【51CTO.com快譯】數據科學和數據挖掘在許多人看來很相似，因此必須了解它們之間的一些主要的區別。

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如今，數據科學家通常被認為是最有前途和最有利可圖的工作之一。美國勞工統計局預計，到2029年，美國對于數據科學家的市場需求將增加到37700人。

然而，盡管人們對數據科學的工作越來越感興趣，但并不知道如何從事這個職業。因此應該了解數據科學的職業生涯，這其中包括了解不同數據流程之間的差異。

一些行業網站和大學正在提供有關數據科學的學習課程。然而，對于初學者來說，他們對于如何入門以及如何選擇有效的路徑并不總是很清楚。因為數據技術領域中一些相似的領域存在顯著的差異。因此需要了解數據挖掘與數據科學之間的重要區別。

什么是數據科學?

數據科學是一門專注于數據分析并在此基礎上取得最佳解決方案的科學。在以往，這些問題是由數學和統計學專家來處理的。隨著人工智能的進步得到了更廣泛的應用，這使得將優化和信息學納入分析方法成為可能。

實踐證明，這種新方法更加有效，因此人們必須精通這一技能才能成為數據科學家。例如，像Safetrading這樣的加密貨幣平臺都使用人工智能來檢查提供交易信號的服務，從而提高了準確性和速度。

數據挖掘與數據科學的定義

數據挖掘是一種基于大量信息分析的自動數據搜索。其目標是識別趨勢和模式，這是傳統分析技術無法做到的。復雜的數學算法用于分割數據并估計后續事件的可能性。而每個數據科學家都需要了解數據挖掘。

在哪里使用數據科學?

數據科學應用在人們工作和生活的不同領域，可以應對以下情況：

• 使用預測分析來防止欺詐
• 使用機器學習簡化營銷實踐
• 使用數據分析創建更有效的精算流程

在哪里使用數據挖掘?

如今，數據挖掘在商業、科技、醫藥、電信等行業領域得到了廣泛的應用。

信用卡交易數據分析、住房和公共服務數據分析、基于客戶偏好的商店誠信卡計劃、國家安全(入侵檢測)、人類基因組研究只是數據挖掘應用的一些用例。

成為數據科學家的六個步驟

正如人們所看到的，這兩個術語對于不懂它們的人來說可能是相似的。首先了解的就是這兩種技術應用的領域非常不同。

盡管如此，很多人希望走上一條正確的途徑成為數據科學家。以下是行業人士成為數據科學家的六個步驟：

1.學習數據科學的基礎知識

為了掌握數據科學的基礎知識，希望成為數據分析工程師的初學者需要學習統計學、概率論、線性代數等課程，這對于能夠快速有效地處理數據排列非常重要。

2.程序設計

精通程序設計將是一大優勢。初學者需要學習編程語言，這樣就可以充分利用編程的能力。

在選擇編程語言時，可以考慮學習Python。它非常適合初學者，其語法相對簡單，功能豐富，并且在勞動力市場中需求旺盛。

3.機器學習

采用機器學習技術，不再需要編寫詳細的指令來完成某些任務。因此，機器學習對于幾乎所有領域都非常重要，但最重要的是，在數據科學領域，采用機器學習將非常有效。

4.數據挖掘技術和數據可視化

數據挖掘是一個重要的研究過程。它包括根據不同的選項對隱藏的數據模型進行分析，將這些數據模型轉換為有用的信息，這些信息在數據倉庫中收集和生成，以促進旨在降低成本并增加收入的業務決策。

5.實踐經驗

學習理論知識很重要，但重要的是豐富的實踐經驗。初學者可以采用數據科學競賽平臺Kaggle發布的許多開放數據集。另外，初學者可以借鑒其他貢獻者發布的腳本，并從成功的經驗中學習。

6.資格確認

初學者在學完基礎知識并進行實踐之后，需要分析數據并嘗試參加比賽和認證考試，然后開始求職。具有認證資格將成為他們求職的一個優勢。

數據科學與數據挖掘：總結性思考

正如人們所見，數據科學與數據挖掘之間有著密切的聯系，尤其是在數據科學領域。學習者可以在網絡免費獲得在線課程和書籍，并不斷練習和參加比賽。而在掌握專業知識和開展實踐之后，他們將成為使用數據挖掘技術的數據科學家。

理解數據科學與數據挖掘的區別是非常重要的

數據技術領域有很多方面。如果考慮從事這方面的工作，則應了解數據科學與數據挖掘之間的區別。

原文標題：Deciphering The Seldom Discussed Differences Between Data Mining and Data Science，作者：Ryan Kh

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