Ciencia de datos frente a minería de datos

La guía profesional para científicos de datos de BrainStation puede ayudarlo a dar los primeros pasos hacia una carrera lucrativa en ciencia de datos. Siga leyendo para obtener una descripción general de las diferencias clave entre la ciencia de datos y la minería de datos.

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A medida que el mundo se interesa más en la ciencia de datos, es comprensible que pueda haber cierta confusión sobre la terminología que a menudo se usa incorrectamente de manera intercambiable. Con eso en mente, echamos un vistazo más de cerca a la diferencia entre la ciencia de datos y la minería de datos.

Ciencia de los datos

Como mencionamos en otras áreas de esta guía, la ciencia de datos es un campo que utiliza las matemáticas y la tecnología para encontrar patrones invisibles en los volúmenes masivos de datos sin procesar que estamos generando cada vez más. Con el objetivo de hacer predicciones precisas y decisiones inteligentes, la ciencia de datos nos permite encontrar información que de otro modo sería imperceptible y que se esconde a simple vista en esos tesoros de datos.

Los impactos comerciales y sociales de la ciencia de datos son enormes y, a medida que la toma de decisiones basada en datos se convierte en una prioridad cada vez más urgente para las empresas inteligentes, la investigación del MIT muestra que las empresas que lideran el uso de la toma de decisiones basada en datos fueron un seis por ciento más rentables. que sus competidores: el campo de la ciencia de datos está influyendo y cambiando la forma en que vemos las mejores prácticas de marketing, el comportamiento del consumidor, los problemas operativos, los ciclos de la cadena de suministro, la comunicación corporativa y los análisis predictivos.



Una creciente creencia en la ciencia de datos realmente es consistente en todos los tipos de negocios. El estudio de Dresner encontró que las industrias que lideran el camino para la inversión en big data incluyen telecomunicaciones (adopción del 95 por ciento), seguros (83 por ciento), publicidad (77 por ciento), servicios financieros (71 por ciento) y atención médica (64 por ciento).

La ciencia de datos es un campo amplio que abarca el análisis causal predictivo (o la previsión de las posibilidades de un evento futuro), el análisis prescriptivo (que analiza una variedad de acciones y los resultados relacionados) y el aprendizaje automático, que describe el proceso de usar algoritmos para enseñar. computadoras cómo encontrar patrones en los datos y hacer predicciones.

La Encuesta de habilidades digitales de BrainStation encontró que los científicos de datos trabajan principalmente en el desarrollo de nuevas ideas, productos y servicios, a diferencia de otros profesionales de datos que dedican más tiempo a optimizar las plataformas existentes. Y los científicos de datos también son únicos entre los profesionales de big data en el sentido de que su herramienta más utilizada es Python.



Aunque la ciencia de datos es un campo amplio, su objetivo final es utilizar los datos para tomar decisiones mejor informadas.

Procesamiento de datos

Donde la ciencia de datos es un campo amplio, la minería de datos describe una variedad de técnicas dentro de la ciencia de datos para extraer información de una base de datos que de otro modo sería oscura o desconocida. La minería de datos es un paso en el proceso conocido como

descubrimiento de conocimiento en bases de datos o KDD, y al igual que otras formas de minería, se trata de excavar en busca de algo valioso. Dado que la minería de datos se puede ver como un subconjunto de la ciencia de datos, por supuesto, hay superposición; La minería de datos también incluye pasos como la limpieza de datos, el análisis estadístico y el reconocimiento de patrones, así como la visualización de datos, el aprendizaje automático y la transformación de datos.

Sin embargo, mientras que la ciencia de datos es un área multidisciplinaria de estudio científico, la minería de datos se preocupa más por el proceso comercial y, a diferencia del aprendizaje automático, la minería de datos no se ocupa únicamente de los algoritmos. Otra diferencia clave es que la ciencia de datos se ocupa de todo tipo de datos, mientras que la minería de datos se ocupa principalmente de datos estructurados.

El objetivo de la minería de datos es en gran medida tomar datos de cualquier cantidad de fuentes y hacerlos más utilizables, donde la ciencia de datos tiene objetivos más amplios para crear productos centrados en datos y tomar decisiones comerciales basadas en datos.

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