【.com速递】数据科学和数据挖掘在很多人看来很相似，因此了解它们之间的一些关键差异势在必行。数据科学家通常被认为是当今最有前途和最赚钱的工作之一。美国劳工统计局预测，到2029年，美国市场对数据科学家的需求将增至37,700人。然而，尽管人们对数据科学工作的兴趣与日俱增，但人们对如何从事这一职业知之甚少。因此，应该了解数据科学的职业，其中包括了解不同数据处理之间的差异。一些行业网站和大学正在提供数据科学的学习课程。然而，对于初学者来说，如何入门、如何选择有效的路径并不总是很清楚。因为数据技术领域中的一些相似领域有着显着的差异。因此，需要了解数据挖掘和数据科学之间的重要区别。什么是数据科学？数据科学是一门专注于分析数据并基于数据得出最佳解决方案的科学。过去，这些问题由数学和统计学专家处理。随着人工智能的进步变得越来越广泛，可以将优化和信息学纳入分析方法。这种新方法已被证明更有效，因此必须掌握这项技能才能成为数据科学家。例如，Safetrading等加密货币平台使用人工智能来检查提供交易信号的服务，从而提高准确性和速度。数据挖掘和数据科学的定义数据挖掘是一种基于对大量信息的分析的自动化数据搜索。它的目标是识别趋势和模式，这是传统分析技术无法做到的。复杂的数学算法用于分割数据并估计后续事件的可能性。每个数据科学家都需要了解数据挖掘。数据科学用在什么地方？数据科学应用于人们工作和生活的不同领域，可以解决以下情况：使用预测分析来防止欺诈使用机器学习来简化营销实践使用数据分析来创建更高效??的精算流程数据挖掘用在哪里？如今，数据挖掘广泛应用于商业、技术、医药、电信等行业。信用卡交易数据分析、住房和公共服务数据分析、基于客户偏好的商店信用卡程序、国家安全（入侵检测）、人类基因组研究只是数据挖掘应用的一些用例。成为数据科学家的六个步骤可以看出，这两个术语可能与不理解它们的人相似。首先要了解的是，这两种技术的应用领域非常不同。尽管如此，许多人还是想走上成为数据科学家的正确道路。以下是行业从业者成为数据科学家的六个步骤：1.学习数据科学的基础知识为了掌握数据科学的基础知识，想成为数据分析工程师的初学者需要学习统计学、概率论、和线性代数。能够快速有效地处理数据排列非常重要。2.编程熟练掌握编程将是一大优势。初学者需要学习一门编程语言，这样他们才能充分发挥他们的编程能力。选择编程语言时，请考虑学习Python。它非常适合初学者，它的语法相对简单，功能丰富，并且在劳动力市场上需求量很大。3.机器学习使用机器学习技术，不再需要编写详细的指令来完成某些任务。因此，机器学习对于几乎所有领域都非常重要，但最重要的是，在数据科学领域，采用机器学习将非常有效。4.数据挖掘技术与数据可视化数据挖掘是一个重要的研究过程。它包括针对不同选项分析隐藏的数据模型，将这些数据模型转化为有用的信息，这些信息在数据仓库中收集和生成，以促进旨在降低成本和增加收入的业务决策。5、实践经验学习理论知识固然重要，但最重要的是丰富的实践经验。初学者可以采用数据科学竞赛平台Kaggle发布的众多开放数据集。另外，初学者可以借用其他贡献者发布的脚本并从他们的成功经验中学习。6.资格确认初学者在学习基础和实践后，需要分析数据并尝试参加比赛和认证考试，然后开始找工作。获得认证将成为他们求职的优势。数据科学与数据挖掘：结语可以看出，数据科学与数据挖掘之间有着密切的关系，尤其是在数据科学领域。学习者可以在互联网上免费获得在线课程和书籍，并不断练习和参加比赛。在获得专业知识和实践后，他们成为使用数据挖掘技术的数据科学家。了解数据科学和数据挖掘之间的区别非常重要数据技术领域有很多方面。如果您正在考虑从事这一行的工作，您应该知道数据科学和数据挖掘之间的区别。原标题：解读数据挖掘与数据科学之间鲜为人知的差异，作者：RyanKh
