ความแตกต่างระหว่าง Data mining และ Data Science?

การทำเหมืองข้อมูล

เป็นกระบวนการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ รูปแบบ และแนวโน้มจากข้อมูลดิบ การทำเหมืองข้อมูลใช้อัลกอริธึมเชิงตัวเลขที่ซับซ้อนเพื่อแยกข้อมูลและคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ในอนาคต มีบริการหลายประเภทในกระบวนการขุดข้อมูล รวมถึงการทำเหมืองข้อความ การทำเหมืองเว็บ การทำเหมืองเสียงและวิดีโอ การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพ และการทำเหมืองข้อมูลเครือข่ายสังคม การขุดข้อมูลทำได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ขั้นสูงอย่างง่าย การขุดข้อมูลเรียกว่า Knowledge Discovery in Data (KDD)

การทำเหมืองข้อมูลอาจรวมถึงการใช้แพ็คเกจซอฟต์แวร์หลายประเภทรวมถึงเครื่องมือวิเคราะห์ อาจเป็นแบบอัตโนมัติหรือต้องใช้แรงงานมากเป็นส่วนใหญ่ โดยที่พนักงานแต่ละคนจะส่งคำถามเฉพาะเจาะจงสำหรับข้อมูลไปยังที่เก็บถาวรหรือฐานข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science เป็นสาขาใหม่ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเป้าไปที่ข้อมูล Data Science เป็นสาขาสหวิทยาการที่ใช้อุปกรณ์ อัลกอริธึม และหลักการของเครื่องผสมกันเพื่อดึงข้อมูลที่ใช้งานได้จากบันทึกทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

วิทยาการข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่อง แต่แทนที่จะนำไปใช้กับตัวเอง ซึ่งจัดการด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองเพื่อเรียนรู้โลกที่ซับซ้อนของข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ของ Adata เป็นผู้รับผิดชอบงานนี้ และสามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง จัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้นเชื่อมโยงสิ่งที่ค้นพบในลักษณะที่ส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ มีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูล

ให้เราดูการเปรียบเทียบระหว่าง Data Mining และ Data Science