علم البيانات مقابل التنقيب في البيانات

يمكن أن يساعدك الدليل الوظيفي لعالم البيانات في BrainStation على اتخاذ الخطوات الأولى نحو مهنة مربحة في علم البيانات. تابع القراءة للحصول على نظرة عامة على الاختلافات الرئيسية بين علم البيانات واستخراج البيانات.

كن عالم بيانات

تحدث إلى مستشار التعلم لمعرفة المزيد حول الكيفية التي يمكن أن تساعدك بها المعسكرات التمهيدية والدورات التدريبية في أن تصبح عالم بيانات.

بالنقر فوق إرسال ، فإنك تقبل شروط .

تعذر الإرسال! قم بتحديث الصفحة وحاول مرة أخرى؟

شكرًا لك!

سنكون على اتصال قريبا.

نظرًا لأن العالم يهتم أكثر بعلوم البيانات ، فمن المفهوم أنه قد يكون هناك بعض الالتباس حول المصطلحات التي غالبًا ما يتم استخدامها بشكل غير صحيح بشكل تبادلي. مع وضع ذلك في الاعتبار ، ألقينا نظرة فاحصة على الفرق بين علم البيانات واستخراج البيانات.

علم البيانات

كما تطرقنا في مجالات أخرى من هذا الدليل ، فإن علم البيانات هو مجال يستخدم الرياضيات والتكنولوجيا للعثور على أنماط غير مرئية في الأحجام الهائلة من البيانات الأولية التي ننتجها بشكل متزايد. بهدف إجراء تنبؤات دقيقة وقرارات ذكية ، يسمح لنا علم البيانات بالعثور على رؤى غير محسوسة مخبأة في مرأى من الجميع في تلك المجموعات من البيانات.

إن التأثيرات التجارية والمجتمعية لعلوم البيانات واسعة النطاق ، وبما أن اتخاذ القرار المستند إلى البيانات أصبح أولوية ملحة بشكل متزايد للشركات الذكية - يُظهر بحث معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن الشركات التي تقود الطريق في استخدام صنع القرار القائم على البيانات كانت أكثر ربحية بنسبة ستة في المائة من منافسيهم - يؤثر مجال علم البيانات ويغير الطريقة التي ننظر بها إلى أفضل ممارسات التسويق وسلوك المستهلك والقضايا التشغيلية ودورات سلسلة التوريد واتصالات الشركات والتحليلات التنبؤية.

إن الإيمان المتنامي بعلوم البيانات متسق حقًا عبر جميع أنواع الأعمال. وجدت دراسة دريسنر أن الصناعات التي تقود الطريق للاستثمار في البيانات الضخمة تشمل الاتصالات (اعتماد 95 بالمائة) ، والتأمين (83 بالمائة) ، والإعلان (77 بالمائة) ، والخدمات المالية (71 بالمائة) والرعاية الصحية (64 بالمائة).

علم البيانات مجال واسع ، يشمل التحليلات السببية التنبؤية (أو التنبؤ بإمكانيات حدث مستقبلي) ، والتحليلات الوصفية (التي تنظر في مجموعة من الإجراءات والنتائج ذات الصلة) والتعلم الآلي ، الذي يصف عملية استخدام الخوارزميات للتدريس أجهزة الكمبيوتر كيفية العثور على الأنماط في البيانات وإجراء التنبؤات.

وجد استطلاع المهارات الرقمية في BrainStation أن علماء البيانات يعملون بشكل أساسي على تطوير أفكار ومنتجات وخدمات جديدة ، على عكس محترفي البيانات الآخرين الذين يركزون المزيد من الوقت على تحسين الأنظمة الأساسية الحالية. وعلماء البيانات فريدون أيضًا بين محترفي البيانات الضخمة من حيث أن الأداة الأكثر استخدامًا لديهم هي Python.

على الرغم من أن علم البيانات مجال واسع ، إلا أن هدفه النهائي هو استخدام البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة.

بيانات التعدين

عندما يكون علم البيانات مجالًا واسعًا ، يصف التنقيب عن البيانات مجموعة من التقنيات في علم البيانات لاستخراج المعلومات من قاعدة بيانات كانت غامضة أو غير معروفة. يعد استخراج البيانات خطوة في العملية المعروفة باسم

اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات أو KDD ، ومثل أشكال التعدين الأخرى ، فإن الأمر كله يتعلق بالبحث عن شيء ذي قيمة. نظرًا لأنه يمكن النظر إلى التنقيب في البيانات على أنه مجموعة فرعية من علوم البيانات ، فهناك بالطبع تداخل ؛ يتضمن استخراج البيانات أيضًا خطوات مثل تنظيف البيانات ، والتحليل الإحصائي ، والتعرف على الأنماط ، بالإضافة إلى تصور البيانات ، والتعلم الآلي ، وتحويل البيانات.

ومع ذلك ، عندما يكون علم البيانات مجالًا متعدد التخصصات للدراسة العلمية ، فإن التنقيب في البيانات يكون أكثر اهتمامًا بالعملية التجارية ، وعلى عكس التعلم الآلي ، فإن التنقيب في البيانات لا يهتم فقط بالخوارزميات. يتمثل الاختلاف الرئيسي الآخر في أن علم البيانات يتعامل مع جميع أنواع البيانات ، حيث يتعامل التنقيب عن البيانات بشكل أساسي مع البيانات المنظمة.

الهدف من التنقيب في البيانات هو إلى حد كبير أخذ البيانات من أي عدد من المصادر وجعلها أكثر قابلية للاستخدام ، حيث يكون لعلوم البيانات أهداف أكبر لبناء منتجات تتمحور حول البيانات واتخاذ قرارات أعمال تعتمد على البيانات.