Diferença entre ciência de dados e mineração de dados
A Mineração de Dados trata de encontrar as tendências em um conjunto de dados. E usando essas tendências para identificar padrões futuros. É uma etapa importante no processo de descoberta de conhecimento. Muitas vezes, inclui a análise da grande quantidade de dados históricos que antes eram ignorados. A Data Science é um campo de estudo que inclui tudo, desde Big Data Analytics, Mineração de Dados, Modelagem Preditiva, Visualização de Dados, Matemática e Estatística. A ciência de dados tem sido referida como o quarto paradigma da ciência. (os outros três são teóricos, empíricos e computacionais). A Academia geralmente realiza pesquisas exclusivas em Data Science.
Perspectiva histórica
Antes de passarmos para as descrições técnicas, vamos dar uma olhada na evolução dos termos. Uma investigação histórica esclarecerá como os termos são usados atualmente.
- A palavra 'Data Science' foi por volta dos anos 1960, mas naquela época era usada como uma alternativa à 'Computer Science'. Atualmente, ele carrega um significado completamente diferente.
- Em 2008, DJ Patil e Jeff Hammerbacher se tornaram os primeiros indivíduos a se autodenominarem 'Cientistas de Dados', a fim de descrever seu papel no LinkedIn e no Facebook, respectivamente.
- Em 2012, o artigo da Harvard Business Review citou o Data Scientist como o 'trabalho mais sexy do século XXI'.
- O termo Data Mining evoluiu paralelamente. Tornou-se predominante entre as comunidades de bancos de dados nos anos 90.
- A mineração de dados deve sua origem ao KDD (Knowledge Discovery in Databases). O KDD é um processo de busca de conhecimento das informações presentes nos bancos de dados. E a mineração de dados é um dos principais subprocessos do KDD.
- A mineração de dados é frequentemente usada de forma intercambiável com o KDD.
Embora esses nomes tenham surgido de forma independente, eles geralmente se complementam, pois, afinal, estão intimamente relacionados à análise dos dados.
Comparação cara a cara entre Data Science Vs Data Mining (Infográficos)
Abaixo está a comparação dos 9 principais entre ciência de dados e mineração de dados
Exemplo de Caso de Uso
Considere um cenário em que você é um grande varejista na Índia. Você tem 50 lojas operando em 10 grandes cidades da Índia e está em operação há 10 anos.
Digamos que você queira estudar os dados dos últimos 8 anos para encontrar o número de vendas de doces nas épocas festivas de três cidades. Se esse for o seu objetivo, eu recomendaria que você empregasse uma pessoa com experiência em Data Mining. Um Data Miner provavelmente passaria por informações históricas armazenadas em sistemas legados e empregaria algoritmos para extrair tendências.
Considere outro caso em que você deseja saber quais doces receberam críticas mais positivas. Nesse caso, suas fontes de dados podem não estar limitadas a bancos de dados, elas podem se estender a sites sociais ou a mensagens de comentários de clientes. Nesse caso, minha sugestão para você seria empregar um cientista de dados. Uma pessoa empregada como cientista de dados é mais adequada para aplicar algoritmos e conduzir essa análise sócio-computacional.
Principais diferenças entre a ciência de dados e a mineração de dados
Abaixo está a diferença entre ciência de dados e mineração de dados:
- A mineração de dados é uma atividade que faz parte de um processo mais amplo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), enquanto a ciência de dados é um campo de estudo como a matemática aplicada ou a ciência da computação.
- Freqüentemente, a ciência de dados é encarada em um sentido amplo, enquanto a mineração de dados é considerada um nicho.
- Algumas atividades em Data Mining, como análise estatística, gravação de fluxos de dados e reconhecimento de padrões, podem se cruzar com a Data Science. Portanto, a Mineração de Dados se torna um subconjunto da Ciência de Dados.
- O Machine Learning em Data Mining é usado mais no reconhecimento de padrões, enquanto na Data Science tem um uso mais geral.
Nota
- A ciência de dados e a mineração de dados não devem ser confundidas com o Big Data Analytics e é possível ter mineradores e cientistas trabalhando em grandes conjuntos de dados.
Tabela de comparação Data Science Vs Data Mining
| Base para comparação | Mineração de dados | Ciência de Dados |
| O que é isso? | Uma técnica | Uma área |
| Foco | Processo de negócio | Estudo científico |
| Objetivo | Tornar os dados mais utilizáveis | Construindo produtos centrados em dados para uma organização |
| Resultado | Padrões | Variado |
| Objetivo | Localizando tendências anteriormente desconhecidas | Análise social, construção de modelos preditivos, descoberta de fatos desconhecidos e muito mais |
| Perspectiva Vocacional | Alguém com conhecimento de navegação nos dados e entendimento estatístico pode realizar a mineração de dados | Uma pessoa precisa entender técnicas de aprendizado de máquina, programação e informação gráfica e ter o domínio de conhecimento para se tornar um cientista de dados |
| Extensão | A mineração de dados pode ser um subconjunto da ciência de dados, pois as atividades de mineração fazem parte do pipeline da ciência de dados | Multidisciplinar - a ciência de dados consiste em visualizações de dados, ciências sociais computacionais, estatística, mineração de dados, processamento de linguagem natural etc. |
| Lida com (o tipo de dados) | Principalmente estruturado | Todas as formas de dados - estruturadas, semiestruturadas e não estruturadas |
| Outros nomes menos populares | Arqueologia de Dados, Coleta de Informações, Descoberta de Informações, Extração de Conhecimento | Ciência orientada a dados |
Conclusão - Ciência de dados versus mineração de dados
Então aqui vai você! Estou certo de que agora você está mais ciente de quais são as principais diferenças entre os dois e em que contexto os dois devem ser utilizados. Uma coisa que você deve se lembrar é que não há definições formais e precisas de ciência de dados e mineração de dados. Ainda há debates entre a academia e a indústria sobre o que constitui uma definição precisa. No entanto, todos estão na mesma página com relação às diferenças e descrições de alto nível dos dois termos que exploramos neste artigo.
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