Differenza tra data mining e data science
Adesso viviamo in un mondo digitale e la maggior parte della nostra economia globale è diventata digitale. In pratica, 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 Data Science in italiano scienza dei dati 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 data science è un campo interdisciplinare che utilizza una combinazione di strumenti, algoritmi e principi della 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 (abbreviato con DM) 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 schemi statistici da quei 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
La data science o scienza dei dati è un campo interdisciplinare dell’informatica che utilizza una miscela di strumenti, algoritmi e principi della macchina per estrarre informazioni utilizzabili da dati sia strutturati che non strutturati. È un campo di studio emergente che si concentra sulla comprensione del complesso mondo dei dati. Il data mining, d’altra parte, può essere descritto come la scienza per estrarre informazioni utili da grandi set di dati o database. Il data mining può essere utilizzato come sinonimo di un altro termine comunemente usato, “scoperta della conoscenza dai dati” o KDD.
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.
Applicazioni data mining e data science
La Data Science è un campo multidisciplinare che comprende una serie di aree correlate come sistemi di database, ingegneria dei dati, analisi dei dati, visualizzazione, modellazione predittiva, sperimentazione e business intelligence. La scienza dei dati copre un’ampia gamma di tecniche, applicazioni e discipline. Il data mining, d’altra parte, consiste nello scoprire informazioni preziose dall’enorme quantità di dati e trasformare tali dati in conoscenza organizzata. Il data mining è solo una parte di un processo KDD più ampio, mentre la data science è una combinazione di tecniche e processi che possono includere anche il data mining.
