Data Science a statystyka

Chociaż są one często porównywane i używane zamiennie, nauka o danych i statystyka nie są równoważne. Nauka o danych to kompleksowa dyscyplina, która wykorzystuje podejście statystyczne, podczas gdy statystyka to gałąź matematyki zajmująca się gromadzeniem, analizowaniem i interpretacją danych.

Porozmawiajmy o statystykach. Statystyka istnieje od bardzo dawna — w rzeczywistości od setek lat zajmuje się gromadzeniem, analizowaniem i interpretacją danych w celu przewidywania i wnioskowania na temat populacji. Obecnie statystycy stosują różne techniki oceny danych i prognozowania, w tym statystyki inferencyjne, projektowanie eksperymentalne i statystyki opisowe. Dzięki postępowi technologicznemu statystycy mogą teraz analizować dane za pomocą programów takich jak SAS, SPSS i R.

Z drugiej strony ekspansja danych w ostatnich latach doprowadziła do powstania stosunkowo nowej dziedziny nauki zwanej naukami o danych. Nauki o danych to wykorzystanie statystyki, informatyki, wiedzy dziedzinowej (wiedza dziedzinowa to wiedza i zrozumienie podstawowych elementów określonego przedmiotu badań) oraz wizualizacji do wydobywania informacji z danych. Obecnie analitycy danych oceniają i tworzą prognozy na podstawie danych przy użyciu kilku narzędzi i technik, w tym uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i sztucznej inteligencji. Czyszczą również, modyfikują i wyświetlają dane za pomocą komputerowych języków programowania, takich jak Python i R.

Głębia wiedzy potrzebnej w nauce o danych jest jedną z głównych różnic między nią a statystyką. Oprócz posiadania silnej znajomości statystyki, analitycy danych muszą również posiadać umiejętności programowania, wizualizacji danych i wiedzy biznesowej. Dzięki temu multidyscyplinarnemu podejściu analitycy danych mogą uzyskiwać wgląd w złożone i różnorodne zestawy danych, w tym tekst, zdjęcia i filmy. Ponadto analitycy danych wykorzystują najnowocześniejsze technologie, takie jak głębokie uczenie się i uczenie ze wzmocnieniem, oprócz bardziej tradycyjnych metod statystycznych, aby wydobywać spostrzeżenia z danych.

Kiedy przyjrzymy się jego zastosowaniom, nauka o danych jest wykorzystywana w bardzo wielu branżach, ta branża może obejmować technologię, opiekę zdrowotną, środowisko akademickie i finanse. Jest również używany w badaniach. Przetwarzanie języka naturalnego, sztuczna inteligencja, rozpoznawanie mowy i inne dziedziny mogą odnieść korzyści z nauki o danych. Statystyki z drugiej strony są wykorzystywane w wielu innych sektorach, w tym w marketingu, zdrowiu publicznym, naukach społecznych itp.

Podsumowując, chociaż nauka o danych i statystyka są ze sobą ściśle powiązane, mają również unikalne właściwości i zastosowania. Nauka o danych to multidyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje metody statystyczne, informatykę, wiedzę dziedzinową i wizualizację do wydobywania spostrzeżeń i wiedzy z danych. Statystyka to gałąź matematyki zajmująca się gromadzeniem, analizowaniem i interpretacją danych w celu wyciągania wniosków i przewidywania populacji. Nauka o danych wymaga większego zestawu wiedzy i umiejętności niż statystyka, takich jak programowanie, wizualizacja danych i wiedza dziedzinowa.

Nie zapomnij śledzić mnie, aby uzyskać więcej niesamowitych treści w przyszłości, możesz śledzić mnie na tym kanale, na moim koncie Github @oshbaby_limited @oshbabs na Instagramie, na LinkedIn @Oshbaby_limited i na Twitterze @Oshbaby_limited Dziękuję