資料科學、機器學習和資料挖掘的差異

資料幾乎無處不在。目前存在的數字資料量正在快速增長。這個數字每兩年翻一番，完全改變了我們的基本生存方式。根據IBM的一篇論文，2012年每天生成約25億千兆位元組的資料。《福布斯》的另一篇文章告訴我們，資料的增長速度比以往任何時候都要快。該文章還暗示，到2020年，每秒将為這個星球上的所有人類居民開發約17億新資訊。随着資料以更快的速度增長，出現了與處理和處理資料相關的新術語。這些包括資料科學，資料挖掘和機器學習。在以下部分中，我們将為您提供關于這些術語的詳細見解。

什麼是資料科學？

Data Science

資料科學處理結構化和非結構化資料。該字段包含與資料的清理，準備和最終分析相關的所有内容。資料科學結合了程式設計，邏輯推理，數學和統計學。它以最巧妙的方式捕獲資料，并鼓勵以不同的視角看待事物的能力。同樣，它還會清理，準備和對齊資料。簡而言之，資料科學是用于提取資訊和資料見解的幾種技術的保護傘。資料科學家負責建立資料産品和其他一些基于資料的應用程式，這些應用程式以傳統系統無法做到的方式處理資料。

什麼是資料挖掘？

Data Mining

資料挖掘隻是從以前難以了解和未知的巨大資料庫中收集資訊，然後使用該資訊制定相關業務決策的過程。簡而言之，資料挖掘是在知識發現過程中用于區分以前未知的關系和模式的各種方法的集合。是以，我們可以将資料挖掘稱為其他各個領域的融合，例如人工智能，資料室虛拟基礎管理，模式識别，資料可視化，機器學習，統計研究等。資料挖掘過程的主要目标是從各種資料集中提取資訊，以嘗試将其轉換為适當且易于了解的結構，以供最終使用。

什麼是機器學習？

Machine Learning

機器學習是一種人工智能，負責為計算機提供學習新資料集的能力，而無需通過顯式源進行程式設計。它主要關注于幾種計算機程式的開發，這些程式可以在暴露于新資料集時以及在暴露于新資料集時進行轉換。機器學習和資料挖掘遵循相對相同的過程。但是它們可能并不相同。機器學習遵循資料分析方法，該方法負責以分析方式自動進行模型建構。它使用算法從資料中反複擷取知識，并且在此過程中；它使計算機無需外部程式的任何幫助即可找到看似隐藏的見解。為了從資料挖掘中獲得最佳結果，将複雜的算法與正确的流程和工具配對。

這三個術語有什麼差別？

如前所述，資料科學家負責提供以資料為中心的産品和應用程式，這些産品和應用程式以傳統系統無法處理的方式處理資料。資料科學的過程更加關注于處理任何類型資料的技術能力。與資料挖掘和資料機器學習不同，它負責評估特定産品或組織中資料的影響。

資料科學側重于資料科學，而資料挖掘則與過程有關。它處理在大資料集中發現新模式的過程。它可能顯然類似于機器學習，因為它對算法進行了分類。但是，與機器學習不同，算法隻是資料挖掘的一部分。在機器學習中，算法用于從資料集中擷取知識。但是，在資料挖掘中，算法也隻是作為過程的一部分進行組合。與機器學習不同，它并不完全專注于算法。