Penambangan Data dan Ilmu Data – Tabel Perbedaan mereka yang mendasar

Dengan meningkatnya dunia digital, menganalisis data adalah tugas yang sulit. Untuk itu, orang mencari profesional seperti data mining dan data science.

Mereka akan membantu mengumpulkan data ini menggunakan bahasa pemrograman, kemudian menganalisisnya, dan kemudian memberikan solusi yang lebih baik.

Mereka menggunakan keterampilan dan konsep pemecahan masalah dan matematika mereka untuk sampai pada solusi ini.

Penambangan Data berbeda dengan Ilmu Data:

Perbedaan antara Data Mining dan Data Science adalah menangani data dalam jumlah besar sehingga data yang ada akan dihapus dan diubah menjadi data yang dapat dibaca disebut data mining. Ilmu data digunakan untuk mengekstraksi informasi dari sejumlah besar data. Penambangan data terutama digunakan di bidang ilmiah. Ilmu data terutama berurusan dengan bidang yang terkait dengan bisnis.

Penambangan data digunakan oleh organisasi untuk memecahkan masalah bisnis besar dengan mengekstraksi data spesifik dari sekumpulan besar basis data yang diberikan.

Ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti di sektor kesehatan, teknik manufaktur, perbankan keuangan, deteksi penipuan, pendidikan, deteksi kebohongan, dan analisis keranjang pasar.

Memiliki pemahaman dasar tentang basis data dan bahasa pemrograman terkait akan berguna dalam penambangan data.

Ilmu data adalah bidang di mana orang akan melakukan analisis data tingkat lanjut. Ada banyak pekerjaan bergaji tinggi yang tersedia untuk dilakukan oleh data scientist karena dunia digital tempat kita tinggal.

Dua bahasa utama yang terutama terlibat dalam pembelajaran ilmu data adalah R dan Python. Orang perlu menguasai kedua bahasa ini bersama dengan keterampilan pemecahan masalah yang baik untuk berhasil dalam pekerjaan ini.

Tabel perbandingan:

Pengertian Penambangan Data?:

Dengan bantuan metode ini, Anda dapat meningkatkan biaya pendapatan, meningkatkan hubungan pelanggan, dan dapat mengurangi risiko. Dalam penambangan data, Anda harus membersihkan data mentah, lalu menemukan polanya.

Proses selanjutnya adalah pembuatan model. Setelah Anda membuat model, Anda harus menguji model tersebut. Untuk ini, Anda perlu mengetahui tentang pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data.

Ada banyak jenis penambangan data yang tersedia seperti penambangan data bergambar, penambangan media sosial, penambangan audio, penambangan teks, penambangan web, dan penambangan video. Penambangan data juga dapat dilakukan dengan menggunakan excel.

Untuk ini, Anda perlu mengetahui tentang database excel dan SQL. Banyak perusahaan perangkat lunak besar melakukan penambangan data. Diantaranya, Sisense berdiri di posisi pertama. Dengan bantuan penambangan data, organisasi dapat mengaktifkan data berbasis pengetahuan dengan mudah.

Ini adalah salah satu proses hemat biaya saat Anda membandingkannya dengan aplikasi data statistik lainnya. Ini adalah salah satu proses cepat di mana Anda dapat menganalisis sejumlah besar data dalam waktu singkat.

Kelemahan dari penambangan data adalah beberapa organisasi akan menjual data pengguna ke beberapa organisasi lain untuk mendapatkan uang. Perangkat lunak analitik data membutuhkan pelatihan yang sangat canggih untuk bekerja. Anda tidak bisa begitu saja bekerja dengan perangkat lunak biasa.

Pengertian Ilmu Data?:

Ilmu data adalah bentuk pembersihan dan manipulasi data untuk melakukan analisis data tingkat lanjut. Ini adalah bidang studi yang melibatkan keterampilan pemrograman, pengetahuan matematika dan statistik.

Ini akan menghasilkan wawasan yang baik. Berdasarkan itu, analis akan mengubah bisnis menjadi lebih baik. Ilmuwan data menemukan pertanyaan mana yang perlu dijawab.

Berdasarkan itu, mereka harus menemukan data yang relevan. Untuk ini, mereka perlu memiliki keterampilan analitis bisnis dan kemampuan untuk membersihkan dan menyajikan data.

Banyak organisasi bisnis menggunakan ilmuwan data untuk menganalisis dan mengelola sejumlah besar data. Ini adalah bidang tempat Anda bisa mendapatkan wawasan tentang data terstruktur dan tidak terstruktur.

Mereka perlu menggunakan metode dan algoritme ilmiah yang berbeda untuk memecahkan data. Ini adalah salah satu karir yang bagus dalam hal tujuan belajar.

Topik utama yang terlibat dalam ilmu data adalah statistik, intelijen bisnis, matematika, algoritme, pengkodean, struktur data, dan pembelajaran mesin.

Karena evolusi IoT, yang tidak lain adalah internet of things, akan ada permintaan besar akan data scientist di masa depan. Jutaan pekerjaan akan muncul untuk ilmuwan data.

Untuk mengikuti kursus ilmu data, Anda harus memiliki gelar sarjana di bidang terkait. Alangkah baiknya jika Anda mengejar gelar master daripada belajar sendiri. Karena banyak orang berjuang untuk mencari pekerjaan setelah belajar mandiri.

Perbedaan Utama Antara Penambangan Data dan Ilmu Data:

1. Penambangan data adalah area di mana orang akan berurusan dengan data dalam jumlah besar. Di sisi lain, ilmu data melibatkan penggalian informasi dari sejumlah besar data.
2. Tujuan utama dari data mining adalah ilmiah. Di sisi lain, tujuan utama ilmu data adalah bisnis.
3. Tipe data yang terlibat dalam penambangan data adalah terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Di sisi lain, tipe data yang terlibat dalam ilmu data terstruktur.
4. Tujuan dari data mining adalah untuk membuat data lebih stabil. Di sisi lain, tujuan ilmu data adalah menjadikan data-sentris menuju suatu organisasi.
5. Penambangan data juga disebut arkeologi data. Di sisi lain, ilmu data juga disebut ilmu berbasis data.

Referensi:

1. https://books.google.com/books?hl=id&lr=&id=EZAtAAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=difference+between+data+mining+and+data+science&ots=ylYONt6TBV&sig=iD3ZhIyC9Fu8586hSdJz2VfBYYc
2. https://books.google.com/books?hl=id&lr=&id=pQws07tdpjoC&oi=fnd&pg=PP1&dq=difference+between+data+mining+and+data+science&ots=tAGxWYqGZW&sig=jUhs2Fioxch1w3pqGdGjHiYOed4

Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ♥️