La vraie différence entre Data Science, Machine Learning et Data Mining

Partager sur facebook
Partager sur twitter
Partager sur linkedin

Les données, ou datas, sont partout. La mesure des données numériques qui existe actuellement augmente rapidement.

Le nombre se multiplie à intervalles réguliers et change totalement l’existence de l’humanité.

Selon un article d’IBM, environ 2,5 milliards de gigaoctets de données ont été créés quotidiennement en 2012.

Un autre article de Forbes nous informe que l’information se développe à un rythme plus rapide qu’ à tout autre moment.

Un article similaire recommande que d’ici 2020, environ 1,7 milliard de nouvelles données seront produites chaque seconde pour tous les êtres humains de la planète.

Comme l’information se développe à un rythme plus rapide, de nouveaux termes liés au traitement et à l’information de travail apparaissent.

Celles-ci intègrent la science des données, l’exploration de données et l’apprentissage automatique. Ci-dessous, nous ferons de notre mieux pour expliquer ces termes.

Qu’est-ce que la science des données ou Datascience ?

La science des données traite des données structurées et non structurées. C’est un domaine qui incorpore tout ce qui est lié au nettoyage, à la préparation et à l’analyse de l’information.

La science des données (Datascience) rejoint la programmation, le raisonnement logique, les mathématiques et les statistiques. Il recueille l’information de la façon la plus ingénieuse et permet d’examiner les choses d’un point de vue différent.

De la même manière, il nettoie, prépare et aligne l’information. En termes simples, la science des données est un ensemble de quelques méthodes qui sont utilisées pour extraire l’information clé et les aperçus des données.

Les datascientist sont chargés de fabriquer les produits d’information et quelques autres applications basées sur l’information qui manipulent l’information de telle sorte que les systèmes habituels ne peuvent pas faire.

Qu’est-ce que le Data mining?

L’exploration de données, ou Data mining,  est le processus qui consiste à recueillir des renseignements à partir de bases de données formidables qui n’étaient pas compréhensibles et obscures et à les utiliser par la suite pour régler des choix commerciaux importants.

L’apprentissage machine, ou machine learning, est une sorte d’intelligence artificielle qui consiste à donner aux ordinateurs la capacité d’en apprendre davantage sur les nouveaux ensembles de données sans être programmés à l’aide d’une source explicite.

Il se concentre principalement sur le développement de divers programmes informatiques qui peuvent tourner lorsque de nouveaux ensembles de données sont présentés.

L’apprentissage machine et l’exploration de données suivent le même processus. Quoi qu’il en soit, les deux ne sont peut-être pas les mêmes.

L’apprentissage machine suit la technique d’analyse des données qui est en charge de l’automatisation scientifique du modèle.

Il utilise des algorithmes qui permettent d’acquérir itérativement des connaissances à partir d’informations et dans cette procédure; il donne aux ordinateurs une chance de découvrir les aperçus évidemment dissimulés sans l’aide d’un programme externe.

En gardant à l’esprit l’objectif final d’apprendre les meilleurs résultats de l’exploration de données, les algorithmes complexes sont assortis des procédures et des dispositifs appropriés.

Quelle est la différence entre ces trois termes?

Comme nous l’avons précisé plus haut, les chercheurs en données sont chargés de créer des produits et des applications axés sur les données qui manipulent l’information d’une manière que les ordinateurs traditionnels ne peuvent pas.

La procédure de la science des données est beaucoup plus centrée sur les capacités spécialisées de traitement d’une information.

Pas du tout comme le data mining et l’apprentissage des machines de données, il est chargé d’étudier l’effet de l’information dans un produit ou une organisation particulière.

Alors que la science des données se concentre sur l’étude de l’information, l’exploration des données concerne la procédure.

Il traite de la façon de trouver des tendances plus à jour dans les grands ensembles de données. C’est peut-être un peu comme l’apprentissage machine, puisqu’il classifie les algorithmes.

En tout cas, pas du tout comme l’apprentissage automatique, les algorithmes ne sont qu’une partie de l’exploration de données.

Dans l’apprentissage machine, les algorithmes sont utilisés pour recueillir des informations à partir d’index informationnels.

Mais, dans les algorithmes d’exploration de données ne sont combinés que cela aussi comme la partie d’un processus. Ce n’est pas très différent de l’apprentissage machine, il ne se concentre pas totalement sur les algorithmes.

 

Article traduit issu du blog Ailenz.

Ps : Il y a aussi un groupe dédié aux Digitals Nomads Francophones

Reçois chaque semaine des astuces & méthodes pour gagner ta vie sur internet 👇

Ces emails sont 100% gratuits.
Vous pourrez vous désinscrire à tout moment.
Cliquez ici pour voir notre politique de confidentialité

escort mersin bayan -

Tombala oyna

- Elexbet