Diferenças entre ciência de dados e visualização de dados
Ciência de dados : uma arte de interpretar os dados e trazer informações a partir dos dados. É também um estudo de observações e interpretação para um melhor resultado.
Visualização de dados : representação dos dados. Os cientistas de dados precisam de ferramentas para lidar com os dados. Qual pode ser o melhor valor possível? Como pode ser quebrado? Como um parâmetro está correlacionado com outro? Todas essas perguntas são respondidas com uma das soluções - tutoriais de visualização de dados.
O melhor exemplo de ciência de dados no nosso dia a dia é a recomendação da Amazon para um usuário durante as compras. A máquina está aprendendo sobre a atividade na web de um usuário e interpreta e manipula-a, dando a melhor recomendação com base em seus interesses e na escolha de compras. Para fornecer essa recomendação, os cientistas de dados representam (visualizam) a atividade na web do usuário e analisam para fornecer as melhores opções para o usuário e é aí que a visualização de dados entra em cena.
Ciência de dados e visualização de dados não são duas entidades diferentes. Eles estão ligados um ao outro. A visualização de dados é um subconjunto da ciência de dados. A ciência de dados não é um único processo, método ou fluxo de trabalho. É um efeito combinado de pequenas miniaturas que lidam com os dados. Seja um processo de técnicas de mineração de dados, EDA, modelagem, representação.
Caso de uso
Exemplo : Para retratar qualquer incidente / história em nossa base diária, ele pode ser transmitido como um discurso, mas quando é representado visualmente, o valor real dele será estabelecido e compreendido.
Além disso, não se trata apenas de representar o resultado final, mas também de aplicar os dados brutos. É sempre melhor representar os dados para obter melhores insights e como resolver o problema ou obter informações significativas que influenciam o sistema.
Para entender melhor a ciência e a visualização de dados,
Digamos que queremos prever quais serão as vendas do iPhone para o ano de 2018,
Como exatamente se pode prever as vendas no futuro? Quais são os pré-requisitos, qual a sua previsão de confiança e qual a taxa de erro? Todos estes são respondidos e justificados usando ciência de dados.
Pré-requisitos para uma previsão ,
1. Dados históricos - vendas do iPhone no ano de 2010 a 2017
2. Histórico de compras no nível do local
3. Detalhes do usuário como idade, etc
3. Fatores-chave - Mudanças recentes na organização, valor recente de mercado e análises de clientes sobre as vendas anteriores
quando os dados históricos forem bem lavrados, haverá muitos atributos considerados para preparar a máquina para fazer a previsão.
Uma das principais chaves para fazer qualquer previsão ou categorização ou qualquer tipo de análise, é sempre ter uma imagem melhor dos dados de entrada. Quanto mais você entender os dados, melhor a previsão.
Quão bem se pode obter mais informações a partir dos dados históricos? A melhor maneira é visualizá-lo.
A visualização de dados desempenha um papel fundamental em duas etapas
- A fase inicial da análise (isto é, representa os dados disponíveis e conclui quais atributos e parâmetros devem ser usados para construir uma máquina preditiva). Isso estimula o cientista de dados a fornecer à solução várias abordagens. Portanto, aqui em nosso exemplo, é a representação de dados históricos que ano histórico pode ser escolhido melhor para análise. Isso é decidido com base na visualização.
- Dois - Resultado. Os resultados das previsões para o ano de 2018 devem ser representados de maneira a atingir o mundo. Comparação entre vendas por telefone e google pixel para os próximos anos. Isso levará a melhores tomadas de decisão para as organizações.
De volta à análise do iPhone, os dados históricos devem ser analisados e escolher os melhores atributos que causam um impacto significativo na taxa de previsão (como vendas em localização, estação e idade).
Em seguida, escolha o melhor modelo (algoritmos como regressão linear, regressão logística,
e máquina de vetores de suporte - para citar alguns). Treine o modelo usando os dados históricos e obtenha a previsão para o próximo ano. Esta é uma imagem de alto nível dos processos envolvidos na ciência de dados.
Uma vez estabelecidos os resultados da previsão para o próximo ano, eles podem ser representados e obter algumas idéias que influenciam as técnicas de vendas e marketing de um produto.
Comparação direta entre ciência de dados e visualização de dados (infográficos)
Abaixo está a comparação dos sete principais entre a ciência de dados e a visualização de dados. 
Principais diferenças entre ciência de dados e visualização de dados
- A ciência de dados compreende várias soluções estatísticas na solução de um problema, enquanto a visualização é uma técnica em que o cientista de dados a utiliza para analisar os dados e representá-los como o ponto final.
- A ciência de dados trata de algoritmos para treinar a máquina (automação - sem energia humana, a máquina simula como o humano para reduzir muitos processos manuais. Trata-se de observação e interpretação da atividade). A visualização de dados é sobre gráficos, plotagem, escolha do melhor modelo com base na representação.
Tabela de comparação entre ciência de dados e visualização de dados
Abaixo estão as listas de pontos, descreva a comparação entre Data Science vs Data Visualization
| Base para comparação | Ciência de dados | Visualização de dados |
| Conceito | Informações sobre os dados. Explicação dos dados. Previsão, fatos | Representação dos dados (seja uma fonte ou os resultados) |
| Casos de aplicativo / uso | Previsão da próxima copa do mundo, carros automatizados | Indicadores Chave de Performance, Métricas da organização |
| Quem faz isso? | Cientistas de dados, analistas de dados, matemáticos | Cientistas de dados, UI / UX |
| Ferramentas | Python, Matlab, R (para citar alguns) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (para mencionar alguns). Python e R também têm bibliotecas para gerar gráficos e plotagens. |
| Processo | Coleta de dados, mineração de dados, transferência de dados, limpeza de dados, modelagem, medição | Representá-lo em qualquer forma de gráfico ou gráfico |
| Quão significativo | Muitas organizações confiam nos resultados da ciência de dados para tomar decisões. | Ajuda os cientistas de dados a entender a fonte e como resolver o problema ou fornecer recomendações. |
| Habilidades | Estatísticas, algoritmos | Análise de dados e técnicas de plotagem. |
Conclusão - Ciência de Dados x Visualização de Dados
Existem muitas perspectivas quando se trata de ciência de dados. De uma maneira fácil de abordar, é como resolver um problema em vários casos, sendo uma previsão, categorização, recomendações, análise de sentimentos. Em poucas palavras, tudo isso poderia ser realizado usando o método estatístico de solução de problemas. É uma combinação de (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, redes neurais, PNL, troca de dados etc.)
A visualização de dados adiciona um ingrediente-chave na abordagem da solução dos problemas. É uma fotografia para o seu roteiro (no termo do leigo).
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