डेटा साइंस बनाम डेटा माइनिंग

ब्रेनस्टेशन का डेटा साइंटिस्ट करियर गाइड आपको डेटा साइंस में एक आकर्षक करियर की दिशा में पहला कदम उठाने में मदद कर सकता है। डेटा साइंस और डेटा माइनिंग के बीच प्रमुख अंतरों के अवलोकन के लिए पढ़ें।

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जैसा कि दुनिया डेटा विज्ञान में अधिक रुचि लेती है, यह समझ में आता है कि शब्दावली पर कुछ भ्रम हो सकता है जिसे अक्सर गलत तरीके से एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किया जाता है। इसे ध्यान में रखते हुए, हमने डेटा साइंस और डेटा माइनिंग के बीच के अंतर पर करीब से नज़र डाली।

डेटा साइंस

जैसा कि हमने इस गाइड के अन्य क्षेत्रों में छुआ है, डेटा विज्ञान एक ऐसा क्षेत्र है जो कच्चे डेटा की भारी मात्रा में अदृश्य पैटर्न खोजने के लिए गणित और प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है जिसे हम तेजी से उत्पन्न कर रहे हैं। सटीक भविष्यवाणियां और स्मार्ट निर्णय लेने के लक्ष्य के साथ, डेटा विज्ञान हमें डेटा की उन टुकड़ियों में स्पष्ट दृष्टि से छिपी हुई अन्यथा अगोचर अंतर्दृष्टि खोजने की अनुमति देता है।

डेटा विज्ञान का व्यवसाय और सामाजिक प्रभाव बहुत बड़ा है, और जैसे-जैसे डेटा-संचालित निर्णय लेना स्मार्ट कंपनियों के लिए एक तेजी से जरूरी प्राथमिकता बन जाता है - एमआईटी अनुसंधान से पता चलता है कि डेटा-संचालित निर्णय लेने के तरीके का नेतृत्व करने वाली कंपनियां छह प्रतिशत अधिक लाभदायक थीं अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में - डेटा विज्ञान का क्षेत्र प्रभावित कर रहा है और बदल रहा है कि हम विपणन सर्वोत्तम प्रथाओं, उपभोक्ता व्यवहार, परिचालन मुद्दों, आपूर्ति-श्रृंखला चक्र, कॉर्पोरेट संचार और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण कैसे देखते हैं।



डेटा विज्ञान में एक बढ़ता हुआ विश्वास वास्तव में सभी प्रकार के व्यवसायों के अनुरूप है। ड्रेसनर के अध्ययन में पाया गया कि बड़े डेटा निवेश के लिए अग्रणी उद्योगों में दूरसंचार (95 प्रतिशत गोद लेने), बीमा (83 प्रतिशत), विज्ञापन (77 प्रतिशत), वित्तीय सेवाएं (71 प्रतिशत) और स्वास्थ्य सेवा (64 प्रतिशत) शामिल हैं।

डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है, जो भविष्य कहनेवाला कारण विश्लेषण (या भविष्य की घटना की संभावनाओं का पूर्वानुमान), प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स (जो कई प्रकार की क्रियाओं और संबंधित परिणामों को देखता है) और मशीन लर्निंग में फैला है, जो सिखाने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करने की प्रक्रिया का वर्णन करता है। कंप्यूटर डेटा में पैटर्न कैसे ढूंढे और भविष्यवाणियां करें।

ब्रेनस्टेशन के डिजिटल कौशल सर्वेक्षण में पाया गया कि डेटा वैज्ञानिक मुख्य रूप से नए विचारों, उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने पर काम करते हैं, अन्य डेटा पेशेवरों के विपरीत जो मौजूदा प्लेटफार्मों को अनुकूलित करने पर अधिक समय केंद्रित करते हैं। और डेटा वैज्ञानिक भी बड़े डेटा पेशेवरों के बीच अद्वितीय हैं क्योंकि उनका सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला टूल पायथन है।



यद्यपि डेटा विज्ञान एक व्यापक क्षेत्र है, इसका अंतिम उद्देश्य बेहतर जानकारी वाले निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करना है।

डेटा माइनिंग

जहां डेटा साइंस एक व्यापक क्षेत्र है, डेटा माइनिंग डेटा साइंस के भीतर एक ऐसे डेटाबेस से जानकारी निकालने के लिए तकनीकों की एक सरणी का वर्णन करता है जो अन्यथा अस्पष्ट या अज्ञात थी। डाटा माइनिंग प्रक्रिया का एक चरण है जिसे के रूप में जाना जाता है

डेटाबेस या केडीडी में ज्ञान की खोज, और खनन के अन्य रूपों की तरह, यह सब कुछ मूल्यवान के लिए खुदाई करने के बारे में है। चूंकि डेटा माइनिंग को डेटा साइंस के सबसेट के रूप में देखा जा सकता है, इसलिए निश्चित रूप से ओवरलैप है; डेटा माइनिंग में डेटा क्लीनिंग, सांख्यिकीय विश्लेषण और पैटर्न पहचान के साथ-साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, मशीन लर्निंग और डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन जैसे चरण भी शामिल हैं।

जहां डेटा विज्ञान, हालांकि, वैज्ञानिक अध्ययन का एक बहु-विषयक क्षेत्र है, डेटा माइनिंग व्यवसाय प्रक्रिया से अधिक संबंधित है और मशीन लर्निंग के विपरीत, डेटा माइनिंग का संबंध पूरी तरह से एल्गोरिदम से नहीं है। एक और महत्वपूर्ण अंतर यह है कि डेटा साइंस सभी प्रकार के डेटा से संबंधित है, जहां डेटा माइनिंग मुख्य रूप से संरचित डेटा से संबंधित है।

डेटा माइनिंग का लक्ष्य मोटे तौर पर किसी भी संख्या में स्रोतों से डेटा लेना और इसे अधिक उपयोगी बनाना है, जहां डेटा-केंद्रित उत्पादों का निर्माण करना और डेटा-संचालित व्यावसायिक निर्णय लेना डेटा विज्ञान का बड़ा उद्देश्य है।

Kategori: समाचार