วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการทำเหมืองข้อมูล

คู่มืออาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ BrainStation สามารถช่วยให้คุณก้าวแรกสู่อาชีพที่ร่ำรวยในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล อ่านต่อไปเพื่อดูภาพรวมของความแตกต่างที่สำคัญระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล

มาเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

พูดคุยกับที่ปรึกษาการเรียนรู้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าหลักสูตรติวเข้มและหลักสูตรของเราสามารถช่วยให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

การคลิกส่งแสดงว่าคุณยอมรับ เงื่อนไข .

ส่งไม่ได้! รีเฟรชหน้าแล้วลองอีกครั้งไหม

ขอขอบคุณ!

เราจะติดต่อกลับไปในไม่ช้า

ในขณะที่โลกให้ความสนใจในวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากขึ้น เป็นที่เข้าใจได้ว่าอาจมีความสับสนเกี่ยวกับคำศัพท์ที่มักใช้สลับกันอย่างไม่ถูกต้อง ด้วยเหตุนี้ เราจึงพิจารณาความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลอย่างละเอียด

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตามที่เราได้กล่าวถึงในด้านอื่น ๆ ของคู่มือนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ใช้คณิตศาสตร์และเทคโนโลยีเพื่อค้นหารูปแบบที่มองไม่เห็นในรูปแบบอื่นๆ ในปริมาณมหาศาลของข้อมูลดิบที่เรากำลังสร้างเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ด้วยเป้าหมายในการคาดการณ์ที่แม่นยำและการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้เราสามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มองไม่เห็นซึ่งซ่อนอยู่ในกลุ่มข้อมูลเหล่านั้น

ผลกระทบทางธุรกิจและทางสังคมของวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีมากมาย และเนื่องจากการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกลายเป็นเรื่องสำคัญเร่งด่วนมากขึ้นสำหรับบริษัทที่ชาญฉลาด การวิจัยของ MIT แสดงให้เห็นว่าบริษัทที่เป็นผู้นำในการใช้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้นมีผลกำไรเพิ่มขึ้น 6% มากกว่าคู่แข่ง - สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีอิทธิพลและเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราดูแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านการตลาด พฤติกรรมผู้บริโภค ปัญหาการดำเนินงาน วงจรซัพพลายเชน การสื่อสารองค์กร และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ความเชื่อที่เพิ่มมากขึ้นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสอดคล้องกันในธุรกิจทุกประเภท การศึกษาของ Dresner พบว่าอุตสาหกรรมที่เป็นผู้นำในการลงทุนบิ๊กดาต้า ได้แก่ โทรคมนาคม (การนำไปใช้ 95 เปอร์เซ็นต์) การประกันภัย (83 เปอร์เซ็นต์) การโฆษณา (77 เปอร์เซ็นต์) บริการทางการเงิน (71 เปอร์เซ็นต์) และการดูแลสุขภาพ (64 เปอร์เซ็นต์)

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขากว้าง ซึ่งครอบคลุมการวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ (หรือการคาดการณ์ความเป็นไปได้ของเหตุการณ์ในอนาคต) การวิเคราะห์เชิงกำหนด (ซึ่งพิจารณาจากช่วงของการดำเนินการและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง) และการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งอธิบายกระบวนการของการใช้อัลกอริทึมในการสอน คอมพิวเตอร์จะค้นหารูปแบบในข้อมูลและคาดการณ์ได้อย่างไร

แบบสำรวจทักษะดิจิทัลของ BrainStation พบว่า Data Scientists ทำงานเป็นหลักในการพัฒนาแนวคิด ผลิตภัณฑ์ และบริการใหม่ ตรงข้ามกับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลอื่นๆ ที่ให้ความสำคัญกับเวลามากขึ้นในการเพิ่มประสิทธิภาพแพลตฟอร์มที่มีอยู่ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความพิเศษเฉพาะในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้า เนื่องจากเครื่องมือที่พวกเขาใช้มากที่สุดคือ Python

แม้ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเป็นสาขาที่กว้าง แต่จุดประสงค์สูงสุดของมันคือการใช้ข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจที่มีข้อมูลดีขึ้น

การทำเหมืองข้อมูล

ในกรณีที่ data science เป็นสาขากว้าง การทำเหมืองข้อมูลจะอธิบายถึงอาร์เรย์ของเทคนิคต่างๆ ภายใน data science เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ไม่ชัดเจนหรือไม่รู้จัก การทำเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนในกระบวนการที่เรียกว่า

การค้นพบความรู้ในฐานข้อมูลหรือ KDD และเช่นเดียวกับการขุดรูปแบบอื่น ๆ มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการขุดหาสิ่งที่มีค่า เนื่องจากการทำเหมืองข้อมูลสามารถมองได้ว่าเป็นชุดย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูล จึงมีความทับซ้อนกัน การทำเหมืองข้อมูลยังรวมถึงขั้นตอนต่างๆ เช่น การล้างข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ และการรู้จำรูปแบบ ตลอดจนการแสดงภาพข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการแปลงข้อมูล

อย่างไรก็ตาม ในที่ที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาสหสาขาวิชาชีพ การทำเหมืองข้อมูลจะเกี่ยวข้องกับกระบวนการทางธุรกิจมากกว่า และไม่เหมือนกับการเรียนรู้ของเครื่อง การทำเหมืองข้อมูลไม่ได้เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมเพียงอย่างเดียว ความแตกต่างที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับข้อมูลทุกประเภท โดยที่การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นหลัก

เป้าหมายของการทำเหมืองข้อมูลคือการนำข้อมูลจากแหล่งที่มาจำนวนเท่าใดก็ได้และทำให้ใช้งานได้มากขึ้น โดยที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีเป้าหมายที่ใหญ่กว่าในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางและตัดสินใจทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล