¿Qué relación hay entre data mining y Data Science?
Machine Learning vs Data Mining (en español: Machine Learning o Data Mining). Indudablemente en alguna ocasión, más que nada a quienes nos encontramos en el planeta de la tecnología, nos pasó por la cabeza el interrogante: ¿exactamente en qué se distinguen la educación automático y la minería de datos?
Big Data maneja big data
La meta del big data es fundamentalmente solucionar el inconveniente de tratar proporciones enormes de datos de calidad variable. De forma frecuente son de varios tipos distintas, que se atrapan y procesan en ocasiones a alta velocidad o en el mismo instante. No es una labor simple, cuando menos.
Resumiendo, se puede meditar que Big Data es un término relativo que se aplica a enormes conjuntos de datos que necesitan una entidad, utilizando el hardware mucho más fuerte, el programa mucho más creado, las técnicas de procesamiento, la tecnologías de visualización y bases de datos. Ocuparse de solucionar inconvenientes socios a Data Science y modelos con especificaciones afines.
Exploración de datos
La meta de esta etapa va a ser hallar una entendimiento intensamente de los datos, qué representan, de qué manera lo hacen y sus sutilezas.
– ¿Qué representan? Entender el objeto de análisis desde la visión de los datos libres.
Un Data Scientist se hace cargo de
- Trabajar y desarrollar modelos de estudio automático y mecanismos de análisis.
- Utilice la minería de datos fundamentada en los métodos recientes.
- Se hace cargo de adivinar ocasiones comerciales en el momento en que emplea el saber que se quita de la información.
- El análisis de la información se considera simple de comprender para otros clientes que no administran este conocimiento.
- El trabajo del analista de datos está mucho más enfocado a solucionar inconvenientes empresariales.
- El analista de datos prosigue destinado a la obtenida de datos, haciendo un trabajo en conjunto con otros departamentos, como la ingeniería, por servirnos de un ejemplo.
- Dedicado íntegramente a documentar tipos y construcciones de datos empresariales.
¿Qué es la ciencia de datos?
Los datos por sí mismos no proponen ningún valor a priori, ni a las compañías ni a la sociedad. En ocasiones no son inteligibles o entendibles a fácil vista, y es precisa una transformación anterior de exactamente los mismos para lograr interpretarlas.
Data Science supone métodos, procesos y modelos científicos para hacer esta extracción de valor. La ciencia de datos incluye campos de análisis así como el análisis descriptivo, las estadísticas, la minería de datos o la minería de datos o la educación automático o la educación automático. La ciencia de datos, desde algo básico como el análisis descriptivo hasta algo evolucionado como la implementación de modelos predictivos, deja a las organizaciones conseguir información importante de estos datos, advertir patrones, y de esta manera hallar virtudes competitivas, detectar novedosas ocasiones de negocio y progresar la experiencia del usuario.
