数据科学和数据挖掘在许多人看来很相似，因此必须了解它们之间的一些主要的区别。

如今，数据科学家通常被认为是最有前途和最有利可图的工作之一。美国劳工统计局预计，到2029年，美国对于数据科学家的市场需求将增加到37700人。

然而，尽管人们对数据科学的工作越来越感兴趣，但并不知道如何从事这个职业。因此应该了解数据科学的职业生涯，这其中包括了解不同数据流程之间的差异。

一些行业网站和大学正在提供有关数据科学的学习课程。然而，对于初学者来说，他们对于如何入门以及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一些相似的领域存在显著的差异。因此需要了解数据挖掘与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数据分析并在此基础上取得最佳解决方案的科学。在以往，这些问题是由数学和统计学专家来处理的。随着人工智能的进步得到了更广泛的应用，这使得将优化和信息学纳入分析方法成为可能。

实践证明，这种新方法更加有效，因此人们必须精通这一技能才能成为数据科学家。例如，像Safetrading这样的加密货币平台都使用人工智能来检查提供交易信号的服务，从而提高了准确性和速度。

数据挖掘与数据科学的定义

数据挖掘是一种基于大量信息分析的自动数据搜索。其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。而每个数据科学家都需要了解数据挖掘。

在哪里使用数据科学?

数据科学应用在人们工作和生活的不同领域，可以应对以下情况：

• 使用预测分析来防止欺诈
• 使用机器学习简化营销实践
• 使用数据分析创建更有效的精算流程

在哪里使用数据挖掘?

如今，数据挖掘在商业、科技、医药、电信等行业领域得到了广泛的应用。

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诚信卡计划、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

正如人们所看到的，这两个术语对于不懂它们的人来说可能是相似的。首先了解的就是这两种技术应用的领域非常不同。

尽管如此，很多人希望走上一条正确的途径成为数据科学家。以下是行业人士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，希望成为数据分析工程师的初学者需要学习统计学、概率论、线性代数等课程，这对于能够快速有效地处理数据排列非常重要。

2.程序设计

精通程序设计将是一大优势。初学者需要学习编程语言，这样就可以充分利用编程的能力。

在选择编程语言时，可以考虑学习Python。它非常适合初学者，其语法相对简单，功能丰富，并且在劳动力市场中需求旺盛。

3.机器学习

采用机器学习技术，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.数据挖掘技术和数据可视化

数据挖掘是一个重要的研究过程。它包括根据不同的选项对隐藏的数据模型进行分析，将这些数据模型转换为有用的信息，这些信息在数据仓库中收集和生成，以促进旨在降低成本并增加收入的业务决策。

5.实践经验

学习理论知识很重要，但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发布的许多开放数据集。另外，初学者可以借鉴其他贡献者发布的脚本，并从成功的经验中学习。

6.资格确认

初学者在学完基础知识并进行实践之后，需要分析数据并尝试参加比赛和认证考试，然后开始求职。具有认证资格将成为他们求职的一个优势。

数据科学与数据挖掘：总结性思考

正如人们所见，数据科学与数据挖掘之间有着密切的联系，尤其是在数据科学领域。学习者可以在网络免费获得在线课程和书籍，并不断练习和参加比赛。而在掌握专业知识和开展实践之后，他们将成为使用数据挖掘技术的数据科学家。

理解数据科学与数据挖掘的区别是非常重要的

数据技术领域有很多方面。如果考虑从事这方面的工作，则应了解数据科学与数据挖掘之间的区别。

原文标题：Deciphering The Seldom Discussed Differences Between Data Mining and Data Science，作者：Ryan Kh