Научите 5 корисних поређења између науке података и статистике

Разлика између науке о подацима и статистике

Наука података један је од брзо растућих трендова у рачунарству и велика је мултидисциплинарна област. Наука података комбинује примену предмета, а то су рачунарска наука, софтверски инжењеринг, математика и статистика, програмирање, економија и управљање пословањем. Наука података заснива се на прикупљању, припреми, анализи, управљању, визуализацији и складиштењу великих количина података. Наука података на једноставан начин може се разумети као да има снажне везе са базама података, укључујући велике податке и рачунарску науку. Научник података је особа која има одговарајуће знање о домену релевантно за постављено питање.

Велики подаци су уско интегрисани са науком о подацима и у ствари су се развијали великим подацима у различитим апликацијама и случајевима примене. Свјесни смо да су велики подаци углавном доступни у неструктурираним форматима и садрже не нумеричке податке. Корисне информације лако се затрпавају у велике податке који чине блогови, аудио / видео датотеке, слике, текстуалне поруке, друштвене мреже и тако даље. Сви ови подаци су само шум ако се не анализирају и из њих не извуку корисне информације. Поред тога, данас предузећа сматрају Интернет примарним информативним каналом због растуће улоге друштвеног веба и његовог пословног потенцијала. Сви ови подаци су од великог интереса за научника који се баве подацима, јер се употребом тих података могу ријешити многи проблеми за организације, али и за друштва.

Наука података је специјализована вештина и може се схватити као:

Дизајн и примена у 4А-и - Архитектура података, Набава, Анализа и Архива
Примена напредних техника у математици и статистици за моделирање података за дубинску анализу
Адекватне вештине програмирања и развоја, вештине развоја алгоритама
Вештине аналитичког и етичког резоновања
Комуникацијске и пословне вештине

Стога је очигледно да је наука о подацима интердисциплинарна област и да јој требају разноврсни сетови вештина да би се овладао овим доменом. Случајеви употребе у науци о подацима слични су аналитици података - почињу са јасном изјавом проблема и одлуком да се коначно заврше са добро дефинисаним метрикама. Стога се сматрају да се научници података познају с пословним моделима и парадигмама, који постављају добра пословна питања како би добили смислене увиде из датих скупова података.

Статистика је још један широки предмет који се бави проучавањем података и који се широко примењује у бројним областима. Статистика пружа методологију за доношење закључака из података. Даје различите методе за прикупљање података, анализу и интерпретацију резултата и широко га користе научници, истраживачи и математичари у решавању проблема. Статистика је синоним за активности које интензивно користе податке - прикупљање, обраду и интерпретацију обрађених података.

Иако статистика пружа методе за прикупљање и анализу података, помаже у добијању информација из нумеричких и категоријских података. Категорични подаци односе се на јединствене податке, примери су крвна група особе, брачни статус итд. Статистика је веома значајна у студијама везаним за податке јер помаже у,

Одлучивање врсте података потребних за рјешавање одређеног проблема
Организовање и обједињавање података
Анализа која треба да се извуче из података
Процена ефикасности резултата и процена несигурности

Методе које пружају статистике укључују:

Дизајн за планирање и спровођење истраживања
Описи који подразумевају истраживање и сумирање података
Израда предвиђања и закључивања користећи феномене представљене подацима

Упоређивање података између Сциенце Сциенце-а и Статистике (Инфограпхицс)

Испод је топ 5 поређења између Дата Сциенце-а и статистике

Кључне разлике између науке о подацима и статистике

Наука података комбинује мултидисциплинарна поља и рачунање за тумачење података за доношење одлука, док се статистика односи на математичку анализу која користи квантификоване моделе за представљање датог скупа података.
Наука података је више оријентисана на поље великих података које настоји да пружи увидне информације из огромних количина сложених података. Са друге стране, статистика пружа методологију за прикупљање, анализу и закључивање из података.
Наука података користи алате, технике и принципе за пресејање и категоризацију великих количина података у одговарајуће скупове података или моделе. Ово је супротно статистици која се ограничава алатима као што су анализа фреквенције, средња вредност, средња вредност, анализа варијанце, корелација и регресија и тако даље, да их набројимо.
Наука података ће истражити и прегледати податке да би извукла чињеничне, квантитативне и статистичке закључке. Ово је супротно статистици која се фокусира на анализу користећи стандардне технике које укључују математичке формуле и методе.
Научник података мора да има скупове вештина за анализу и поједностављење проблема користећи сложене скупове података за проналажење информација, док ће статистичар користити технике нумеричке и квантитативне анализе.

Табела упоређивања података науке и статистике

Разлике између науке о подацима и статистике објашњавају се у доњим тачкама

Основе за упоређивање	Дата Сциенце	Статистика
Значење	Интердисциплинарно подручје научних техника Слично као што се рударством података користе процеси, алгоритми и системи Извлачење података о увиду из података (структурираних или неструктурираних)	Пружа колекцију метода за представљање података Грана у математици Наведите методе за дизајнирање експеримената Планира прикупљање, анализу и репрезентацију података за даље процене
Концепт	На основу научних рачунарских техника Обухвата машинско учење, друге аналитичке процесе, пословне моделе Користи напредну математику и статистику за добијање нових информација из великих података Широка дисциплина која укључује програмирање, разумевање пословних модела, трендова и тако даље.	Статистика је наука података Користи се за мерење или процену атрибута Примјењује статистичке функције или алгоритме на скупове података како би одредио вриједности које су одговарајуће за проблем који се проучава
Основе формирања	Да бисте решили проблеме повезане са подацима Моделирајте велике податке за анализу према разумевању трендова, образаца, понашања и пословног учинка Подржава у одлучивању	Дизајнирати и формулисати питања из стварног света на основу података Прикажите податке у облику табела, графикона, графикона Разумевање техника у анализи података Подршка за доношење одлука
Подручја примене	Здравствени системи Финансије Откривање преваре и упада Производни инжењеринг Анализа тржишта, итд.	· Трговина и трговина Индустрија Студије становништва, економија Психологија Биологија и физичке науке Астрономија итд.
Приступ	Примените научне методе у решавању проблема користећи случајне податке Идентификује захтеве за подацима за одређени проблем Идентифицирајте технике за постизање жељених резултата Обезбедите вредност организацијама које користе податке	Употреба математичких формула, модела и концепата Анализа случајних података Процените вредности за различите атрибуте података Одређивање понашања на основу података

Закључак - Наука података у односу на статистику

Укратко, може се приметити да су наука о подацима и статистика нераздвојива и уско су повезани. Јасно је да је статистика алат или метода за науку о подацима, док је наука података широк домен где је статистичка метода суштинска компонента. Наука података и статистика ће и даље постојати и постоји велико преклапање између ове двије дисциплине. Такође треба напоменути да сви статистичари не могу постати научници података и обрнуто. Наука података недавно се развила са великим подацима и наставиће да расте у наредним годинама с обзиром да раст података изгледа не престаје.

Препоручени чланак

Ово је водич за науку о подацима у односу на статистику, њихово значење, упоређивање између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -