Khoa học dữ liệu và Khai thác dữ liệu

Hướng dẫn nghề nghiệp Nhà khoa học dữ liệu của BrainStation có thể giúp bạn thực hiện những bước đầu tiên để hướng tới sự nghiệp sinh lợi trong khoa học dữ liệu. Đọc để biết tổng quan về sự khác biệt chính giữa khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu.

Trở thành nhà khoa học dữ liệu

Nói chuyện với Cố vấn học tập để tìm hiểu thêm về cách các khóa đào tạo và khóa học của chúng tôi có thể giúp bạn trở thành Nhà khoa học dữ liệu.

Bằng cách nhấp vào Gửi, bạn chấp nhận Điều kiện .

Không thể gửi! Làm mới trang và thử lại?

Cảm ơn bạn!

Chúng tôi sẽ liên lạc sớm.

Khi thế giới quan tâm nhiều hơn đến khoa học dữ liệu, có thể hiểu được rằng có thể có một số nhầm lẫn về thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau không chính xác. Với ý nghĩ đó, chúng tôi đã xem xét kỹ hơn sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu.

Khoa học dữ liệu

Như chúng ta đã đề cập đến trong các lĩnh vực khác của hướng dẫn này, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực sử dụng toán học và công nghệ để tìm ra các mẫu vô hình khác trong khối lượng lớn dữ liệu thô mà chúng ta đang ngày càng tạo ra. Với mục tiêu đưa ra các dự đoán chính xác và các quyết định thông minh, khoa học dữ liệu cho phép chúng ta tìm ra những thông tin chi tiết không thể nhận thấy khác đang ẩn mình trong đống dữ liệu đó.

Các tác động kinh doanh và xã hội của khoa học dữ liệu là rất lớn và khi việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ngày càng trở thành ưu tiên cấp thiết đối với các công ty thông minh - nghiên cứu của MIT cho thấy rằng các công ty dẫn đầu trong việc sử dụng ra quyết định dựa trên dữ liệu có lợi nhuận cao hơn 6% so với các đối thủ cạnh tranh - lĩnh vực khoa học dữ liệu đang ảnh hưởng và thay đổi cách chúng ta xem các phương pháp tiếp thị tốt nhất, hành vi của người tiêu dùng, các vấn đề hoạt động, chu kỳ chuỗi cung ứng, giao tiếp của công ty và các phân tích dự đoán.

Niềm tin ngày càng lớn vào khoa học dữ liệu thực sự nhất quán trong tất cả các loại hình kinh doanh. Nghiên cứu của Dresner cho thấy các ngành dẫn đầu việc đầu tư vào dữ liệu lớn bao gồm viễn thông (95% áp dụng), bảo hiểm (83%), quảng cáo (77%), dịch vụ tài chính (71%) và chăm sóc sức khỏe (64%).

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, bao gồm phân tích nhân quả dự đoán (hoặc dự báo khả năng xảy ra sự kiện trong tương lai), phân tích mô tả (xem xét một loạt các hành động và kết quả liên quan) và học máy, mô tả quá trình sử dụng các thuật toán để giảng dạy máy tính cách tìm các mẫu trong dữ liệu và đưa ra dự đoán.

Khảo sát về kỹ năng kỹ thuật số của BrainStation cho thấy các Nhà khoa học dữ liệu chủ yếu làm việc để phát triển các ý tưởng, sản phẩm và dịch vụ mới, trái ngược với các chuyên gia dữ liệu khác, những người tập trung nhiều thời gian hơn vào việc tối ưu hóa các nền tảng hiện có. Và các nhà khoa học dữ liệu cũng là một trong những chuyên gia dữ liệu lớn duy nhất ở chỗ công cụ được họ sử dụng nhiều nhất là Python.

Mặc dù khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, nhưng mục đích cuối cùng của nó là sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

Khai thác dữ liệu

Trong trường hợp khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, thì khai thác dữ liệu mô tả một loạt các kỹ thuật trong khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu mà mặt khác còn bị che khuất hoặc chưa được biết đến. Khai thác dữ liệu là một bước trong quy trình được gọi là

khám phá kiến ​​thức trong cơ sở dữ liệu hoặc KDD và giống như các hình thức khai thác khác, tất cả đều nhằm tìm kiếm thứ gì đó có giá trị. Vì khai thác dữ liệu có thể được xem như một tập hợp con của khoa học dữ liệu, nên tất nhiên sẽ có sự chồng chéo; khai thác dữ liệu cũng bao gồm các bước như làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê và nhận dạng mẫu, cũng như trực quan hóa dữ liệu, học máy và chuyển đổi dữ liệu.

Tuy nhiên, nơi khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu khoa học đa ngành, khai thác dữ liệu quan tâm nhiều hơn đến quy trình kinh doanh và, không giống như học máy, khai thác dữ liệu không hoàn toàn quan tâm đến các thuật toán. Một điểm khác biệt chính khác là khoa học dữ liệu xử lý tất cả các loại dữ liệu, nơi khai thác dữ liệu chủ yếu xử lý dữ liệu có cấu trúc.

Mục tiêu của khai thác dữ liệu chủ yếu là lấy dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào và làm cho dữ liệu trở nên hữu dụng hơn, trong đó khoa học dữ liệu có mục tiêu lớn hơn là xây dựng các sản phẩm lấy dữ liệu làm trung tâm và đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.