Разница между наукой о данных и визуализацией данных
Наука о данных: Наука о данных - это изучение данных. Он включает в себя разработку методов записи, хранения и анализа данных для извлечения полезной информации. Цель науки о данных - получить знания из любого типа данных, как структурированных, так и неструктурированных. Наука о данных - это термин для набора областей, которые ориентированы на анализ наборов больших данных и обнаружение тенденций, методов, новых идей и процессов. Он работает с любыми объемами данных. Некоторые из приложений науки о данных: электронная коммерция, производство, банковское дело, здравоохранение, транспорт, финансы и т. Д. Наука о данных - это «концепция анализа данных, машинного обучения и унификации статистики» для понимания реальных явлений с помощью данных. .
Визуализация данных: визуализация данных - это графическое представление информации и данных в графическом или графическом формате (например, диаграммы, графики и карты). Инструменты визуализации данных предоставляют доступный способ видеть и понимать тенденции, закономерности в данных и выбросы. Инструменты и технологии визуализации данных необходимы для анализа огромных объемов информации и принятия решений на основе данных. Концепция использования изображений для понимания данных использовалась веками. Общие типы визуализации данных - это диаграммы, таблицы, графики, карты, информационные панели.
Ниже приведена таблица различий между наукой о данных и визуализацией данных:
| На основе | Наука о данных | Визуализация данных |
|---|---|---|
| Определение | Наука о данных - это изучение данных. Он включает в себя разработку методов записи, хранения и анализа данных для извлечения полезной информации. | Визуализация данных - это графическое представление информации и данных в графическом или графическом формате (например, диаграммы, графики и карты). |
| Процесс | Очистка данных, моделирование, измерения, сбор данных, интеллектуальный анализ данных, изменение данных. | Представьте его в любой форме диаграммы или графиков. |
| Концепция | Понимание данных. Пояснение к данным. Прогнозы. | Представление данных. |
| Заявление | Прогнозы. Прогнозы, такие как следующая модель выпуска I-Phone или победители чемпионата мира по футболу. | Метрики организации, Ключевые показатели эффективности |
| Инструменты | Python, R, Matlab | Таблица, SAS, Power BI, d3 js |
| Кто это делает? | Специалисты по анализу данных, математики, аналитики данных | Специалисты по данным, UI / UX |
| Значимость | Многие организации при принятии решений полагаются на науку о данных. | Это помогает специалистам по данным понять источник и способы решения проблемы. |
| Навыки и умения | Статистика, алгоритмы | Анализ данных и методы построения графиков. |