მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მოპოვების წინააღმდეგ

BrainStation-ის მონაცემთა მეცნიერის კარიერის სახელმძღვანელო დაგეხმარებათ გადადგათ პირველი ნაბიჯები მომგებიანი კარიერისკენ მონაცემთა მეცნიერებაში. წაიკითხეთ მიმოხილვა მონაცემთა მეცნიერებასა და მონაცემთა მოპოვებას შორის ძირითადი განსხვავებების შესახებ.

გახდი მონაცემთა მეცნიერი

ესაუბრეთ სწავლის მრჩეველს, რომ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ დაგეხმარებათ ჩვენი ჩატვირთვის კურსები გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი.

გაგზავნის დაწკაპუნებით თქვენ ეთანხმებით ჩვენს Ვადები .

გაგზავნა ვერ მოხერხდა! განაახლოთ გვერდი და სცადოთ ხელახლა?

Გმადლობთ!

ჩვენ მალე დაგიკავშირდებით.

რამდენადაც მსოფლიო უფრო მეტად ინტერესდება მონაცემთა მეცნიერებით, გასაგებია, რომ შეიძლება იყოს გარკვეული დაბნეულობა ტერმინოლოგიასთან დაკავშირებით, რომელიც ხშირად არასწორად გამოიყენება ურთიერთშენაცვლებით. ამის გათვალისწინებით, ჩვენ უფრო ახლოს დავაკვირდით განსხვავებას მონაცემთა მეცნიერებასა და მონაცემთა მოპოვებას შორის.

მონაცემთა მეცნიერება

როგორც ჩვენ შევეხეთ ამ სახელმძღვანელოს სხვა სფეროებს, მონაცემთა მეცნიერება არის დარგი, რომელიც იყენებს მათემატიკასა და ტექნოლოგიას სხვაგვარად უხილავი შაბლონების მოსაძებნად ნედლეული მონაცემების მასიურ მოცულობებში, რომელსაც ჩვენ სულ უფრო მეტად ვქმნით. ზუსტი პროგნოზებისა და ჭკვიანური გადაწყვეტილებების მიღების მიზნით, მონაცემთა მეცნიერება საშუალებას გვაძლევს ვიპოვოთ სხვაგვარად შეუმჩნეველი შეხედულებები, რომლებიც იმალება ამ მონაცემთა გროვაში.

მონაცემთა მეცნიერების ბიზნეს და საზოგადოებაზე ზემოქმედება უზარმაზარია და რამდენადაც მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღება ხდება უფრო გადაუდებელი პრიორიტეტი ჭკვიანი კომპანიებისთვის - MIT-ის კვლევა აჩვენებს, რომ კომპანიები, რომლებიც ლიდერობენ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღებაში, ექვსი პროცენტით უფრო მომგებიანი იყვნენ. ვიდრე მათი კონკურენტები - მონაცემთა მეცნიერების სფერო გავლენას ახდენს და ცვლის, თუ როგორ ვუყურებთ ჩვენ მარკეტინგის საუკეთესო პრაქტიკას, მომხმარებელთა ქცევას, ოპერაციულ საკითხებს, მიწოდების ჯაჭვის ციკლებს, კორპორატიულ კომუნიკაციას და პროგნოზირებულ ანალიზებს.

მზარდი რწმენა მონაცემთა მეცნიერებაში ნამდვილად თანმიმდევრულია ყველა ტიპის ბიზნესში. დრეზნერის კვლევამ აჩვენა, რომ დიდი მონაცემების ინვესტიციებისთვის წამყვანი ინდუსტრიებია ტელეკომუნიკაციები (95 პროცენტი მიღება), დაზღვევა (83 პროცენტი), რეკლამა (77 პროცენტი), ფინანსური მომსახურება (71 პროცენტი) და ჯანდაცვა (64 პროცენტი).

მონაცემთა მეცნიერება არის ფართო დარგი, რომელიც მოიცავს პროგნოზირებად მიზეზობრივ ანალიტიკას (ან მომავალი მოვლენის შესაძლებლობის პროგნოზირებას), რეცეპტურ ანალიტიკას (რომელიც განიხილავს ქმედებების მთელ რიგს და მასთან დაკავშირებულ შედეგებს) და მანქანურ სწავლებას, რომელიც აღწერს სწავლების ალგორითმების გამოყენების პროცესს. კომპიუტერები, როგორ იპოვონ შაბლონები მონაცემებში და გააკეთონ პროგნოზები.

BrainStation-ის ციფრული უნარების გამოკითხვამ დაადგინა, რომ მონაცემთა მეცნიერები ძირითადად მუშაობენ ახალი იდეების, პროდუქტებისა და სერვისების შემუშავებაზე, განსხვავებით სხვა მონაცემთა პროფესიონალებისგან, რომლებიც მეტ დროს ამახვილებენ არსებული პლატფორმების ოპტიმიზაციაზე. და მონაცემთა მეცნიერები ასევე უნიკალურია დიდი მონაცემთა პროფესიონალებს შორის იმით, რომ მათი ყველაზე ხშირად გამოყენებული ინსტრუმენტია პითონი.

მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერება ფართო სფეროა, მისი საბოლოო მიზანია გამოიყენოს მონაცემები უკეთ ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად.

Მონაცემების მოპოვება

სადაც მონაცემთა მეცნიერება ფართო სფეროა, მონაცემთა მოპოვება აღწერს ტექნიკის მთელ რიგს მონაცემთა მეცნიერებაში, მონაცემთა ბაზიდან ინფორმაციის ამოსაღებად, რომელიც სხვაგვარად იყო ბუნდოვანი ან უცნობი. მონაცემთა მოპოვება არის პროცესის ეტაპი, რომელიც ცნობილია როგორც

ცოდნის აღმოჩენა მონაცემთა ბაზებში ან KDD-ში და მაინინგის სხვა ფორმების მსგავსად, ეს ყველაფერი ღირებული ნივთის ძიებაა. ვინაიდან მონაცემთა მოპოვება შეიძლება ჩაითვალოს მონაცემთა მეცნიერების ქვეჯგუფად, რა თქმა უნდა, არსებობს გადახურვა; მონაცემთა მოპოვება ასევე მოიცავს ისეთ ნაბიჯებს, როგორიცაა მონაცემთა გაწმენდა, სტატისტიკური ანალიზი და ნიმუშის ამოცნობა, ასევე მონაცემთა ვიზუალიზაცია, მანქანური სწავლება და მონაცემთა ტრანსფორმაცია.

თუმცა, იქ, სადაც მონაცემთა მეცნიერება სამეცნიერო კვლევის მულტიდისციპლინარული სფეროა, მონაცემთა მოპოვება უფრო მეტად ეხება ბიზნეს პროცესს და, მანქანური სწავლისგან განსხვავებით, მონაცემთა მოპოვება არ არის მხოლოდ ალგორითმებით დაკავებული. კიდევ ერთი მთავარი განსხვავება ისაა, რომ მონაცემთა მეცნიერება ეხება ყველა სახის მონაცემს, სადაც მონაცემთა მოპოვება ძირითადად ეხება სტრუქტურირებულ მონაცემებს.

მონაცემთა მოპოვების მიზანი ძირითადად არის მონაცემების აღება ნებისმიერი რაოდენობის წყაროდან და გახადოს იგი უფრო გამოსაყენებელი, სადაც მონაცემთა მეცნიერებას უფრო დიდი მიზნები აქვს მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული პროდუქტების შექმნასა და მონაცემებზე ორიენტირებული ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღებაზე.