डेटा माइनिंग
यह कच्चे डेटा से उपयोगी जानकारी, पैटर्न, और प्रवृत्तियों को निकालने की एक प्रक्रिया है। डेटा माइनिंग डेटा को विभाजित करने और भविष्य की घटनाओं की संभावना की गणना करने के लिए परिष्कृत संख्यात्मक एल्गोरिदम का उपयोग करती है। डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं में कई प्रकार की सेवाएं शामिल हैं, जिनमें टेक्स्ट माइनिंग, वेब माइनिंग, ऑडियो और वीडियो माइनिंग, चित्रात्मक डेटा माइनिंग, और सोशल नेटवर्क डेटा माइनिंग शामिल हैं। डेटा माइनिंग सरल या उन्नत सॉफ्टवेयर के माध्यम से की जाती है। डेटा माइनिंग को डेटा में ज्ञान खोज (KDD) के रूप में जाना जाता है।
डेटा माइनिंग में विश्लेषण उपकरणों सहित कई प्रकार के सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग शामिल हो सकता है। यह स्वचालित हो सकता है, या यह काफी हद तक श्रम-गहन हो सकता है, जहां व्यक्तिगत कार्यकर्ता किसी आर्काइव या डेटाबेस के लिए सूचना के लिए विशिष्ट क्वेरी भेजते हैं।
डेटा साइंस
डेटा साइंस कंप्यूटर साइंस का एक उभरता हुआ क्षेत्र है जो सूचना को लक्षित करता है। डेटा साइंस एक अंतःविषय क्षेत्र है जो संरचित और असंरचित दोनों रिकॉर्ड से उपयोग योग्य डेटा निकालने के लिए उपकरणों, एल्गोरिदम, और मशीन सिद्धांतों के मिश्रण का उपयोग करता है।
डेटा साइंस केवल सांख्यिकी या मशीन लर्निंग नहीं है, बल्कि अपने आप में एक क्षेत्र है, जो डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग से निपटता है ताकि डेटा की जटिल दुनिया को सीखा जा सके। एक डेटा साइंटिस्ट इस काम के लिए जिम्मेदार होता है और यह कई स्रोतों से डेटा एकत्र कर सकता है, डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण कर सकता है, और फिर निष्कर्षों को इस तरह से जोड़ सकता है जो व्यावसायिक निर्णयों को कुशलतापूर्वक प्रभावित करता है। उद्देश्य सूचना से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालना है।
तुलना
| डेटा माइनिंग | डेटा साइंस |
|---|---|
| डेटा माइनिंग बड़े डेटाबेस से उपयोगी डेटा, पैटर्न, और प्रवृत्तियों को निकालने का एक चरण है। | डेटा साइंस कई उपकरणों और विधियों का उपयोग करके संरचित और असंरचित रिकॉर्ड से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है। |
| डेटा माइनिंग का मुख्य उद्देश्य मौजूदा जानकारी के उन गुणों की खोज करना है जो पहले अज्ञात थे और उन डेटा से सांख्यिकीय नियम या पैटर्न ढूंढना है ताकि जटिल कंप्यूटिंग समस्याओं को हल किया जा सके। | डेटा साइंस का मुख्य उद्देश्य कुछ विशेष कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करके डेटासेट के भीतर सार्थक और उपयोगी डेटा ढूंढना है ताकि महत्वपूर्ण निर्णय लिए जा सकें। |
| डेटा माइनिंग में, पहचाने गए रुझान और पैटर्न संगठनों द्वारा संचालन, विपणन, और वित्तीय रणनीतियों को तैयार करने के लिए उपयोग किए जाते हैं ताकि व्यावसायिक वृद्धि को बढ़ावा मिल सके। | डेटा साइंस वैज्ञानिक अनुसंधान है जो एक परियोजना कार्यक्रम- या पोर्टफोलियो-केंद्रित विश्लेषण का मार्ग प्रशस्त करता है। |
| डेटा माइनिंग कई स्रोतों से रिकॉर्ड खोजने और डेटा को एक उपयोगी उपकरण में बदलने पर केंद्रित है। इसका उपयोग उद्योगों में किया जा सकता है। | डेटा साइंस संगठनों के लिए डेटा-केंद्रित उत्पाद बनाता है और रिकॉर्ड्स की सहायता से निर्णय लेता है। इसका उपयोग उद्योगों में किया जा सकता है। |
