Табела упоређивања података Сциентист вс Дата Мининг
Испод су спискови тачака, опишите табелу упоређивања између Дата Сциентист и Дата Мининг-а
| Основе за поређење | Дата сциентист | Претрага података |
| Шта је то | Особа | Техника |
| Дефиниција | Научник података добар је у статистици него било који случајни аналитичар инжењеринг софтверског софтвера и далеко је бољи у вештинама развоја софтвера него било који статистичар. | Ископавање података је метода прикупљања или прикупљања података који се чувају у бази података која је раније била непозната и нејасна. Информације се затим могу користити за доношење релевантних пословних одлука. |
| Подаци из | Подаци могу бити у облику структуираних, полуструктурираних и неструктурираних. То је наставак поља за анализу података као што су вађење података, статистика и предиктивне анализе. | Ова буззворд често се примењује за генерисање података и обраду великих количина користећи прикупљање, вађење, анализу, статистику и складиштење. |
| Потреба и порекло | Научници за реч су се појавили почетком 80-их, али њихов главни захтев се види у данашњем сценарију када свет има огромне податке за одржавање | Израз ископавања података развијао се паралелно и постао је много распрострањенији у 90-има. Своје порекло дугује КДД-у (Откривање знања у базама података) који је процес проналажења знања из података који су већ присутни у базама података. |
| Подручје рада | Научно проучавање и истраживање | Пословни процеси |
| Циљ | Да би се произвели релевантни подаци усредсређени на клијента | Да бисте створили употребне податке |
| Циљ | Његов је циљ да изгради предиктивне моделе, трендове анализе друштвених медија и извади непознате чињенице | Циљ је претраживање и проналазак раније познатих скривених података |
Закључак - Дата Сциентист вс Дата Мининг
У овом посту „Дата Сциентист“ и „Дата Мининг“ читамо о кључним разликама између Дата Сциентист-а и Дата Мининг-а. Надам се да вам се допао пост. Пратите наш блог за више чланака.
Препоручени чланак
Ово је водич за разлике између Дата Сциентист-а и Мининг Дата-а, њиховог значења, упоредне информације, кључне разлике, Табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Дата Сциентист вс Бусинесс Аналист - Откријте 5 изванредних разлика
- Дата Сциентист вс Дата Енгинеер - 7 невероватних поређења
- Предиктивна Аналитика вс Мининг података - који је кориснији
- Упознајте најбоље 7 разлике између Дата Мининг Вс анализе података