Aprenda 5 comparações úteis entre ciência de dados e estatística

Diferença entre ciência de dados e estatística

A ciência de dados é uma das tendências emergentes da computação e é uma vasta área multidisciplinar. A ciência de dados combina a aplicação de assuntos como ciência da computação, engenharia de software, matemática e estatística, programação, economia e gestão de negócios. A ciência de dados é baseada na coleta, preparação, análise, gerenciamento, visualização e armazenamento de grandes volumes de informações. A ciência de dados em termos simples pode ser entendida como tendo fortes conexões com bancos de dados, incluindo big data e ciência da computação. Um cientista de dados é um indivíduo com conhecimento adequado do domínio relevante para a questão abordada.

O big data está intimamente integrado à ciência de dados e, de fato, evoluiu com o big data em diferentes aplicativos e casos de uso. Estamos cientes de que o big data está disponível principalmente em formatos não estruturados e contém dados não numéricos. Informações úteis são facilmente enterradas em big data, que é composto de blogs, arquivos de áudio / vídeo, imagens, mensagens de texto, redes sociais e assim por diante. Todos esses dados são apenas ruídos, a menos que sejam analisados e informações úteis sejam extraídas deles. Além disso, atualmente as empresas consideram a Internet como seu principal canal de informações devido ao crescente papel da Web social e ao seu potencial comercial. Todos esses dados são de grande interesse para um cientista de dados porque, usando esses dados, muitos problemas podem ser resolvidos para organizações e também sociedades.

A ciência de dados é uma habilidade especializada e pode ser entendida como:

Projeto e implementação em 4A's - Arquitetura, aquisição, análise e arquivamento de dados
Aplicação de técnicas avançadas em matemática e estatística para modelar dados para análise profunda
Habilidades adequadas de programação e desenvolvimento, habilidades de desenvolvimento de algoritmos
Habilidades de raciocínio analítico e ético
Habilidades de comunicação e negócios

Portanto, é evidente que a ciência de dados é uma área interdisciplinar e precisa de conjuntos variados de habilidades para obter domínio nesse domínio. Os casos de uso na ciência de dados são semelhantes à análise de dados - eles começam com uma declaração clara do problema e a decisão de finalmente terminar com métricas bem definidas. Portanto, considera-se que os cientistas de dados estejam familiarizados com os modelos e paradigmas de negócios, que fazem boas perguntas de negócios para obter insights significativos de determinados conjuntos de dados.

A estatística é outro assunto amplo que lida com o estudo de dados e é amplamente aplicado em vários campos. A estatística fornece a metodologia para tirar conclusões a partir dos dados. Ele fornece métodos diferentes para coletar dados, analisá-los e interpretar resultados e é amplamente utilizado por cientistas, pesquisadores e matemáticos na resolução de problemas. Estatística é sinônimo de atividades intensivas em dados - coleta, processamento e interpretação dos dados processados.

Embora a estatística forneça os métodos para coleta e análise de dados, ela ajuda a obter informações de dados numéricos e categóricos. Os dados categóricos referem-se a dados únicos; os exemplos são o grupo sanguíneo de uma pessoa, o estado civil, etc. As estatísticas são altamente significativas em estudos relacionados a dados, pois ajudam

Decidir o tipo de dados necessários para resolver um determinado problema
Organização e resumo de dados
Análise a ser feita para tirar conclusões dos dados
Avaliação da eficácia dos resultados e avaliação das incertezas

Os métodos fornecidos pelas estatísticas incluem,

Projeto para planejar e realizar pesquisas
Descrições que implicam explorar e resumir dados
Fazendo previsões e inferência usando os fenômenos representados pelos dados

Comparação cara a cara entre Data Science x Statistics (Infographics)

Abaixo está a comparação dos 5 principais entre Data Science x Estatísticas

Principais diferenças entre ciência de dados e estatística

A ciência de dados combina campos multidisciplinares e computação para interpretar dados para tomada de decisão, enquanto estatística se refere à análise matemática que usa modelos quantificados para representar um determinado conjunto de dados.
A ciência de dados é mais orientada para o campo de big data, que busca fornecer informações detalhadas de grandes volumes de dados complexos. Por outro lado, a estatística fornece a metodologia para coletar, analisar e tirar conclusões dos dados.
A ciência de dados usa ferramentas, técnicas e princípios para filtrar e categorizar grandes volumes de dados em conjuntos ou modelos de dados adequados. Isso é contrário às estatísticas, que se limitam a ferramentas como análise de frequência, média, mediana, análise de variância, correlação e regressão, etc., para citar alguns.
A ciência de dados investigará e inspecionará os dados para deduzir inferência factual, quantitativa e estatística. Isso se opõe às estatísticas que se concentram na análise usando técnicas padrão que envolvem fórmulas e métodos matemáticos.
Um cientista de dados deve ter conjuntos de habilidades para analisar e simplificar problemas usando conjuntos de dados complexos para descobrir informações, enquanto um estatístico usará as técnicas de análise numérica e quantitativa.

Tabela de comparação de ciência de dados x estatística

As diferenças entre ciência de dados e estatística são explicadas nos pontos apresentados abaixo

Base para Comparação	Ciência de Dados	Estatisticas
Significado	Uma área interdisciplinar de técnicas científicas Semelhante à mineração de dados, utiliza processos, algoritmos e sistemas Extrair informações de insight dos dados (estruturados ou não estruturados)	Fornece uma coleção de métodos para representar dados Uma filial em matemática Fornecer métodos para projetar experimentos Planeja a coleta, análise e representação de dados para outras avaliações
Conceito	Baseado em técnicas científicas de computação Abrange o aprendizado de máquina, outros processos de análise, modelos de negócios Utiliza matemática e estatística avançadas para obter novas informações de big data Uma ampla disciplina que envolve programação, entendimento de modelos de negócios, tendências e assim por diante.	Estatística é a ciência dos dados É usado para medir ou estimar um atributo Aplica funções ou algoritmos estatísticos em conjuntos de dados para determinar valores apropriados para o problema em estudo
Base de formação	Para resolver problemas relacionados a dados Modele big data para análise para entender tendências, padrões, comportamentos e desempenho dos negócios Suporte na tomada de decisão	Projetar e formular perguntas do mundo real com base em dados Representar dados na forma de tabelas, gráficos, gráficos Compreender técnicas em análise de dados Suporte para tomada de decisão
Áreas de aplicação	Sistemas de saúde Finança Detecção de fraude e intrusão Engenharia de Produção Análise de mercado, etc.	· Comércio e comércio Indústria Estudos populacionais, economia Psicologia Biologia e ciências físicas Astronomia, etc.
Abordagem	Aplicar métodos científicos na resolução de problemas usando dados aleatórios Identifica os requisitos de dados para um determinado problema Identificar técnicas para obter os resultados desejados Fornecer valor às organizações que usam dados	Uso de fórmulas, modelos e conceitos matemáticos Análise de dados aleatórios Estimar valores para diferentes atributos de dados Para determinar comportamentos com base em dados

Conclusão - Ciência de dados vs estatística

Em resumo, pode-se notar que a ciência e a estatística de dados são indistinguíveis e estão intimamente ligadas. É claro que a estatística é uma ferramenta ou método para a ciência de dados, enquanto a ciência de dados é um domínio amplo, onde um método estatístico é um componente essencial. A ciência de dados e as estatísticas continuarão a existir e há uma grande sobreposição entre essas duas disciplinas. Observe também que todos os estatísticos não podem se tornar cientistas de dados e vice-versa. A ciência de dados desenvolveu-se recentemente com big data e continuará a crescer nos próximos anos, à medida que o crescimento de dados parece não ter fim.

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