데이터 과학 대 데이터 마이닝: 주요 차이점

우리는 데이터 주도적인 세계에 살고 있으므로 데이터와 관련된 많은 개념이出现합니다. 이러한 개념 중 두 가지가 데이터 과학과 데이터 마이닝이며, 둘 다 오늘날의 AI 주도적인 조직의 성공을 위해 매우 중요합니다.

두 가지 사이의 주요 차이점을 이해하는 것이 중요하므로 각 것을正式적으로 정의해 보겠습니다.

• 데이터 과학: 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 구조화된 및 비구조화된 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하거나 추론하는 상호 학제적인 분야입니다. 데이터에서 얻은 지식은 다양한 도메인에 걸쳐 적용됩니다.
• 데이터 마이닝: 기계 학습, 통계, 데이터베이스 시스템의 조합을 포함하는 방법을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 과정입니다. 컴퓨터 과학 및 통계의 하위 분야인 데이터 마이닝의 전체 목표는 데이터 세트에서 정보를 추출하고 추가로 사용할 수 있도록 변환하는 것입니다.

데이터 과학이란 무엇인가?

데이터 과학 분야에서 전문가들은 데이터에서 의미를 추출하기 위해 일련의 방법, 알고리즘, 시스템 및 도구를 사용합니다. 이러한 도구는 데이터 과학자들이 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 필요한 무기를 제공합니다.

데이터 과학은 비즈니스 패턴에 대한 유용한 통찰력을 추출하고 조직이 프로세스와 소비자에 대한 심층적인 통찰력을 통해 더 잘 수행하도록 도와주는 데 매우 도움이 됩니다. 데이터 과학이 없으면 빅데이터는 아무것도 아닙니다. 빅데이터는 산업 전반에 걸쳐 수백억 달러의 지출을 담당하지만, 나쁜 데이터는 미국에서 약 3.1조 달러의 비용을 초래하는 것으로 추정되므로 데이터 과학이 매우 중요합니다. 데이터 처리 및 분석을 통해 이 손실을 가치로 전환할 수 있습니다.

데이터 과학의 부상은 스마트폰의 부상과 일상 생활의 디지털화와 평행합니다. 우리 세계에는 엄청난 양의 데이터가 떠돌고 있으며, 매일 더 많은 데이터가 생성됩니다. 동시에 컴퓨터 파워는 상대적으로 비용이 감소하면서 급격히 증가하여 저렴한 컴퓨팅 파워가 널리 사용 가능해졌습니다. 데이터 과학은 디지털화와 저렴한 컴퓨팅 파워를 결합하여 이전보다 더 많은 통찰력을 추출합니다.

데이터 마이닝이란 무엇인가?

데이터 마이닝의 경우, 전문가들은 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터 분석을 통해 대규모 데이터 세트에서 패턴과 관계를 식별합니다. 데이터 마이닝 기술과 도구를 사용하는 이 상호 학제적인 분야는 비즈니스에서 미래의 트렌드를 예측하고 더好的 비즈니스 결정을 내리기 위해 사용됩니다.

데이터 마이닝은 사실 데이터 과학의 핵심 분야로, 데이터베이스에 대한 지식 발견(KDD) 프로세스의 한 단계입니다. KDD는 데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위한 데이터 과학 방법론입니다.

데이터 마이닝은 성공적인 분석 이니셔티브에 핵심이며, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 고급 분석에서 사용할 수 있는 정보를 생성합니다. 효과적으로 수행되면 마케팅, 광고, 판매, 고객 지원, 제조, 공급망 관리, 인사, 재무 등 비즈니스 전략과 운영을 개선합니다.

데이터 마이닝 프로세스는 일반적으로 네 가지 단계로 나뉩니다.

• 데이터 수집: 데이터 과학자들은 분석 응용 프로그램을 위해 관련 데이터를 식별하고 수집합니다. 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 포함하는 다른 저장소에서 올 수 있습니다.
• 데이터 준비: 데이터가 마이닝할 수 있도록 준비됩니다. 전문가들은 데이터 탐색, 프로파일링 및 전처리와 함께 시작한 다음 데이터를 정리하여 오류를 수정하고 품질을 개선합니다.
• 데이터 마이닝: 데이터가 준비되면 데이터 과학자는 데이터 마이닝 기술을 선택하고 하나 이상의 알고리즘을 구현하여 이를 수행합니다.
• 데이터 분석: 데이터 마이닝의 결과는 의사 결정과 비즈니스 행동을 개선할 수 있는 분석 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.发现은 또한 데이터 시각화 또는 기타 기술을 통해 비즈니스 실행자와 사용자에게 공유됩니다.

데이터 과학과 데이터 마이닝의 주요 차이점

데이터 과학과 데이터 마이닝 사이의 주요 차이점을 설명하는 다음 목록입니다.

• 데이터 과학은 데이터의 캡처, 분석 및 통찰력 추출을 포함하는 광범위한 분야입니다. 데이터 마이닝은 데이터 세트에서 유용한 정보를 찾는 기술을 포함하며, 이를 사용하여 숨겨진 패턴을 식별합니다.
• 데이터 과학은 통계, 사회 과학, 데이터 시각화, 자연어 처리 및 데이터 마이닝을 포함하는 다학제적인 분야입니다. 데이터 마이닝은 데이터 과학의 하위 분야입니다.
• 데이터 과학은 구조화된, 반구조화된, 비구조화된 데이터를 모두 사용합니다. 데이터 마이닝은 일반적으로 구조화된 데이터만 포함합니다.
• 데이터 과학은 1960년대부터 존재해 왔습니다. 데이터 마이닝은 1990년대에 알려지기 시작했습니다.
• 데이터 과학은 데이터 과학에 중점을 둡니다. 데이터 마이닝은 실제 프로세스에 더 관심이 있습니다.

이것은 데이터 과학과 데이터 마이닝 사이의 차이점을 설명하는 목록의 일부입니다.

데이터 과학자의 역할과 기술

데이터 과학자는 먼저 조직의 목표를 이해해야 하며, 이를 위해 스테이크홀더와 경영진과密接하게 협력합니다. 그런 다음 데이터가 이러한 목표를 달성하고 비즈니스를 앞으로 나아가는데 어떻게 도움이 될 수 있는지 조사합니다.

데이터 과학자들은 유연하고 새로운 아이디어에 개방적이어야 하며, 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 개발하고 제안할 수 있어야 합니다. 일반적으로 협력적인 팀에서 일하며, 데이터 과학자들은 다양한 부서의 비즈니스 결정에 대한 인식을 가져야 합니다. 이를 통해 비즈니스 의사 결정에 중요한 역할을 할 데이터 프로젝트에 집중할 수 있습니다.

데이터 과학자의 역할은 프로젝트가 진행됨에 따라 비즈니스에 더 통합될 가능성이 있으므로, 고객 행동과 데이터가 전체 비즈니스를 개선하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 깊은 이해를 개발할 것입니다.

*데이터 과학 기술을 개발하려는 경우, ” 최상위 7개의 데이터 과학 인증“를 확인하십시오.

데이터 마이닝 프로세스

데이터 과학자 또는 데이터 분석가는 다양한 기술을 사용하여 데이터 마이닝 프로세스를 수행하며, 이는 다양한 데이터 과학 응용 프로그램에서 데이터를 마이닝하는 데 사용됩니다. 이 분야의 전문가들은 일반적으로 전체 프로세스에 걸쳐 특정 작업 흐름을 따르며, 구조가 없으면 처음부터 쉽게 방지할 수 있는 문제가 발생할 수 있습니다.

전문가들은 일반적으로 비즈니스 이해를 시작하기 전에 데이터를触하지 않습니다. 이는 비즈니스 목표와 데이터 마이닝을 통해 무엇을 달성하려고 하는지 포함합니다. 그런 다음 데이터 분석가는 데이터를 이해하고, 데이터가 어떻게 저장되고, 최종 결과가 어떻게 될지 이해합니다.

다음으로 데이터를 수집, 업로드, 추출 또는 계산하기 시작합니다. 그런 다음 데이터를 정리하고 표준화합니다. 데이터가 정리되면 데이터 과학자들은 다양한 기술을 사용하여 관계, 트렌드 또는 패턴을 검색하기 전에 데이터 모델의 발견을 평가할 수 있습니다. 데이터 마이닝 프로세스는 관리가 변경 사항을 구현하고 모니터링함으로써 종료됩니다.

이것은 일반적인 작업 흐름임을 주목하는 것이 중요합니다. 다른 데이터 마이닝 처리 모델은 다른 단계가 필요할 수 있습니다.