Diferencias entre la ciencia de datos y la visualización de datos
Ciencia de datos : un arte de interpretación de los datos y de aportar información a partir de los datos. También es un estudio de observaciones e interpretación para un mejor resultado.
Visualización de datos : representación de los datos. Los científicos de datos necesitan herramientas para manejar los datos. ¿Qué mejor valor se puede sacar de él? ¿Cómo puede ser desglosado? ¿Cómo se correlaciona un parámetro con otro? Todas estas preguntas se responden con una de las soluciones: tutoriales de visualización de datos.
El mejor ejemplo de ciencia de datos en nuestro día a día es la recomendación de Amazon para un usuario mientras compra. La máquina está aprendiendo sobre la actividad web de un usuario y la interpreta y manipula dando así la mejor recomendación basada en sus intereses y la elección de compra. Para proporcionar esta recomendación, los científicos de datos representan (visualizan) la actividad web del usuario y analizan para proporcionar las mejores opciones para el usuario, y aquí es donde entra en juego la visualización de datos.
La ciencia de datos y la visualización de datos no son dos entidades diferentes. Están unidos el uno al otro. La visualización de datos es un subconjunto de la ciencia de datos. La ciencia de datos no es un proceso único, un método o un flujo de trabajo. Es un efecto combinado de pequeñas miniaturas que se ocupan de los datos. Ya sea un proceso de técnicas de minería de datos, EDA, modelado, representación.
Caso de uso
Ejemplo : para representar cualquier incidente / historia en nuestra base diaria, podría transmitirse como un discurso, pero cuando se representa visualmente, el valor real de la misma se establecerá y comprenderá.
Además, no se trata solo de representar el resultado final, sino también de comprender los datos sin procesar. Siempre es mejor representar los datos para obtener una mejor comprensión y cómo resolver el problema u obtener una información significativa que influya en el sistema.
Para comprender mejor la ciencia de datos y la visualización de datos,
Digamos que queremos predecir cuáles serán las ventas de iPhone para el año 2018,
¿Cómo se puede predecir exactamente las ventas en el futuro? ¿Cuáles son los requisitos previos, cuán confiable es su predicción, cuál es la tasa de error? Todos estos son respondidos y justificados utilizando la ciencia de datos.
Requisitos previos para una predicción ,
1. Datos históricos: ventas de iPhone del año 2010 - 2017
2. Historial de compras a nivel de ubicación
3. Detalles del usuario como edad, etc.
3. Factores clave: cambios recientes en la organización, valor de mercado reciente y las revisiones de los clientes sobre la venta anterior
cuando los datos históricos se aran bien, se considerarán muchos atributos para preparar la máquina para hacer la predicción.
Una clave importante para hacer cualquier predicción o categorización o cualquier tipo de análisis, es siempre tener una mejor imagen de los datos de entrada. Cuanto más comprenda los datos, mejor será la predicción.
¿Qué tan bien se podría obtener más información de los datos históricos? La mejor manera es visualizarlo.
La visualización de datos juega un papel clave en dos etapas.
- La fase inicial de análisis (es decir, representar los datos disponibles y concluir qué atributos y parámetros se utilizarán para construir una máquina predictiva). Esto estimula al científico de datos a proporcionar la solución con varios enfoques. Entonces, en nuestro ejemplo, es la representación de datos históricos qué año histórico se puede elegir mejor para el análisis. Esto se decide en función de la visualización.
- Dos - Resultado. Los resultados de predicción para el año 2018 deben representarse de manera que lleguen al mundo. Comparación entre las ventas de píxeles de teléfonos y google para los próximos años. Conducirá a una mejor toma de decisiones para las organizaciones.
Volviendo al análisis del iPhone, los datos históricos deben analizarse y elegir los mejores atributos que causan un impacto significativo en la tasa de predicción (como las ventas por ubicación, temporada, edad).
Seguido por elegir el mejor modelo (Algoritmos como Regresión lineal, regresión logística,
y soporte de máquina de vectores, por mencionar algunos). Entrene el modelo utilizando los datos históricos y obtenga la predicción para el próximo año. Esta es una imagen de alto nivel de los procesos involucrados en la ciencia de datos.
Una vez que se resuelven los resultados de la predicción para el próximo año, se puede representar y obtener algunas ideas que influyen en las técnicas de ventas y marketing de un producto.
Comparación directa entre ciencia de datos y visualización de datos (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 7 principales entre la ciencia de datos y la visualización de datos. 
Diferencias clave entre la ciencia de datos y la visualización de datos
- La ciencia de datos se compone de múltiples soluciones estadísticas para resolver un problema, mientras que la visualización es una técnica en la que los científicos de datos la utilizan para analizar los datos y representarlos como punto final.
- La ciencia de datos se trata de algoritmos para entrenar la máquina (Automatización: sin potencia humana, la máquina simulará como la humana para reducir muchos procesos manuales. Se trata de la observación e interpretación de la actividad). La visualización de datos se trata de gráficos, trazados, elección del mejor modelo basado en la representación.
Tabla de comparación entre ciencia de datos y visualización de datos
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa la comparación entre Data Science vs Data Visualization
| Bases para la comparación | Ciencia de los datos | Visualización de datos |
| Concepto | Perspectivas sobre los datos. Explicación de los datos. Predicción, hechos | Representación de los datos (ya sea una fuente o los resultados) |
| Aplicación / casos de uso | Predicción de la próxima copa del mundo, autos automatizados | Indicadores clave de rendimiento, Métricas de organización |
| ¿Quién hace esto? | Científicos de datos, analistas de datos, matemáticos. | Científicos de datos, UI / UX |
| Herramientas | Python, Matlab, R (por mencionar algunos) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (por mencionar algunos). Python y R también tienen bibliotecas para generar diagramas y gráficos. |
| Proceso | Recolección de datos, minería de datos, munging de datos, limpieza de datos, modelado, medición | Representarlo en cualquier forma de tabla o gráficos |
| Cuan significativo | Muchas organizaciones confían en los resultados de la ciencia de datos para la toma de decisiones. | Ayuda a los científicos de datos a comprender la fuente y cómo resolver el problema o proporcionar recomendaciones. |
| Habilidades | Estadísticas, algoritmos | Análisis de datos y técnicas de trazado. |
Conclusión: ciencia de datos versus visualización de datos
Hay muchas perspectivas cuando se trata de ciencia de datos. De una manera fácil de abordar, es cómo resolver un problema en varios casos, ya sea predicción, categorización, recomendaciones, análisis de sentimientos. En pocas palabras, todo esto podría lograrse utilizando la forma estadística de resolución de problemas. Es una combinación de (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales, PNL, mezcla de datos, etc.)
La visualización de datos agrega un ingrediente clave al adoptar el enfoque para resolver los problemas. Es una fotografía para su guión (en términos simples).
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