מדע נתונים לעומת כריית נתונים

מדריך הקריירה של Data Scientist של BrainStation יכול לעזור לך לעשות את הצעדים הראשונים לקראת קריירה רווחית במדעי הנתונים. המשך לקרוא לסקירה כללית של ההבדלים העיקריים בין מדעי הנתונים לכריית נתונים.

הפוך למדען נתונים

דבר עם יועץ למידה כדי ללמוד עוד על האופן שבו מחנות ההפעלה והקורסים שלנו יכולים לעזור לך להיות מדען נתונים.



על ידי לחיצה על שלח, אתה מקבל את שלנו תנאים .



שלח

לא ניתן היה להגיש! לרענן את הדף ולנסות שוב?

למידע נוסף על מחנה ה-Data Science Bootcamp שלנו

תודה!

נהיה בקשר בקרוב.



הצג את דף ה-Data Science Bootcamp

ככל שהעולם מתעניין יותר במדעי הנתונים, מובן שעשוי להיות בלבול מסוים בטרמינולוגיה שלעתים קרובות נעשה בה שימוש שגוי לסירוגין. עם זאת בחשבון, בדקנו מקרוב את ההבדל בין מדעי נתונים לכריית נתונים.

מדע נתונים

כפי שניגענו בתחומים אחרים של מדריך זה, מדעי הנתונים הם תחום שמשתמש במתמטיקה ובטכנולוגיה כדי למצוא דפוסים בלתי נראים אחרת בכמויות העצומות של נתונים גולמיים שאנו מייצרים יותר ויותר. במטרה לבצע תחזיות מדויקות והחלטות חכמות, מדעי הנתונים מאפשרים לנו למצוא תובנות בלתי מורגשות אחרת המסתתרות לעין רגיל באותן שלל נתונים.

ההשפעות העסקיות והחברתיות של מדעי הנתונים הן עצומות, וכאשר קבלת החלטות מונעת נתונים הופכת לעדיפות דחופה יותר ויותר עבור חברות חכמות - מחקר MIT מראה שחברות המובילות בשימוש בקבלת החלטות מונעות נתונים היו רווחיות יותר בשישה אחוז מאשר המתחרים שלהם - תחום מדעי הנתונים משפיע ומשנה את האופן שבו אנו רואים שיטות עבודה מומלצות לשיווק, התנהגות צרכנים, בעיות תפעוליות, מחזורי שרשרת אספקה, תקשורת ארגונית וניתוחים חזויים.



אמונה מתפתחת במדעי הנתונים באמת עקבית בכל סוגי העסקים. המחקר של דרזנר מצא כי התעשיות המובילות את הדרך להשקעות ביג דאטה כוללות טלקומוניקציה (95 אחוז אימוץ), ביטוח (83 אחוז), פרסום (77 אחוז), שירותים פיננסיים (71 אחוז) ושירותי בריאות (64 אחוז).

מדעי הנתונים הם תחום רחב, המשתרע על ניתוח סיבתי חזוי (או חיזוי אפשרויות של אירוע עתידי), ניתוח מרשם (המסתכל על מגוון פעולות והתוצאות הנלוות) ולמידת מכונה, המתארת ​​את תהליך השימוש באלגוריתמים ללימוד מחשבים כיצד למצוא דפוסים בנתונים ולבצע תחזיות.

סקר המיומנויות הדיגיטליות של BrainStation מצא כי מדעני נתונים עובדים בעיקר על פיתוח רעיונות, מוצרים ושירותים חדשים, בניגוד למומחי נתונים אחרים שמתמקדים יותר זמן באופטימיזציה של פלטפורמות קיימות. ומדעני נתונים הם גם ייחודיים בקרב אנשי מקצוע בתחום הביג דאטה בכך שהכלי הכי בשימוש שלהם הוא Python.



למרות שמדעי הנתונים הם תחום רחב, המטרה הסופית שלו היא להשתמש בנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות יותר.

כריית מידע

כאשר מדעי הנתונים הם תחום רחב, כריית נתונים מתארת ​​מערך של טכניקות בתוך מדעי הנתונים כדי לחלץ מידע ממסד נתונים שהיה מעורפל או לא ידוע. כריית נתונים היא שלב בתהליך המכונה

גילוי ידע במסדי נתונים או KDD, וכמו צורות אחרות של כרייה, הכל עוסק בחפירה אחר משהו בעל ערך. מכיוון שניתן לראות בכריית נתונים כתת-קבוצה של מדעי הנתונים, יש כמובן חפיפה; כריית נתונים כוללת גם שלבים כמו ניקוי נתונים, ניתוח סטטיסטי וזיהוי תבניות, כמו גם הדמיית נתונים, למידת מכונה וטרנספורמציה של נתונים.

עם זאת, כאשר מדעי הנתונים הם תחום רב-תחומי של מחקר מדעי, כריית נתונים עוסקת יותר בתהליך העסקי, ובניגוד ללימוד מכונה, כריית נתונים אינה עוסקת אך ורק באלגוריתמים. הבדל מרכזי נוסף הוא שמדעי הנתונים עוסקים בכל מיני נתונים, כאשר כריית נתונים עוסקת בעיקר בנתונים מובנים.

המטרה של כריית נתונים היא במידה רבה לקחת נתונים מכל מספר מקורות ולהפוך אותם לשמישים יותר, כאשר למדעי הנתונים יש מטרות גדולות יותר לבנות מוצרים ממוקדי נתונים ולקבל החלטות עסקיות מונחות נתונים.

Kategori: חֲדָשׁוֹת