Nauka o danych a eksploracja danych

Przewodnik po karierze Data Scientist firmy BrainStation może pomóc w podjęciu pierwszych kroków w kierunku lukratywnej kariery w nauce o danych. Czytaj dalej, aby zapoznać się z omówieniem kluczowych różnic między nauką o danych a eksploracją danych.

Zostań analitykiem danych

Porozmawiaj z Doradcą ds. Nauczania, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasze bootcampy i kursy mogą pomóc Ci zostać Data Scientist.



Klikając Prześlij, akceptujesz nasze Warunki .



Składać

Nie udało się przesłać! Odświeżyć stronę i spróbować ponownie?

Dowiedz się więcej o naszym Bootcamp poświęconym analizie danych

Dziękuję Ci!

Wkrótce będziemy w kontakcie.



Wyświetl stronę Bootcamp Data Science

Ponieważ świat coraz bardziej interesuje się nauką o danych, zrozumiałe jest, że mogą wystąpić pewne nieporozumienia dotyczące terminologii, która jest często niewłaściwie używana zamiennie. Mając to na uwadze, przyjrzeliśmy się bliżej różnicy między nauką o danych a eksploracją danych.

Nauka o danych

Jak wspomnieliśmy w innych obszarach tego przewodnika, nauka o danych to dziedzina, która wykorzystuje matematykę i technologię do znajdowania niewidocznych w inny sposób wzorców w ogromnych ilościach nieprzetworzonych danych, które w coraz większym stopniu generujemy. Mając na celu dokonywanie dokładnych prognoz i mądrych decyzji, nauka o danych pozwala nam znaleźć niezauważalne w inny sposób spostrzeżenia ukryte na widoku w tych skarbcach danych.

Wpływ nauki o danych na biznes i społeczeństwo jest ogromny, a ponieważ podejmowanie decyzji w oparciu o dane staje się coraz pilniejszym priorytetem dla inteligentnych firm – badania MIT pokazują, że firmy, które przodują w korzystaniu z podejmowania decyzji w oparciu o dane, były o sześć procent bardziej zyskowne niż ich konkurenci – dziedzina nauki o danych wpływa i zmienia sposób, w jaki postrzegamy najlepsze praktyki marketingowe, zachowania konsumentów, kwestie operacyjne, cykle łańcucha dostaw, komunikację korporacyjną i analizy predykcyjne.



Rosnąca wiara w naukę o danych jest naprawdę spójna we wszystkich typach firm. Badanie Dresnera wykazało, że branże wiodące do inwestowania w duże zbiory danych obejmują telekomunikację (przyjęcie 95 proc.), ubezpieczenia (83 proc.), reklamę (77 proc.), usługi finansowe (71 proc.) i opiekę zdrowotną (64 proc.).

Nauka o danych to szeroka dziedzina, obejmująca predykcyjną analitykę przyczynową (lub prognozowanie możliwości przyszłego zdarzenia), analitykę nakazową (która analizuje szereg działań i powiązanych wyników) oraz uczenie maszynowe, które opisuje proces wykorzystywania algorytmów do nauczania komputery, jak znajdować wzorce w danych i dokonywać prognoz.

Badanie umiejętności cyfrowych BrainStation wykazało, że naukowcy zajmujący się danymi pracują przede wszystkim nad opracowywaniem nowych pomysłów, produktów i usług, w przeciwieństwie do innych specjalistów zajmujących się danymi, którzy skupiają się więcej czasu na optymalizacji istniejących platform. Naukowcy zajmujący się danymi są również wyjątkowi wśród profesjonalistów zajmujących się Big Data, ponieważ ich najczęściej używanym narzędziem jest Python.



Chociaż nauka o danych to szeroka dziedzina, jej ostatecznym celem jest wykorzystanie danych do podejmowania bardziej świadomych decyzji.

Eksploracja danych

Tam, gdzie nauka o danych jest szeroką dziedziną, eksploracja danych opisuje szereg technik w naukach o danych, aby wyodrębnić informacje z bazy danych, która byłaby niejasna lub nieznana. Eksploracja danych to krok w procesie znanym jako

odkrywanie wiedzy w bazach danych lub KDD i podobnie jak w innych formach kopania, polega na kopaniu czegoś wartościowego. Ponieważ eksplorację danych można postrzegać jako podzbiór nauki o danych, oczywiście nakładają się one na siebie; eksploracja danych obejmuje również takie kroki, jak czyszczenie danych, analiza statystyczna i rozpoznawanie wzorców, a także wizualizacja danych, uczenie maszynowe i transformacja danych.

Tam, gdzie nauka o danych jest multidyscyplinarnym obszarem badań naukowych, eksploracja danych jest bardziej związana z procesem biznesowym i, w przeciwieństwie do uczenia maszynowego, eksploracja danych nie dotyczy wyłącznie algorytmów. Inną kluczową różnicą jest to, że data science zajmuje się wszystkimi rodzajami danych, podczas gdy eksploracja danych dotyczy przede wszystkim danych strukturalnych.

Celem eksploracji danych jest w dużej mierze pobieranie danych z dowolnej liczby źródeł i zwiększanie ich użyteczności, podczas gdy nauka o danych ma większe cele w zakresie tworzenia produktów zorientowanych na dane i podejmowania decyzji biznesowych opartych na danych.

Kategori: Aktualności