データサイエンスとデータマイニング

BrainStationのデータサイエンティストキャリアガイドは、データサイエンスで儲かるキャリアに向けた第一歩を踏み出すのに役立ちます。データサイエンスとデータマイニングの主な違いの概要については、以下をお読みください。

データサイエンティストになる

ブートキャンプとコースがデータサイエンティストになるのにどのように役立つかについて詳しくは、ラーニングアドバイザーにご相談ください。

[送信]をクリックすると、同意したことになります 条項 。

送信できませんでした。ページを更新して再試行しますか？

ありがとうございました！

すぐ連絡する。

世界がデータサイエンスに関心を寄せるにつれて、同じ意味で誤って使用されることが多い用語について混乱が生じる可能性があることは理解できます。そのことを念頭に置いて、データサイエンスとデータマイニングの違いを詳しく調べました。

データサイエンス

このガイドの他の分野で触れたように、データサイエンスは、数学とテクノロジーを使用して、私たちがますます生成している大量の生データから、他の方法では見えないパターンを見つける分野です。正確な予測と賢明な意思決定を行うことを目的として、データサイエンスでは、これらのデータの山の中に隠れている、他の方法では知覚できない洞察を見つけることができます。

データサイエンスのビジネスおよび社会への影響は甚大であり、データ主導の意思決定がスマート企業にとってますます緊急の優先事項になるにつれて、MITの調査によると、データ主導の意思決定の使用を先導する企業の収益性は6％向上しました。競合他社よりも–データサイエンスの分野は、マーケティングのベストプラクティス、消費者の行動、運用上の問題、サプライチェーンサイクル、企業コミュニケーション、および予測分析の見方に影響を与え、変化させています。

データサイエンスに対する急成長する信念は、実際にはすべてのタイプのビジネスで一貫しています。ドレスナーの調査によると、ビッグデータへの投資をリードする業界には、電気通信（95％の採用）、保険（83％）、広告（77％）、金融サービス（71％）、ヘルスケア（64％）があります。

データサイエンスは、予測的因果分析（または将来のイベントの可能性を予測する）、処方分析（さまざまなアクションと関連する結果を調べる）、機械学習にまたがる幅広い分野であり、アルゴリズムを使用して教えるプロセスを説明しますコンピューターは、データのパターンを見つけて予測する方法を説明します。

BrainStationのデジタルスキル調査によると、データサイエンティストは、既存のプラットフォームの最適化により多くの時間を費やしている他のデータプロフェッショナルとは対照的に、主に新しいアイデア、製品、サービスの開発に取り組んでいます。また、データサイエンティストは、最もよく使用されるツールがPythonであるという点で、ビッグデータの専門家の間でもユニークです。

データサイエンスは幅広い分野ですが、その最終的な目的は、データを使用してより多くの情報に基づいた意思決定を行うことです。

データマイニング

データサイエンスが幅広い分野である場合、データマイニングは、データサイエンス内で、他の方法では不明瞭または未知であった情報をデータベースから抽出するための一連の手法を表します。データマイニングは、として知られているプロセスのステップです

データベースやKDDでの知識の発見、および他の形式のマイニングと同様に、それはすべて価値のあるものを掘り起こすことです。データマイニングはデータサイエンスのサブセットと見なすことができるため、もちろん重複があります。データマイニングには、データクリーニング、統計分析、パターン認識、データの視覚化、機械学習、データ変換などの手順も含まれます。

ただし、データサイエンスが科学研究の学際的な領域である場合、データマイニングはビジネスプロセスに関係し、機械学習とは異なり、データマイニングは純粋にアルゴリズムに関係しません。もう1つの重要な違いは、データサイエンスはあらゆる種類のデータを処理し、データマイニングは主に構造化データを処理することです。

データマイニングの目標は主に、任意の数のソースからデータを取得してより使いやすくすることです。データサイエンスでは、データ中心の製品を構築し、データ主導のビジネス上の意思決定を行うことを目的としています。