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डेटा माइनिंग और डेटा साइंस के बीच अंतर?

<घंटा/>

डेटा माइनिंग

यह कच्चे डेटा से उपयोगी जानकारी, पैटर्न और रुझान 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 करता है। डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं में कई प्रकार की सेवाएँ हैं, जिनमें टेक्स्ट माइनिंग, वेब माइनिंग, ऑडियो और वीडियो माइनिंग, सचित्र डेटा माइनिंग और सोशल नेटवर्क डेटा माइनिंग शामिल हैं। डाटा माइनिंग सरल उन्नत सॉफ्टवेयर के माध्यम से किया जाता है। डेटा माइनिंग को डेटा में नॉलेज डिस्कवरी (KDD) के रूप में जाना जाता है।

डेटा माइनिंग में एनालिटिक्स टूल सहित कई प्रकार के सॉफ़्टवेयर पैकेज का उपयोग शामिल हो सकता है। इसे स्वचालित किया जा सकता है, या यह काफी हद तक श्रम-गहन हो सकता है, जहां व्यक्तिगत कार्यकर्ता किसी संग्रह या डेटाबेस को जानकारी के लिए विशिष्ट प्रश्न 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 रिकॉर्ड दोनों से प्रयोग करने योग्य डेटा निकालने के लिए उपकरणों, एल्गोरिदम और मशीन सिद्धांतों के मिश्रण का उपयोग करता है।

डेटा साइंस न केवल सांख्यिकी या मशीन लर्निंग है, बल्कि खुद के लिए दायर किया जाता है, जो डेटा की जटिल दुनिया को सीखने के लिए डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग के साथ प्रबंधन करता है। Adata वैज्ञानिक इस काम के लिए जिम्मेदार 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 कुशलता से प्रभावित करता है। इसका उद्देश्य सूचना से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालना है।

आइए देखते हैं डेटा माइनिंग और डेटा साइंस के बीच तुलना।

डेटा माइनिंग डेटा साइंस
डेटा माइनिंग बड़े डेटाबेस से उपयोगी डेटा, पैटर्न और रुझान निकालने का एक चरण है। डेटा विज्ञान कई टूल 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 गुणों की खोज करना है जो पहले अज्ञात थे और जटिल कंप्यूटिंग समस्याओं को हल करने के लिए उन डेटा से सांख्यिकीय नियम या पैटर्न खोजना है। डेटा विज्ञान का मुख्य उद्देश्य महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए डेटासेट के भीतर सार्थक और उपयोगी डेटा खोजने के लिए कुछ विशेष कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करना है।
डेटा माइनिंग में, पहचान किए गए रुझानों और पैटर्न का उपयोग संगठनों द्वारा व्यवसाय के विकास को बढ़ावा देने के लिए संचालन, विपणन और वित्तीय रणनीति तैयार करने के लिए किया जाता है। डेटा विज्ञान 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 टूल में बदलने पर केंद्रित है। इसका उपयोग उद्योगों में किया जा सकता है। डेटा साइंस संगठनों के लिए डेटा-केंद्रित उत्पाद बनाता है और रिकॉर्ड की सहायता से निर्णय लेता है। इसका उपयोग उद्योगों में किया जा सकता है।

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