数据几乎无处不在。当前存在的数字数据量正在快速增长。这个数字每两年翻一番，完全改变了我们的基本生存方式。根据IBM的一篇论文，2012年每天生成约25亿千兆字节的数据。《福布斯》的另一篇文章告诉我们，数据的增长速度比以往任何时候都要快。该文章还暗示，到2020年，每秒将为这个星球上的所有人类居民开发约17亿新信息。随着数据以更快的速度增长，出现了与处理和处理数据相关的新术语。这些包括数据科学，数据挖掘和机器学习。在以下部分中，我们将为您提供关于这些术语的详细见解。
什么是数据科学？
Data Science
数据科学处理结构化和非结构化数据。该字段包含与数据的清理，准备和最终分析相关的所有内容。数据科学结合了编程，逻辑推理，数学和统计学。它以最巧妙的方式捕获数据，并鼓励以不同的视角看待事物的能力。同样，它还会清理，准备和对齐数据。简而言之，数据科学是用于提取信息和数据见解的几种技术的保护伞。数据科学家负责创建数据产品和其他一些基于数据的应用程序，这些应用程序以传统系统无法做到的方式处理数据。
什么是数据挖掘？
Data Mining
数据挖掘只是从以前难以理解和未知的巨大数据库中收集信息，然后使用该信息制定相关业务决策的过程。简而言之，数据挖掘是在知识发现过程中用于区分以前未知的关系和模式的各种方法的集合。因此，我们可以将数据挖掘称为其他各个领域的融合，例如人工智能，数据室虚拟基础管理，模式识别，数据可视化，机器学习，统计研究等。数据挖掘过程的主要目标是从各种数据集中提取信息，以尝试将其转换为适当且易于理解的结构，以供最终使用。
什么是机器学习？
Machine Learning
机器学习是一种人工智能，负责为计算机提供学习新数据集的能力，而无需通过显式源进行编程。它主要关注于几种计算机程序的开发，这些程序可以在暴露于新数据集时以及在暴露于新数据集时进行转换。机器学习和数据挖掘遵循相对相同的过程。但是它们可能并不相同。机器学习遵循数据分析方法，该方法负责以分析方式自动进行模型构建。它使用算法从数据中反复获取知识，并且在此过程中；它使计算机无需外部程序的任何帮助即可找到看似隐藏的见解。为了从数据挖掘中获得最佳结果，将复杂的算法与正确的流程和工具配对。
这三个术语有什么区别？
如前所述，数据科学家负责提供以数据为中心的产品和应用程序，这些产品和应用程序以传统系统无法处理的方式处理数据。数据科学的过程更加关注于处理任何类型数据的技术能力。与数据挖掘和数据机器学习不同，它负责评估特定产品或组织中数据的影响。
数据科学侧重于数据科学，而数据挖掘则与过程有关。它处理在大数据集中发现新模式的过程。它可能显然类似于机器学习，因为它对算法进行了分类。但是，与机器学习不同，算法只是数据挖掘的一部分。在机器学习中，算法用于从数据集中获取知识。但是，在数据挖掘中，算法也只是作为过程的一部分进行组合。与机器学习不同，它并不完全专注于算法。
