در دنیای داده از دو اصطلاح دیتا ساینس و داده کاوی بیشتر از سایر اصطلاحات استفاده می شود. آیا می دانید دیتا ساینس و داده کاوی دقیقا چه هستند و تفاوت این دو چیست؟ آیا می دانید افراد زیادی هستند که هنوز تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی را نمی دانند؟ به همین دلیل در این مقاله تصمیم گرفتیم مطالبی را در این حوزه مطرح نماییم. لطفا تا انتهای مقاله با مکعب همراه شوید.

حتما بخوانید :

دیتا ساینس چیست؟

کاربرد پایتون در علم داده

مقایسه هوش تجاری و علم داده

تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی

کسب ‌وکارها و سازمان ‌های مختلف به درک ارزش بزرگی رسیده اند، که در مقادیر زیادی از داده ‌هایی که به صورت روزانه جمع ‌آوری می‌شوند، پنهان است؛ و این باعث شده است که این بیزینس ها شروع به معرفی و به کارگیری تکنیک های مختلف برای درک این پتانسیل و ارزش آن نمایند.

در حقیقت، هدف نهایی، بدست آوردن بینش عملی از داده های موجود است. دیتا ساینس و داده کاوی هر دو مربوط به این حوزه می شود. اگر چه برخی افراد از علم داده و داده کاوی به جای یکدیگر استفاده می کنند، اما تفاوت های قابل توجهی بین این دو عبارت وجود دارد. که در این مقاله به آن ها پرداخته ایم. اما قبل از آن بهتر است مختصری در مورد هر کدام از این دو اصطلاح بدانید.

مختصری در مورد دیتا ساینس

دیتا ساینس یا علم داده، یک حوزه میان رشته ای است که شامل استفاده از روش ها، الگوریتم ها، فرآیندها و سیستم های علمی برای استخراج دانش و بینش از حجم زیادی از داده های ساختار یافته و بدون ساختار است. دیتا ساینس به نوبه خود برای ساخت مدل های تحلیلی پیش بینی کننده و تجویزی استفاده می شود.

علم داده با کلان داده (big data)، یادگیری عمیق و داده کاوی مرتبط است. دیتا ساینس در واقع تلفیقی از داده ها و محاسبات است و همه چیز در مورد ساخت مدل، تجزیه و تحلیل، اعتبارسنجی مدل، استفاده از داده ها از استقرار بهترین مدل و مواردی از این قبیل را شامل می شود. در علم داده یا دیتا ساینس در واقع ترکیبی از علوم کامپیوتر و آمار استفاده می شود.

تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی

مراحل فرآیند علم داده

فرآیند دیتا ساینس شامل شش مرحله می باشد که عبارتند از :

  • چارچوب بندی مسئله
  • جمع‌آوری داده‌های خام مورد نیاز برای مشکل
  • پردازش داده ها برای تجزیه و تحلیل
  • کاوش در داده ها
  • انجام تجزیه و تحلیل عمیق
  • انتقال نتایج تجزیه و تحلیل

کاربردهای علم داده

برخی از مهم ترین کاربردهای علم داده عبارتند از:

  • تشخیص تقلب و خطر
  • انجام تبلیغات هدفمند
  • تشخیص گفتار
  • حوزه مراقبت های بهداشتی
  • تشخیص تصویر به صورت پیشرفته
  • جستجو در اینترنت
  • برنامه ریزی مسیر خطوط هوایی

مختصری در مورد داده کاوی

داده کاوی فرآیند شناسایی الگوها در مجموعه داده های بزرگ است و شامل ترکیب روش هایی در سیستم های پایگاه داده، آمار و یادگیری ماشین است. هدف کلی این زیر رشته در علوم کامپیوتر و آمار، استخراج اطلاعات از مجموعه داده های بزرگ یا کتابخانه های داده با استفاده از الگوریتم های پیچیده ریاضی و تبدیل آن ها به ساختاری قابل درک برای استفاده بیشتر است.

فرآیندهای داده کاوی شامل انواع مختلفی از خدمات است که عبارتند از :

  • وب کاوی
  • استخراج متن
  • استخراج صدا
  • ویدئو کاوی
  • داده کاوی شبکه های اجتماعی
  • داده کاوی تصویری

داده کاوی که به آن کشف دانش در داده ها (KDD) نیز گفته می شود، با کمک نرم افزارهای ساده یا پیشرفته انجام می شود.

تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی

مراحل فرایند داده کاوی

  • درک کسب وکار
  • درک داده ها
  • آماده ‌سازی داده‌ها
  • مدل‌سازی
  • ارزیابی
  • استقرار

کاربردهای داده کاوی

برخی از مهم ترین کاربردهای داده کاوی عبارتند از :

  • تحلیل بازار
  • آنالیز مالی
  • آموزش عالی
  • تشخیص تقلب

تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی

اکنون تا حدودی با هر کدام از اصطلاحات دیتا ساینس و داده کاوی آشنا شدید، ما ممکن است هنوز دقیقا ندانید تفاوت دیتا ساینس و علم داده چیست ! بنابراین در این بخش تفاوت دیتا ساینس و علم داده را به طور کامل عنوان کرده ایم.

  • بزرگ ترین تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی در شرایطی که از آن ها استفاده می شود، نهفته است. به این معنا که دیتا ساینس حوزه وسیعی دارد که شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ ها و استخراج بینش ‌های عملی از آن ها می باشد؛ در حالی که داده‌کاوی در درجه اول شامل یافتن اطلاعات مفید در یک مجموعه داده و استفاده از آن برای شناسایی الگوهای پنهان است.
  • تفاوت دیگر دیتا ساینس و داده کاوی این است که علم داده شامل چند رشته آمار، تجسم داده ها، علوم اجتماعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و داده کاوی است؛ بنابراین داده کاوی زیر مجموعه ای از علم داده است.
  • یک متخصص علوم داده را می توان تا حدی ترکیبی از یک محقق هوش مصنوعی (AI)، مهندس یادگیری ماشین، مهندس یادگیری عمیق و تحلیلگر داده در نظر گرفت. از طرف دیگر، یک متخصص داده کاوی لزوما نمی تواند تمام این نقش ها را داشته باشد و به تمامی این تخصص ها مسلط باشد. این مورد نیز یک تفاوت دیتا ساینس و علم داده است.
  • اگر بخواهیم به تفاوت دیتا ساینس و علم داده از منظر نوع داده بنگریم، نوع داده های مورد استفاده در علم داده بیشتر از انواع داده های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته می باشد. اما در داده کاوی بیشتر از داده های ساختار یافته استفاده می شود.
  • هنگام در نظر گرفتن ماهیت کار، متوجه یک تفاوت دیگر بین علم داده و داده کاوی می شویم. کشف الگوها و تجزیه و تحلیل آن ها جزء کلیدی داده کاوی است. اما علم داده علاوه بر اینکه شامل کشف الگوها و تجزیه و تحلیل آن ها است، شامل پیش‌بینی رویداد های آینده با استفاده از داده‌ های حال و گذشته، با استفاده از ابزارها و فناوری ‌های مختلف است.
  • تفاوت دیگر دیتا ساینس و علم داده این است که دیتا ساینس بر علم داده تمرکز دارد، در حالی که داده کاوی عمدتاً به فرآیند تشخیص ناهنجاری ها و ناسازگاری ها و پیش بینی نتایج مربوط می شود.

تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی

تفاوت دیتا ساینس و علم داده به طور مختصر

در این بخش از مقاله تفاوت دیتا ساینس و علم داده را به اختصار عنوان نموده ایم.

  • دیتا ساینس یک رشته مطالعاتی است؛ در حالی که داده کاوی یک تکنیک است و بخشی از فرآیند KDD.
  • دیتا ساینس مربوط به جمع آوری، پردازش، تجزیه و تحلیل و استفاده از داده ها در عملیات های مختلف است؛ در حالی که داده کاوی مربوط می شود به استخراج اطلاعات ارزشمند از داده ها.
  • دیتا ساینس با همه نوع داده سروکار دارد، از جمله داده های ساختاریافته، بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته. داده کاوی در درجه اول با داده های ساختار یافته سروکار دارد.
  • فرایند دیتا ساینس شامل تمیز کردن و تجسم داده، آمار و غیره است؛ بنابراین، علم داده یک ابرمجموعه ای از داده کاوی است. و داده کاوی زیرمجموعه ای از علم داده است.
  • از دیتا ساینس اساساً برای اهداف علمی استفاده می شود. در حالی که از داده کاوی در درجه اول برای اهداف تجاری استفاده می شود.

کلام پایانی : تفاوت دیتا ساینس و علم داده چیست؟

در این مقاله به ذکر توضیحات مختصری در مورد دیتا ساینس و داده کاوی پرداختیم و تفاوت دیتا ساینس و داده کاوی را مطرح نمودیم. در نهایت باید بگوییم وقتی صحبت از مدیریت حجم داده ‌های رو به رشد به میان می آد، هر دو، علم داده و داده‌کاوی،  نقش مهمی در کمک به کسب و کارها در شناسایی فرصت‌ ها و تصمیم‌گیری های صحیح دارد.

بنابراین، در حالی که هدف علم داده و داده کاوی به نوعی مشابه یکدیگر است، و عبارتست از به دست آوردن بینشی برای کمک به عملکرد بهتر و رشد کسب ‌وکارها، تفاوت ‌های کلیدی در ابزارها و فناوری‌ های پیاده ‌سازی شده و ماهیت کار این دو نهفته است.