Data Scientist vs Data Mining Differences
Los científicos de datos son personas que crean código de programación, los usan para formar un conjunto rico de combinación de estadísticas y usan su conocimiento para crear y generar información relacionada con los negocios sobre los datos. La ciencia de datos es, en esencia, un área interdisciplinaria sobre sistemas y procesos que extrae conocimientos y conocimientos de los datos en diferentes formas.
La minería de datos, por otro lado, es el proceso de descubrir y encontrar patrones en forma de grandes conjuntos de datos que involucran funciones en la intersección de estadísticas, aprendizaje automático y sistemas de bases de datos. Los procesos inteligentes y las herramientas de extracción se utilizan para extraer patrones de datos. El objetivo general es extraer información relevante de un conjunto de datos y transformarla en la estructura reconocible para su uso posterior. Implica herramientas de gestión de datos, consideraciones de inferencia, consideraciones de complejidad, métricas interesantes, posprocesamiento de estructuras descubiertas, etc. La idea es extraer patrones y conocimiento de una gran cantidad de datos y no la extracción de datos en sí. También es compatible con cualquier aplicación de sistemas de soporte de decisiones que incluya los relacionados con la inteligencia artificial, la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático.
El valor de los datos y la confidencialidad del cliente con respecto a la seguridad aumenta día a día y, por lo tanto, se convierte en una necesidad urgente de implementar los científicos de datos, ya que no solo tienen como objetivo proteger sus datos, sino que también proporcionan análisis y extracciones significativas para fomentar su organización y negocios con las tendencias futuras y cómo la compañía puede mejorar de lo que son hoy manteniendo varios gráficos de barras, gráficos circulares y otras formas de histogramas. Los científicos de datos son diferentes de los desarrolladores de datos de una manera que los desarrolladores de datos, ya sea el desarrollador de ETL o un desarrollador de big data, tienen como objetivo transformar los datos y moldearlos en la forma que necesita un científico de datos para aplicar sus técnicas.
Las tareas de minería reales incluyen el uso de patrones interesantes, como grupos de registros de datos, como análisis de conglomerados, detección de anomalías como registros inusuales y dependencias, como minería de patrones secuenciales, minería de reglas de asociación. Un índice espacial es la técnica de base de datos que se usa ampliamente.
Diferencias cara a cara entre el científico de datos y la minería de datos
A continuación se muestra la comparación entre los 7 principales entre Data Scientist y Data Mining 
Diferencias clave entre el científico de datos y la minería de datos
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre Data Scientist y Data Mining
- Un científico de datos posee un sólido conjunto de habilidades técnicas y el conjunto adecuado de herramientas para trabajar y derivar la información relevante mediante la aplicación de funciones matemáticas como la colinealidad, el análisis de regresión, etc. También aplica los algoritmos y realiza periódicamente el análisis socio-computacional, mientras que los datos La minería emplea el uso de metadatos, que son datos sobre datos y esos metadatos se utilizan para extraer la información en función de sus palabras clave y consulta. Las técnicas de minería de datos también utilizan el potencial para aplicar algoritmos para extraer las tendencias pasadas de los sistemas actuales y de los sistemas heredados.
- Los roles y las responsabilidades de un científico de datos incluyen la investigación no dirigida, la creación de preguntas basadas en una compañía abierta, la extracción de grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes externas e internas. También emplea sofisticados programas de análisis, métodos estadísticos y de aprendizaje automático para crear datos que luego se utilizarán en el modelado prescriptivo y el modelado predictivo, mientras que la minería de datos incluye diseño, implementación de almacenes de datos persistentes, métodos de ajuste del rendimiento, creación de copias de seguridad automáticas y planificación de capacidad mediante la gestión de la integridad., confidencialidad y disponibilidad de almacenes de datos y bases de datos.
- Comprendamos el papel de un científico de datos con la ayuda de un ejemplo. Considere un escenario en el que está ejecutando una tienda de dulces y le interesa saber qué dulces recibieron los comentarios más positivos. En este tipo de casos, sus fuentes de datos no se limitarán solo a bases de datos, sino que también podrían extenderse a sitios web de redes sociales y mensajes de comentarios de los clientes. En tales casos, un Científico de Datos es la persona que vendría a su rescate. Él es la persona adecuada para usted, ya que tiene los datos históricos de todas las fuentes relevantes y no solo de una sola base de datos. mientras que si existe la misma situación, pero está más interesado en conocer los datos de los últimos 8 años sobre los dulces de lo que necesitaría una técnica conocida como minería. En la minería de datos, profundiza en el historial de datos y encuentra toda la información que parece ser remotamente relevante.
- Se espera que un científico de datos idee soluciones basadas en datos para los últimos desafíos encontrados en la organización. También se espera que invente nuevos algoritmos que puedan resolver problemas complejos de manera eficiente mediante la creación de nuevas herramientas para automatizar el trabajo, mientras que la minería de datos se centra principalmente en la implementación del sistema en función de las necesidades del cliente y los requisitos de la industria. También presenta una herramienta para el análisis de varias fuentes de datos con el fin de descubrir patrones de fraude y las posibles violaciones de seguridad.
Tabla comparativa de Data Scientist vs Data Mining
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa la tabla de comparación Entre Data Scientist vs Data Mining
| Bases para la comparación | Científico de datos | Procesamiento de datos |
| Qué es | Una persona | Una tecnica |
| Definición | Un científico de datos es bueno en estadística que cualquier analista de ingeniería de software aleatorio y mucho mejor en habilidades de desarrollo de software que cualquier estadístico. | La minería de datos es el método de adquirir o recopilar la información almacenada en la base de datos que antes era desconocida y oscura. La información se puede utilizar para tomar decisiones comerciales relevantes. |
| Datos de | Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esto es una continuación de los campos de análisis de datos, como la minería de datos, las estadísticas y el análisis predictivo. | Esta palabra de moda a menudo se aplica a la generación y procesamiento de datos o información a gran escala mediante la recopilación, extracción, análisis, estadísticas y almacenamiento. |
| Necesidad y origen | La palabra que los científicos de datos han existido a principios de los años 80, pero su requisito principal se ve en el escenario actual cuando el mundo tiene una gran cantidad de datos para mantener | El término minería de datos ha evolucionado en paralelo y se hizo mucho más frecuente en los años 90. Debe su origen a KDD (Knowledge Discovery in Databases), que es un proceso de búsqueda de conocimiento a partir de los datos ya presentes en las bases de datos. |
| Area de trabajo | Estudio e investigacion cientifica | Procesos de negocios |
| Objetivo | Para producir datos relevantes centrados en el cliente | Para crear datos utilizables |
| Objetivo | Su objetivo es construir modelos predictivos, tendencias de análisis de redes sociales y derivar hechos desconocidos | El objetivo es buscar y encontrar datos ocultos previamente conocidos |
Conclusión: científicos de datos versus minería de datos
En esta publicación de Data Scientist vs Data Mining, leemos sobre las diferencias clave entre Data Scientist y Data Mining. Espero que te haya gustado la publicacion. Estén atentos a nuestro blog para más artículos.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía de las diferencias entre el científico de datos y la minería de datos, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Data Scientist vs Business Analyst: descubra las 5 increíbles diferencias
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparaciones asombrosas
- Análisis predictivo versus minería de datos: cuál es más útil
- Conozca las 7 mejores diferencias entre la minería de datos y el análisis de datos