Diferenças entre Data Scientist e Data Mining
Os cientistas de dados são pessoas que criam código de programação, os usam para formar um rico conjunto de estatísticas e usam seu conhecimento para criar e gerar insights relacionados aos negócios sobre dados. A ciência de dados é, em essência, uma área interdisciplinar sobre sistemas e processos que extrai insights e conhecimentos de dados de diferentes formas.
A mineração de dados, por outro lado, é o processo de descobrir e encontrar padrões na forma de grandes conjuntos de dados que envolvem funções na interseção de estatísticas, aprendizado de máquina e sistemas de banco de dados. Processos inteligentes e ferramentas de extração são usados para extrair padrões de dados. O objetivo geral é extrair informações relevantes de um conjunto de dados e transformá-las na estrutura reconhecível para uso posterior. Envolve ferramentas de gerenciamento de dados, considerações de inferência, considerações de complexidade, métricas interessantes, pós-processamento de estruturas descobertas etc. A idéia é extrair padrões e conhecimentos de uma enorme quantidade de dados e não a extração dos dados em si. Ele também suporta qualquer aplicação de sistemas de suporte à decisão, incluindo os relacionados à inteligência artificial, inteligência de negócios e aprendizado de máquina.
O valor dos dados e a confidencialidade do cliente em relação à segurança estão aumentando dia a dia e, portanto, torna-se uma necessidade urgente de implantar os cientistas de dados, pois eles não apenas objetivam proteger seus dados, mas também fornecem análises e extrações significativas para promover sua organização e negócios com as tendências futuras e como a empresa pode melhorar o que são hoje, mantendo vários gráficos de barras, gráficos de pizza e outras formas de histogramas. Os cientistas de dados são diferentes dos desenvolvedores de dados de uma maneira que os desenvolvedores de dados, seja um desenvolvedor de ETL ou um desenvolvedor de big data, pretendem transformar os dados e moldá-los da forma que um cientista de dados precisa para aplicar suas técnicas.
As tarefas reais de mineração incluem o uso de padrões interessantes, como grupos de registros de dados, como análise de cluster, detecção de anomalias como registros incomuns e dependências, como mineração de padrões sequencial e mineração de regras de associação. Um índice espacial é a técnica de banco de dados amplamente usada.
Diferenças cara a cara entre Data Scientist e Data Mining
Abaixo está a comparação dos 7 principais entre Data Scientist e Data Mining 
Principais diferenças entre Data Scientist e Data Mining
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre Data Scientist e Data Mining
- Um cientista de dados possui o forte conjunto de habilidades técnicas e o conjunto certo de ferramentas para trabalhar e derivar as informações relevantes aplicando funções matemáticas como colinearidade, análise de regressão, etc. Ele também aplica os algoritmos e conduz periodicamente a análise sócio-computacional, enquanto os dados a mineração emprega o uso de metadados, que são dados sobre dados e esses metadados são usados para extrair as informações com base em suas palavras-chave e consultas. As técnicas de mineração de dados também usam o potencial de aplicar algoritmos para extrair as tendências passadas dos sistemas atuais e legados.
- As funções e responsabilidades de um cientista de dados incluem pesquisa não direcionada, criação de perguntas abertas com base na empresa, extração de grandes volumes de dados de várias fontes externas e internas. Ele também emprega programas sofisticados de análise, métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para criar dados posteriormente para serem usados em modelagem prescritiva e modelagem preditiva, enquanto a mineração de dados inclui design, implementação de armazenamentos de dados persistentes, métodos de ajuste de desempenho, criação automática de backup e planejamento de capacidade, gerenciando a integridade, confidencialidade e disponibilidade de repositórios de dados e bancos de dados.
- Vamos entender o papel de um cientista de dados com a ajuda de um exemplo. Considere um cenário em que você administra uma confeitaria e está interessado em saber quais doces receberam os comentários mais positivos. Nesse tipo de casos, suas fontes de dados não serão limitadas apenas a bancos de dados, elas também podem se estender a sites de mídia social e mensagens de feedback de clientes. Nesses casos, um cientista de dados é a pessoa que viria em seu socorro. Ele é a pessoa certa para você, pois possui os dados históricos de todas as fontes relevantes e não apenas de um único banco de dados. considerando que, se houver a mesma situação, mas você estiver mais interessado em descobrir os dados dos últimos 8 anos sobre os doces, você precisaria de uma técnica conhecida como mineração. Na mineração de dados, você se aprofunda no histórico de dados e encontra todas as informações que parecem ser remotamente relevantes.
- Espera-se que um cientista de dados elabore soluções orientadas a dados para os últimos desafios encontrados na organização. Ele também deve inventar novos algoritmos que possam resolver problemas complexos com eficiência, criando novas ferramentas para automatizar o trabalho, enquanto a mineração de dados se concentra principalmente na implementação do sistema com base nas necessidades dos clientes e nos requisitos do setor. Ele também apresenta uma ferramenta para análise de várias fontes de dados, a fim de descobrir padrões de fraude e as possíveis violações de segurança.
Tabela de comparação Data Scientist vs Data Mining
Abaixo estão as listas de pontos, descreva a tabela de comparação Entre Data Scientist e Data Mining
| Base para comparação | Cientista de dados | Mineração de dados |
| O que é isso | Uma pessoa | Uma técnica |
| Definição | Um cientista de dados é bom em estatística do que qualquer analista aleatório de engenharia de software e muito melhor em habilidades de desenvolvimento de software do que qualquer estatístico. | A mineração de dados é o método de aquisição ou coleta de informações armazenadas no banco de dados que antes eram desconhecidas e obscuras. As informações podem ser usadas para tomar decisões de negócios relevantes. |
| Dados de | Os dados podem estar na forma de estruturados, semiestruturados e não estruturados. Isso ocorre na continuação dos campos de análise de dados, como mineração de dados, estatística e análise preditiva. | Essa palavra-chave é frequentemente aplicada à geração e processamento em larga escala de dados ou informações, usando coleta, extração, análise, estatística e armazenamento. |
| Necessidade e origem | A palavra cientistas de dados existe no início dos anos 80, mas seu principal requisito é visto no cenário atual, quando o mundo tem muitos dados para manter | O termo mineração de dados evoluiu em paralelo e se tornou muito prevalente nos anos 90. Ele deve sua origem ao KDD (Knowledge Discovery in Databases), que é um processo de busca de conhecimento dos dados já presentes nos bancos de dados. |
| Área de trabalho | Estudo e pesquisa científica | Processos de negócios |
| Alvo | Para produzir dados relevantes centrados no cliente | Para criar dados utilizáveis |
| Alvo | Ele pretende construir modelos preditivos, tendências de análise de mídia social e derivar fatos desconhecidos | O objetivo é pesquisar e encontrar dados ocultos conhecidos anteriormente |
Conclusão - Data Scientists vs Data Mining
Nesta publicação, Data Scientist vs Data Mining, lemos sobre as principais diferenças entre Data Scientist e Data Mining. Espero que tenham gostado do post. Fique ligado no nosso blog para mais artigos.
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