Differenza tra data mining e data science in informatica

Adesso viviamo in un mondo digitale. La maggior parte della nostra economia globale è diventata digitale. È in atto una trasformazione fondamentale e l’attenzione si concentra maggiormente su una vasta gamma di applicazioni. La fusione di informatica e comunicazioni ha svolto un ruolo chiave in questa trasformazione. L’emergere del web e dei social network ha portato alla generazione di enormi quantità di dati ogni secondo, il che presenta sia opportunità che sfide per la teoria. L’enorme volume di dati richiede un cambiamento nella nostra comprensione dei dati e di come estrarre informazioni utilizzabili dai dati. Mentre le aree tradizionali dell’informatica rimangono importanti, lo scricchiolio attraverso gli enormi volumi di dati richiede strumenti e tecnologie della nuova era come Data Science e Data Mining.

Data science

La scienza dei dati (in inglese data science) è un campo emergente dell’informatica che si concentra sui dati. C’è stato molto clamore nei media sulla “scienza dei dati”, ma mancano le definizioni intorno alla terminologia più basilare. Che cos’è comunque la Data Science? In che modo la Data Science è correlata ai Big Data? La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza una miscela di strumenti, algoritmi e principi macchina per estrarre informazioni utilizzabili da dati strutturati e non strutturati. La scienza dei dati non è solo statistica o apprendimento automaticoma piuttosto un archivio a sé stante, che si occupa di analisi e modellazione dei dati per comprendere il complesso mondo dei dati. Un data scientist è il responsabile di questo lavoro; raccoglie i dati da una varietà di fonti, organizza e analizza i dati, quindi comunica i risultati in modo tale da influenzare efficacemente le decisioni aziendali. L’obiettivo è estrarre informazioni utili dai dati.

Data mining

Il data mining è il processo di scoperta di anomalie, modelli e correlazioni all’interno di grandi set di dati grezzi per estrarre informazioni utili. Il data mining è la scoperta della conoscenza dalla grande quantità di dati raccolti su base giornaliera. Trasforma semplicemente una vasta raccolta di dati grezzi in conoscenza. È correlato all’apprendimento automatico e può essere descritto come la scienza dell’estrazione di informazioni utili da grandi set di dati o database. Il data mining può essere applicato a una varietà di campi come metodo di analisi dei dati per trovare risultati. Può essere visto come un risultato naturaleevoluzione della tecnologia dell’informazione. L’obiettivo del data mining è scoprire le proprietà dei dati esistenti che erano precedentemente sconosciuti e trovare regole o modelli statistici da tali dati al fine di risolvere problemi di elaborazione complessi. In termini semplici, il data mining è il knowledge mining dai dati.

Differenza data mining e data science

In poche parole, il data mining è un processo utilizzato per trasformare i dati grezzi in informazioni utilizzabili, mentre la data science è un campo multidisciplinare che implica l’acquisizione e l’archiviazione di dati, l’analisi e l’ottenimento di preziose informazioni dai dati. La scienza dei dati utilizza alcuni metodi computazionali specializzati per scoprire informazioni significative e utili all’interno di un set di dati al fine di ricavare informazioni preziose dai dati per avere un impatto positivo sulle operazioni aziendali. Il data mining è solo un processo di scricchiolio attraverso i database esistenti per generare nuove informazioni.

Obiettivo data mining e data science

Il data mining è un processo utilizzato per trasformare i dati grezzi in informazioni utilizzabili. L’obiettivo del data mining è scoprire le proprietà dei dati esistenti che erano precedentemente sconosciuti e trovare regole o modelli statistici da tali dati al fine di risolvere problemi di elaborazione complessi. Data Science invece non è solo statistica o apprendimento automatico, ma piuttosto un archivio a sé stante. L’obiettivo della scienza dei dati è utilizzare alcuni metodi computazionali specializzati per scoprire informazioni significative e utili all’interno di un set di dati al fine di prendere decisioni importanti.