{"id":97890,"date":"2020-10-22T20:43:19","date_gmt":"2020-10-22T18:43:19","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction"},"modified":"2021-02-01T11:42:45","modified_gmt":"2021-02-01T09:42:45","slug":"razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","title":{"rendered":"Nous examinons la diff\u00e9rence entre Data Mining et Data Extraction","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/524336\/\"><img decoding=\"async\" alt=\"Nous examinons la diff\u00e9rence entre Data Mining et Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/bd0e140b564b7f6696b346865a91784f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><br \/>\nCes deux termes \u00e0 la mode li\u00e9s \u00e0 la science des donn\u00e9es, souvent confondus, peuvent troubler de nombreuses personnes. L'exploration de donn\u00e9es est souvent mal comprise comme l'extraction et l'obtention de donn\u00e9es, mais la r\u00e9alit\u00e9 est bien plus complexe. Dans cet article, mettons les points sur les i et clarifions la diff\u00e9rence entre l'exploration de donn\u00e9es et l'extraction de donn\u00e9es.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Qu'est-ce que l'exploration de donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>L'exploration de donn\u00e9es, \u00e9galement appel\u00e9e <strong>d\u00e9couverte de connaissances dans les bases de donn\u00e9es (KDD)<\/strong>, est une m\u00e9thode souvent utilis\u00e9e pour analyser de grands ensembles de donn\u00e9es \u00e0 l'aide de m\u00e9thodes statistiques et math\u00e9matiques afin de rechercher des motifs cach\u00e9s ou des tendances et d'en extraire de la valeur.<\/p>\n<h2>Que peut-on faire avec l'exploration de donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>En automatisant le processus, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/7-web-mining-tools-around-the-web\">les outils d'exploration de donn\u00e9es<\/a><\/noindex> peuvent parcourir les bases de donn\u00e9es et identifier efficacement les motifs cach\u00e9s. Pour les entreprises, l'exploration de donn\u00e9es est souvent utilis\u00e9e pour identifier des motifs et des relations dans les donn\u00e9es, aidant ainsi \u00e0 prendre des d\u00e9cisions optimales.<\/p>\n<h2>Exemples d'application<\/h2>\n<p>Apr\u00e8s que l'exploration de donn\u00e9es a gagn\u00e9 en popularit\u00e9 dans les ann\u00e9es 1990, des entreprises de divers secteurs, tels que le commerce de d\u00e9tail, la finance, la sant\u00e9, le transport, les t\u00e9l\u00e9communications, le commerce \u00e9lectronique, etc., ont commenc\u00e9 \u00e0 utiliser des m\u00e9thodes d'exploration de donn\u00e9es pour obtenir des informations bas\u00e9es sur les donn\u00e9es. L'exploration de donn\u00e9es peut aider \u00e0 segmenter les clients, \u00e0 d\u00e9tecter la fraude, \u00e0 pr\u00e9voir les ventes et bien plus encore.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Segmentation des clients<\/b><br \/>\nEn analysant les donn\u00e9es des clients et en identifiant les caract\u00e9ristiques des clients cibles, les entreprises peuvent les classer dans des groupes distincts et leur faire des offres sp\u00e9ciales qui r\u00e9pondent \u00e0 leurs besoins.<\/li>\n<li><b>Analyse du panier de march\u00e9<\/b><br \/>\nCette m\u00e9thode repose sur la th\u00e9orie selon laquelle si vous achetez un certain groupe de produits, il est probable que vous achetiez un autre groupe de produits. Un exemple c\u00e9l\u00e8bre : lorsque les p\u00e8res ach\u00e8tent des couches pour leurs b\u00e9b\u00e9s, ils ont tendance \u00e0 acheter de la bi\u00e8re en m\u00eame temps que les couches.<\/li>\n<li><b>Pr\u00e9vision des ventes<\/b><br \/>\nCela peut sembler similaire \u00e0 l'analyse du panier de march\u00e9, mais cette fois, l'analyse des donn\u00e9es est utilis\u00e9e pour pr\u00e9voir quand un client ach\u00e8tera \u00e0 nouveau un produit \u00e0 l'avenir. Par exemple, un entra\u00eeneur ach\u00e8te un pot de prot\u00e9ine qui devrait durer 9 mois. Le magasin qui vend cette prot\u00e9ine pr\u00e9voit de sortir une nouvelle version dans 9 mois, afin que l'entra\u00eeneur l'ach\u00e8te \u00e0 nouveau.<\/li>\n<li><b>D\u00e9tection de fraude<\/b><br \/>\nL'exploration de donn\u00e9es aide \u00e0 construire des mod\u00e8les pour d\u00e9tecter les fraudes. En recueillant des \u00e9chantillons de rapports frauduleux et v\u00e9ridiques, les entreprises peuvent identifier quelles transactions sont suspectes.<\/li>\n<li><b>D\u00e9tection de sch\u00e9mas dans la production<\/b><br \/>\nDans l'industrie manufacturi\u00e8re, l'exploration de donn\u00e9es est utilis\u00e9e pour aider \u00e0 concevoir des syst\u00e8mes, en mettant en \u00e9vidence les relations entre l'architecture du produit, le profil et les besoins des clients. L'exploration de donn\u00e9es peut \u00e9galement pr\u00e9dire les d\u00e9lais de d\u00e9veloppement des produits et les co\u00fbts.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Et ce ne sont l\u00e0 que quelques sc\u00e9narios d'utilisation de l'exploration de donn\u00e9es.<\/p>\n<h2>\u00c9tapes de l'exploration de donn\u00e9es<\/h2>\n<p>L'exploration de donn\u00e9es est un processus complet de collecte, de s\u00e9lection, de nettoyage, de transformation et d'extraction de donn\u00e9es pour \u00e9valuer des motifs et, en fin de compte, extraire de la valeur.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nous examinons la diff\u00e9rence entre Data Mining et Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/0f601a9f32e2b9517f1a7deb0e353b5a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/p>\n<p>En g\u00e9n\u00e9ral, l'ensemble du processus d'exploration de donn\u00e9es peut \u00eatre r\u00e9sum\u00e9 en 7 \u00e9tapes :<\/p>\n<ol>\n<li><b>Nettoyage des donn\u00e9es<\/b><br \/>\nDans le monde r\u00e9el, les donn\u00e9es ne sont pas toujours nettoy\u00e9es et structur\u00e9es. Souvent, elles sont bruyantes, incompl\u00e8tes et peuvent contenir des erreurs. Pour s'assurer que le r\u00e9sultat de l'exploration de donn\u00e9es est pr\u00e9cis, il est d'abord n\u00e9cessaire de nettoyer les donn\u00e9es. Certaines m\u00e9thodes de nettoyage incluent le remplissage des valeurs manquantes, le contr\u00f4le automatique et manuel, etc.<\/li>\n<li><b>Int\u00e9gration des donn\u00e9es<\/b><br \/>\nC'est l'\u00e9tape o\u00f9 les donn\u00e9es provenant de diff\u00e9rentes sources sont extraites, combin\u00e9es et int\u00e9gr\u00e9es. Les sources peuvent \u00eatre des bases de donn\u00e9es, des fichiers texte, des feuilles de calcul, des documents, des tableaux multidimensionnels de donn\u00e9es, Internet, etc.<\/li>\n<li><b>\u00c9chantillonnage des donn\u00e9es<\/b><br \/>\nG\u00e9n\u00e9ralement, toutes les donn\u00e9es int\u00e9gr\u00e9es ne sont pas n\u00e9cessaires pour l'exploration de donn\u00e9es. L'\u00e9chantillonnage des donn\u00e9es est l'\u00e9tape o\u00f9 seules les donn\u00e9es utiles sont s\u00e9lectionn\u00e9es et extraites d'une grande base de donn\u00e9es.<\/li>\n<li><b>Transformation des donn\u00e9es<\/b><br \/>\nApr\u00e8s la s\u00e9lection des donn\u00e9es, celles-ci sont transform\u00e9es en formes adapt\u00e9es \u00e0 l'exploration. Ce processus inclut la normalisation, l'agr\u00e9gation, la g\u00e9n\u00e9ralisation, etc.<\/li>\n<li><b>Analyse intelligente des donn\u00e9es<\/b><br \/>\nIci commence la partie la plus importante de l'exploration de donn\u00e9es - l'utilisation de m\u00e9thodes intelligentes pour rechercher des motifs. Le processus inclut la r\u00e9gression, la classification, les pr\u00e9visions, la segmentation, l'\u00e9tude des associations et bien plus encore.<\/li>\n<li><b>\u00c9valuation du mod\u00e8le<\/b><br \/>\nCette \u00e9tape vise \u00e0 identifier des motifs potentiellement utiles, simples \u00e0 comprendre ainsi que des motifs confirmant des hypoth\u00e8ses.<\/li>\n<li><b>Pr\u00e9sentation des connaissances<\/b><br \/>\n\u00c0 la phase finale, les informations obtenues sont pr\u00e9sent\u00e9es d'une mani\u00e8re attrayante en utilisant des m\u00e9thodes de repr\u00e9sentation des connaissances et de visualisation.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Inconv\u00e9nients de l'extraction de donn\u00e9es<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Exigences \u00e9lev\u00e9es en temps et en efforts<\/b><br \/>\n\u00c9tant donn\u00e9 que l'extraction de donn\u00e9es est un processus long et complexe, elle n\u00e9cessite beaucoup de travail de la part de personnes comp\u00e9tentes et qualifi\u00e9es. Les sp\u00e9cialistes de l'analyse de donn\u00e9es peuvent utiliser des outils puissants d'extraction de donn\u00e9es, mais ils ont besoin d'experts pour pr\u00e9parer les donn\u00e9es et comprendre les r\u00e9sultats. Par cons\u00e9quent, le traitement de l'ensemble des informations peut prendre du temps.<\/li>\n<li><b>Confidentialit\u00e9 et s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/b><br \/>\n\u00c9tant donn\u00e9 que l'extraction de donn\u00e9es collecte des informations clients par des m\u00e9thodes commerciales, elle peut violer la confidentialit\u00e9 des utilisateurs. De plus, les hackers peuvent acc\u00e9der aux donn\u00e9es stock\u00e9es dans les syst\u00e8mes d'extraction de donn\u00e9es. Cela repr\u00e9sente une menace pour la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es des clients. Si les donn\u00e9es vol\u00e9es sont utilis\u00e9es \u00e0 des fins non autoris\u00e9es, cela peut facilement nuire \u00e0 d'autres.<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p>Ci-dessus, un bref aper\u00e7u de l'extraction de donn\u00e9es. Comme je l'ai d\u00e9j\u00e0 mentionn\u00e9, l'extraction de donn\u00e9es inclut le processus de collecte et d'int\u00e9gration des donn\u00e9es, qui comprend le processus d'extraction des donn\u00e9es. Dans ce cas, on peut affirmer avec certitude que l'extraction des donn\u00e9es peut faire partie d'un processus long d'extraction de donn\u00e9es.<\/p><\/blockquote>\n<h2>Qu'est-ce que l'extraction de donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>\u00c9galement connu sous le nom de \u00ab web scraping \u00bb ou d'\u00ab extraction de donn\u00e9es Web \u00bb, ce processus consiste \u00e0 extraire des donn\u00e9es de sources de donn\u00e9es (g\u00e9n\u00e9ralement non structur\u00e9es ou mal structur\u00e9es) vers des endroits centralis\u00e9s, et \u00e0 les centraliser en un seul lieu pour stockage ou traitement ult\u00e9rieur. En particulier, les sources de donn\u00e9es non structur\u00e9es incluent les pages Web, les courriels, les documents, les fichiers PDF, le texte num\u00e9ris\u00e9, les rapports de mainframe, les fichiers audio, les annonces, etc. Les lieux de stockage centralis\u00e9 peuvent \u00eatre locaux, cloud ou hybrides. Il est important de rappeler que l'extraction de donn\u00e9es n'inclut pas le traitement ou toute autre analyse qui peut avoir lieu par la suite.<\/p>\n<h2>Que peut-on faire avec l'extraction de donn\u00e9es ?<\/h2>\n<p>Les objectifs de l'extraction de donn\u00e9es sont principalement divis\u00e9s en 3 cat\u00e9gories.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Archivage<\/b><br \/>\nL'extraction de donn\u00e9es peut transformer des donn\u00e9es de formats physiques : livres, journaux, factures en formats num\u00e9riques, par exemple, des bases de donn\u00e9es pour le stockage ou la sauvegarde.<\/li>\n<li><b>Changement de format de donn\u00e9es<\/b><br \/>\nLorsque vous souhaitez transf\u00e9rer des donn\u00e9es de votre site actuel vers un nouveau site en d\u00e9veloppement, vous pouvez extraire des donn\u00e9es de votre propre site.<\/li>\n<li><b>Analyse de donn\u00e9es<\/b><br \/>\nUne analyse suppl\u00e9mentaire des donn\u00e9es extraites est courante pour en obtenir une vue d'ensemble. Cela peut sembler similaire \u00e0 l'analyse de donn\u00e9es dans le data mining, mais gardez \u00e0 l'esprit que l'analyse de donn\u00e9es est l'objectif de l'extraction, mais pas une partie de celle-ci. De plus, les donn\u00e9es sont analys\u00e9es diff\u00e9remment. Un exemple : les propri\u00e9taires de magasins en ligne extraient des informations sur les produits depuis des sites de commerce \u00e9lectronique, comme Amazon, pour surveiller en temps r\u00e9el les strat\u00e9gies de leurs concurrents. Tout comme le data mining, l'extraction de donn\u00e9es est un processus automatis\u00e9 offrant de nombreux avantages. Auparavant, les gens copiaient et collaient manuellement des donn\u00e9es d'un endroit \u00e0 un autre, ce qui prenait beaucoup de temps. L'extraction de donn\u00e9es acc\u00e9l\u00e8re la collecte et am\u00e9liore consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision des donn\u00e9es extraites.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Quelques exemples d'application de l'extraction de donn\u00e9es<\/h2>\n<p>Tout comme le data mining, l'extraction de donn\u00e9es est largement utilis\u00e9e dans divers secteurs. En plus de la surveillance des prix dans le commerce \u00e9lectronique, l'extraction de donn\u00e9es peut aider dans la recherche interne, l'agr\u00e9gation de nouvelles, le marketing, dans l'immobilier, les voyages et le tourisme, le conseil, la finance et bien plus encore.<\/p>\n<ul>\n<li><b>G\u00e9n\u00e9ration de leads<\/b><br \/>\nLes entreprises peuvent extraire des donn\u00e9es de r\u00e9pertoires : Yelp, Crunchbase, Yellowpages et g\u00e9n\u00e9rer des leads pour le d\u00e9veloppement commercial. Vous pouvez regarder la vid\u00e9o ci-dessous pour apprendre comment extraire des donn\u00e9es de Yellowpages avec <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/big-announcement-web-scraping-template-take-away\">un mod\u00e8le de web scraping<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><center><iframe loading=\"lazy\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/5f9016d7d4323713fd415857\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"\"><\/iframe><\/center><\/li>\n<li><b>Agr\u00e9gation de contenu et de nouvelles<\/b><br \/>\nLes sites web agr\u00e9gateurs de contenu peuvent recevoir des flux r\u00e9guliers de donn\u00e9es provenant de plusieurs sources et maintenir leurs sites \u00e0 jour.<\/li>\n<li><b>Analyse de sentiments<\/b><br \/>\nApr\u00e8s avoir extrait des avis, commentaires et retours des r\u00e9seaux sociaux comme Instagram et Twitter, les sp\u00e9cialistes peuvent analyser les opinions sous-jacentes et obtenir un aper\u00e7u de la perception d'une marque, d'un produit ou d'un ph\u00e9nom\u00e8ne.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u00c9tapes de l'extraction de donn\u00e9es<\/h2>\n<p>L'extraction de donn\u00e9es est la premi\u00e8re \u00e9tape de l'ETL (abr\u00e9viation de Extract, Transform, Load : extraction, transformation, chargement) et de l'ELT (extraction, chargement et transformation). L'ETL et l'ELT font partie int\u00e9grante d'une strat\u00e9gie compl\u00e8te d'int\u00e9gration des donn\u00e9es. En d'autres termes, l'extraction de donn\u00e9es peut faire partie de leur collecte.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Nous examinons la diff\u00e9rence entre Data Mining et Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/25128c2d46b3bc383606efde5862b480.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\nExtraction, transformation, chargement<\/p>\n<p>Alors que le data mining consiste \u00e0 obtenir des informations \u00e0 partir de grands ensembles de donn\u00e9es, l'extraction de donn\u00e9es est un processus beaucoup plus court et simple. Il peut se r\u00e9sumer en trois \u00e9tapes :<\/p>\n<ol>\n<li><b>S\u00e9lection de la source de donn\u00e9es<\/b><br \/>\nChoisissez la source dont vous souhaitez extraire les donn\u00e9es, comme un site web.<\/li>\n<li><b>Collecte des donn\u00e9es<\/b><br \/>\nEnvoyez une requ\u00eate \u00ab GET \u00bb au site et analysez le document HTML re\u00e7u \u00e0 l'aide de langages de programmation tels que Python, PHP, R, Ruby, etc.<\/li>\n<li><b>Stockage des donn\u00e9es<\/b><br \/>\nEnregistrez les donn\u00e9es dans votre base de donn\u00e9es locale ou dans un stockage cloud pour une utilisation future. Si vous \u00eates un programmeur exp\u00e9riment\u00e9 souhaitant extraire des donn\u00e9es, les \u00e9tapes ci-dessus peuvent vous sembler simples. Cependant, si vous ne programmez pas, il existe un moyen plus facile : utiliser des outils d'extraction de donn\u00e9es, comme <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.octoparse.com\/\">Octoparse<\/a><\/noindex>. Les outils d'extraction de donn\u00e9es, tout comme les outils de data mining, sont con\u00e7us pour \u00e9conomiser de l'\u00e9nergie et simplifier le traitement des donn\u00e9es pour tous. Ces outils sont non seulement \u00e9conomiques mais aussi faciles \u00e0 utiliser pour les d\u00e9butants. Ils permettent aux utilisateurs de collecter des donn\u00e9es en quelques minutes, de les stocker dans le cloud et de les exporter dans de nombreux formats : Excel, CSV, HTML, JSON ou dans des bases de donn\u00e9es sur le site via une API.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Inconv\u00e9nients de l'extraction de donn\u00e9es<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Panne de serveur<\/b><br \/>\nLors de l'extraction de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle, le serveur web du site cible peut \u00eatre surcharg\u00e9, ce qui peut provoquer une panne. Cela nuira aux int\u00e9r\u00eats du propri\u00e9taire du site.<\/li>\n<li><b>Blocage par IP<\/b><br \/>\nLorsqu'une personne collecte des donn\u00e9es trop fr\u00e9quemment, les sites web peuvent bloquer son adresse IP. La ressource peut interdire compl\u00e8tement l'adresse IP ou restreindre l'acc\u00e8s, rendant les donn\u00e9es incompl\u00e8tes. Pour extraire des donn\u00e9es et \u00e9viter le blocage, il faut le faire \u00e0 un rythme mod\u00e9r\u00e9 et appliquer certaines m\u00e9thodes anti-bloque.<\/li>\n<li><b>Probl\u00e8mes juridiques<\/b><br \/>\nL'extraction de donn\u00e9es sur le web se situe dans une zone grise en ce qui concerne la l\u00e9galit\u00e9. De grands sites tels que Linkedin et Facebook d\u00e9clarent clairement dans leurs conditions d'utilisation que toute extraction automatique de donn\u00e9es est interdite. De nombreux litiges ont eu lieu entre ces entreprises en raison des activit\u00e9s des bots.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Diff\u00e9rences cl\u00e9s entre Data Mining et Data Extraction<\/h2>\n<ol>\n<li>Le data mining est \u00e9galement connu sous le nom de d\u00e9couverte de connaissances dans des bases de donn\u00e9es, d'extraction de connaissances, d'analyse de donn\u00e9es\/mod\u00e8les et de collecte d'informations. L'extraction de donn\u00e9es est utilis\u00e9e de mani\u00e8re interchangeable avec l'extraction de donn\u00e9es web, le scraping de pages web, la collecte de donn\u00e9es, etc.<\/li>\n<li>Les recherches sur le data mining se basent principalement sur des donn\u00e9es structur\u00e9es, tandis que l'extraction de donn\u00e9es porte g\u00e9n\u00e9ralement sur des sources non structur\u00e9es ou mal structur\u00e9es.<\/li>\n<li>L'objectif du data mining est de rendre les donn\u00e9es plus utiles pour l'analyse. L'extraction de donn\u00e9es est le processus de collecte de donn\u00e9es en un seul endroit, o\u00f9 elles peuvent \u00eatre stock\u00e9es ou trait\u00e9es.<\/li>\n<li>L'analyse dans le data mining repose sur des m\u00e9thodes math\u00e9matiques pour identifier des mod\u00e8les ou des tendances. L'extraction de donn\u00e9es repose sur des langages de programmation ou des outils d'extraction de donn\u00e9es pour interroger des sources.<\/li>\n<li>L'objectif du data mining est de d\u00e9couvrir des faits qui \u00e9taient auparavant inconnus ou ignor\u00e9s, tandis que l'extraction de donn\u00e9es s'occupe d'informations existantes.<\/li>\n<li>Le data mining est plus complexe et n\u00e9cessite des investissements consid\u00e9rables dans la formation des personnes. L'extraction de donn\u00e9es, avec l'outil appropri\u00e9, peut \u00eatre extr\u00eamement simple et \u00e9conomique.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Nous aidons les d\u00e9butants \u00e0 ne pas se perdre dans les donn\u00e9es. Sp\u00e9cialement pour les membres de Habr, nous avons cr\u00e9\u00e9 un code promo. <b>HABR<\/b>, offrant une r\u00e9duction suppl\u00e9mentaire de 10 % sur celle indiqu\u00e9e sur la banni\u00e8re.<\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_banner&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=habr_banner\"><img decoding=\"async\" alt=\"Nous examinons la diff\u00e9rence entre Data Mining et Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/19f2c89f80e09bcb31702236b2cbc4d2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Formation pour devenir Data Scientist de z\u00e9ro<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-science-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSTCAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Bootcamp en ligne de Data Science<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Formation pour devenir Data Analyst de z\u00e9ro<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/business-analytics-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DACAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Bootcamp en ligne d'Analyse de Donn\u00e9es<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Cours \u00ab Python pour le d\u00e9veloppement web \u00bb<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><b class=\"spoiler_title\">Autres cours<\/b><\/p>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Cours d'Analyse de Donn\u00e9es<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Cours de DevOps<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession D\u00e9veloppeur Web<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession D\u00e9veloppeur iOS de z\u00e9ro<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession D\u00e9veloppeur Android de z\u00e9ro<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Profession D\u00e9veloppeur Java de z\u00e9ro<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/javascript?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FJS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Cours de JavaScript<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Cours de Machine Learning<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Cours \u00abMath\u00e9matiques et Machine Learning pour Data Science\u00bb<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=211020\">Cours avanc\u00e9 \u00abMachine Learning Pro + Deep Learning\u00bb<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Articles recommand\u00e9s<\/h2>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\">Comment devenir Data Scientist sans cours en ligne<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 cours gratuits de l'Ivy League<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510444\/\">Comment \u00e9tudier le Machine Learning 5 jours par semaine pendant 9 mois<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/520540\/\">Quel est le salaire d'un analyste de donn\u00e9es : aper\u00e7u des salaires et des offres d'emploi en Russie et \u00e0 l'\u00e9tranger en 2020<\/a><\/noindex><\/li>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/522776\/\">Machine Learning et Computer Vision dans l'industrie extractive<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p>Source : <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/524336\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0414\u0432\u0430 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 Data Science, \u0441\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0442\u043e\u043b\u043a\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439. Data Mining \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0434 Mining \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 Data Mining \u0438 Data Extraction. \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Data Mining? Data mining, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":97891,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-97890","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO 5.0.2 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Yuri Gagarin\"\/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.2\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" 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