Diferencias entre la minería de datos y ciencia de datos

Con el crecimiento de los datos, la jerga tecnológica y los términos asociados a ella también tienden a crecer, por lo que la mayoría de las personas se sienten confundidos sobre estos términos y su significado real, y la diferencia entre ellos, ya que en ocasiones suenan de manera similar.

El significado de la palabra ciencia y minería son polos opuesto y es diferente en su propio sentido. Pero, la trampa aquí es que cuando la palabra datos es añadido, ellos forman una asociación cercana.

La minería de datos y la ciencia de datos son dos de los temas más importantes de la tecnología. Ambos campos giran en torno a los datos. Sin embargo, la forma en que utilizan los datos es diferente. Además, los conocimientos necesarios para llevar a cabo operaciones en estos campos también son diferentes. Por lo tanto, comprenderemos los conceptos detrás de estos dos campos y analizaremos sus diferencias clave.

Minería de datos

Si descomponemos el término, la minería se refiere a la extracción de minerales valiosos. Hoy en día, los datos son el mineral más caro. Por lo tanto, para extraes datos utilizables de un conjunto dado de datos bruto, utilizamos la minería de datos. A través de la minería de datos, extraemos información útil en un conjunto de datos dado para extraer patrones e identificar relaciones.

Con la minería de datos se trata de encontrar información significativa en un conjunto de datos y usar esta información para descubrir futuros patrones ocultos. Es un paso importante que a menudo incluye el análisis de la gran cantidad de datos históricos que eran oscuros y desconocidos.

El proceso de minería de datos es un proceso complejo que implica un almacenamiento intensivo de datos, así como potentes tecnologías computacionales. Además, la minería de datos no solo se limita a la extracción de datos, sino que también se utiliza para la transformación, limpieza, integración de datos y análisis de patrones.

Existen varios parámetros importantes en la minería de datos, tales como reglas de asociación, clasificación, agrupación y pronóstico. Algunas de las características clave de la minería de datos son:

  • Predicción de patrones basados en las tendencias de los datos
  • Cálculo de las predicciones de los resultados
  • Creación de información en respuesta al análisis
  • Centrarse en base de datos más grandes
  • Agrupación de los datos visuales

El descubrimiento de conocimientos es una parte esencial de la minería de datos. Los pasos importantes de la minería de datos son los siguientes:

  • Recolección de datos: el primer paso es recopilar y combinar datos de todas las fuentes diferentes que se tengan disponible. Acá integramos los datos, combinando múltiples fuentes de datos en una.
  • Limpieza de datos: los datos seleccionados pueden contener errores, valores perdidos e inconsistencias que necesitan ser limpiados. En ese proceso se requieren diferentes técnicas y herramientas. En este paso también seleccionamos los datos que son útiles para el análisis posterior, recuerda que no todos los datos recopilados son útiles.
  • Análisis de datos: ahora es el momento de aplicar las técnicas necesarias para el proceso de minería de datos y descubrir patrones interesantes. Acá extraemos datos útiles del conjunto de datos. Este es el corazón del proceso de minería de datos. Acá se utilizan diferentes herramientas y algoritmos de Machine Learning para extraer los datos en busca de patrones y predecir futuras tendencias.
  • Interpretación: este es el paso final en este proceso, y es de acuerdo a los resultados obtenidos durante el análisis son interpretados para tomar conclusiones importantes como predicciones, así como también la toma de decisiones.

Hay varias aplicaciones de la minería de datos, tales como:

  • Análisis de mercado y de almacenamiento
  • Detección de fraude
  • Gestión de riesgo y análisis corporativo
  • Análisis del valor de ciclo de vida del cliente

Ciencia de datos

La ciencia de datos es uno de los trabajos de moda del siglo XXI. Ha sido calificado como trabajo más sexy del siglo XXI por la revista Harvard Business Review. En los últimos años, se ha convertido en una palabra de moda que ha ganado mucho atractivo.

La aparición de tecnologías avanzadas en el campo de la informática ha contribuido a un aumento masivo de los datos. Las empresas necesitan analizar y obtener información significativa a partir de los datos. Esta posición especial está calificada para un científico de datos con conocimientos en herramientas de estadísticas y computacionales. Con el conocimiento de Machine Learning, un científico de datos es capaz de predecir eventos futuros. La ciencia de datos es, por lo tanto, una vasta disciplina que involucra varias operaciones de datos como la extracción de datos, el procesamiento de datos, el análisis de datos y la predicción de datos.

La ciencia de datos tiene sus raíces en múltiples disciplinas como matemáticas, estadísticas y programación de computadoras. Las industrias necesitan científicos de daos que puedan ayudarles a tomar decisiones poderosas basadas en datos. Existen abundantes puestos en el campo de la ciencia de datos. Esto se debe a que los datos son omnipresentes. Se ha expandido exponencialmente y ha creado la necesidad de su análisis.

En fin, la ciencia de datos es un campo de estudio que incluye grandes análisis de datos, minería de datos, modelado predictivo, visualización de datos, matemáticas y estadísticas, ciencias sociales y del comportamiento, entre muchas otras áreas. Los científicos de datos crean varios productos y aplicaciones basados en datos y que se ocupan de ellos.

Los siguientes son los pasos a seguir para científico de datos:

  • Extracción de datos: el primer paso en la ciencia de datos es la recuperación de datos. Los datos recuperados pueden ser en forma de datos estructurados y no estructurados. Existen varias bases de datos que soportan consultas de recuperación de datos como SQL.
  • Preprocesamiento de datos: este paso implica la limpieza de datos, la transformación de datos y la sustitución de los valores que faltan. Este es el paso más importante, ya que organiza los datos y los hace útiles para un análisis posterior.
  • Análisis de datos: implica el uso de varios métodos estadísticos como las estadísticas inferenciales y las estadísticas descriptivas para encontrar patrones y tendencias dentro de los datos.
  • Generación de predicciones: el siguiente paso importante es generar predicciones utilizando los algoritmos de Machine Learning. Hay varios tipos de predicciones y clasificaciones que se realizan en los datos históricos para pronosticar eventos futuros, así como patrones de captura dentro de los datos.
  • Optimización de modelos: el paso final es optimizar el modelo de Machine Learning para mejorar su rendimiento y ofrecer resultados precisos.

Minería de datos vs ciencia de datos

  • La ciencia de datos existe desde los años sesenta, mientras que el término minería de datos se generalizó entre las comunidades de base de datos en los años noventa.
  • La ciencia de datos en un área y la minería de datos es una técnica.
  • La ciencia de datos es un conjunto de operaciones de datos que también incluye la minería de datos.
  • El propósito de la ciencia de datos es construir modelos predictivos, análisis social, descubrir hechos desconocidos, mientras que el propósito de la minería de datos es encontrar información o hechos previamente desconocidos o ignorados.
  • La ciencia de datos se ocupa de todo tipo de datos, ya sean estructurados, no estructurados o semiestrucutrados, y la minería de datos se ocupa principalmente de datos estructurados.
  • Un científico de datos es responsable de desarrollar productos de datos para la industria. Por otro lado, la minería de datos es responsable de extraer datos útiles de otra información innecesaria.
  • Mientras que la ciencia de datos es un campo cuantitativo, la minería de datos se limita a los roles de negocios que requieren información específica para ser extraída.
  • Un científico de datos está obligado a realizar múltiples operaciones como el análisis de datos, el desarrollo de modelos predictivos, el descubrimiento de patrones ocultos, etc. Por el contrario, la minería de datos implica el modelado estadístico para desenterrar información útil.

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