データマイニングとデータサイエンスの違いは？
データマイニング
これは、生データから有用な情報、パターン、傾向を抽出するプロセスです。データマイニングは、高度な数値アルゴリズムを使用してデータを分割し、将来のイベントの確率を計算します。データマイニングプロセスには、テキストマイニング、Webマイニング、オーディオおよびビデオマイニング、画像データマイニング、ソーシャルネットワークデータマイニングなど、いくつかの種類のサービスがあります。データマイニングは、シンプルなまたは高度なソフトウェアを介して行われます。データマイニングは、Knowledge Discovery in Data（KDD）として知られています。
データマイニングには、分析ツールを含むいくつかのタイプのソフトウェアパッケージの使用を含めることができます。自動化することも、大部分が労働集約的である場合もあり、個々の作業者が特定の情報クエリをアーカイブまたはデータベースに送信します。
データサイエンスは、情報を対象とするコンピュータサイエンスの新しい分野です。データサイエンスは、デバイス、アルゴリズム、機械の原理を組み合わせて、構造化レコードと非構造化レコードの両方から使用可能なデータを抽出する学際的な分野です。
データサイエンスは、統計や機械学習であるだけでなく、それ自体に提出されるのではなく、データ分析とモデリングを管理して複雑なデータの世界を学習します。 Adataの科学者はこの仕事の責任者であり、複数のソースからデータを収集し、データを整理して分析し、ビジネス上の意思決定に効率的に影響を与える方法で調査結果を結び付けることができます。目的は、情報から有用な洞察を抽出することです。
データマイニングとデータサイエンスの比較を見てみましょう。
| データマイニング | データサイエンス |
|---|---|
| データマイニングは、大規模なデータベースから有用なデータ、パターン、トレンドを抽出するフェーズです。 | データサイエンスは、いくつかのツールと方法を使用して、構造化および非構造化レコードから貴重な洞察を取得するプロセスを定義します。 |
| データマイニングの主な目的は、これまで知られていなかった既存の情報のプロパティを発見し、それらのデータから統計的なルールやパターンを見つけて、複雑なコンピューティングの問題を解決することです。 | データサイエンスの主な目的は、特定の特殊な計算手法を使用して、データセット内の意味のある有用なデータを見つけ、重要な決定を下すことです。 |
| データマイニングでは、特定された傾向とパターンを組織が使用して、ビジネスの成長を促進するための運用、マーケティング、および財務戦略を策定します。 | データサイエンスは、プロジェクトプログラムまたはポートフォリオ中心の分析への道を開く科学研究です。 |
| データマイニングは、複数のソースからレコードを検出し、データを便利なツールに変換することに重点を置いています。さまざまな業界で使用できます。 | データサイエンスは、組織向けにデータに焦点を合わせた製品を作成し、記録を活用して意思決定を推進します。さまざまな業界で使用できます。 |
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データ型とデータ構造の違い
私たちが知っているように、プログラミングは完全にデータを中心に展開します。これは、すべてのビジネスロジックが実装されるデータであり、アプリケーションまたはプロジェクトの機能を構成するデータの流れです。そのため、最適化された使用のためにデータを整理して保存し、優れたデータモデルを使用して効果的なプログラミングを行うことが非常に重要になります。 一般に、データ型とデータ構造はどちらもデータの性質と編成を扱うのと同じように見えますが、2つのうち、1つはデータの種類と性質を表し、もう1つはそのデータを保存できるコレクションを表します。 データ型とデータ構造の重要な違いは次のとおりです Sr。
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スタックとキューのデータ構造の違い
スタックとキューの違いの前に、プログラミングにおけるデータ型の概念を理解することをお勧めします。データ型は、データを格納するために変数が作成されるデータの型であると述べています。主に、プリミティブデータ型と非プリミティブデータ型の2種類のデータ型があります。プリミティブデータ型は事前定義されたタイプのデータであり、プログラミング言語でサポートされていますが、非プリミティブデータ型はプログラミング言語で定義されていません。プログラマーによって作成されました。 現在、スタックとキューはどちらも非プリミティブデータ構造ですが、内部実装に基づいて、以下のように、これらのデータ構造の両方の主な違いをい