diferencia entre minería de datos y ciencia de datos

02-Apr-2022

La minería de datos es un descubrimiento de conocimiento en los datos. El proceso de minería de datos se utiliza para descubrir patrones e información valiosa en grandes conjuntos de datos.La minería de datos mejora la toma de decisiones y el análisis de datos. Esta técnica se utiliza para describir el mineria de datos y los resultados del aprendizaje automático. Muchas organizaciones utilizan esta técnica para organizar y filtrar los datos.La mayoría de las empresas técnicas utilizan la tecnología de la minería de datos. El proceso de minería de datos está relacionado con la visualización de la recopilación de datos.

Uso de la minería de datos 

Hoy en día, la mayoría de las empresas utilizan la tecnología de minería de datos. La minería de datos se utiliza sobre todo en la recopilación y preparación de datos, en los algoritmos de minería de datos y en la evaluación de datos.

1.Objetivos empresariales

Los objetivos de negocio son los pasos críticos de la minería de datos. La mayoría de las empresas dedican poco tiempo a estos puntos importantes. Los científicos de datos y las partes interesadas trabajan juntos e identifican el problema. La minería de datos ayuda a la consulta de datos relacionados y a todos los parámetros de su proyecto de negocio.

2.Utilización en la preparación de datos

La minería de datos ayuda a identificar el conjunto de datos y a proporcionar una respuesta a las preguntas pertinentes del negocio.La minería de datos ayuda a almacenar sus datos. Estos datos se limpian y eliminan cualquier ruido. 

3.Uso en la minería de patrones 

Los científicos de datos están utilizando la tecnología de minería de datos en las relaciones de datos interesantes como los patrones secuenciales, reglas de asociación y correlación.Estos se utilizan sobre todo en los patrones de alta frecuencia como la aplicación de la frontera y poner de relieve otros fraudes sensibles.

Ciencia de los datos 

La ciencia de los datos es un dominio combinado, habilidades de programación y conocimientos matemáticos. El uso de la ciencia de los datos en algoritmos de aprendizaje de máquinas, imágenes, vídeo, audio e inteligencia artificial.La ciencia de los datos implica la limpieza, la agregación y la manipulación de los datos y proporciona un tipo específico de procesamiento.La mayoría de las organizaciones utilizan modelos de IA de ciencia de datos.

La ciencia de los datos es importante 

La ciencia de los datos permite a las organizaciones comprender de forma eficiente los datos gigantescos procedentes de múltiples fuentes. La ciencia de  datos permite obtener información más valiosa y tomar decisiones más inteligentes basadas en los datos. La mayoría de las empresas de TI utilizan la ciencia de los datos en ámbitos técnicos como el sector del marketing, los recursos humanos y el departamento de sanidad, la banca y las finanzas, así como en otros sectores.

Importancia de la ciencia de los datos en los negocios 

La ciencia de los datos es importante en los negocios. La ciencia de los datos es capaz de medir, rastrear y registrar el rendimiento del negocio y mejorar la toma de decisiones.Ciencia de datos son para analizar y tomar decisiones críticas son junto con el cliente mejor.

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