ચાલો સમજીએ કે ડેટા માઇનિંગ અને ડેટા એક્સટ્રેક્શન વચ્ચે શું તફાવત છે

આ બે ડેટા સાયન્સ બઝવર્ડ્સ ઘણા લોકોને મૂંઝવણમાં મૂકે છે. ડેટા માઇનિંગને ઘણીવાર ડેટા કાઢવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા તરીકે ગેરસમજ કરવામાં આવે છે, પરંતુ વાસ્તવમાં તે વધુ જટિલ છે. આ પોસ્ટમાં, ચાલો માઇનિંગને અંતિમ રૂપ આપીએ અને ડેટા માઇનિંગ અને ડેટા એક્સટ્રેક્શન વચ્ચેનો તફાવત શોધીએ.

ડેટા માઇનિંગ શું છે?

ડેટા માઇનિંગ પણ કહેવાય છે ડેટાબેઝમાં નોલેજ ડિસ્કવરી (KDD), એ એક તકનીક છે જેનો ઉપયોગ ઘણીવાર આંકડાકીય અને ગાણિતિક તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને છુપાયેલા દાખલાઓ અથવા વલણો શોધવા અને તેમાંથી મૂલ્ય કાઢવા માટે મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થાય છે.

તમે ડેટા માઇનિંગ સાથે શું કરી શકો?

પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરીને, માહિતી ખાણકામ સાધનો ડેટાબેઝ સ્કેન કરી શકે છે અને છુપાયેલા પેટર્નને અસરકારક રીતે ઓળખી શકે છે. વ્યવસાયો માટે, ડેટા માઇનિંગનો ઉપયોગ વધુ સારી રીતે વ્યવસાયિક નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરવા માટે ડેટામાં પેટર્ન અને સંબંધોને ઓળખવા માટે થાય છે.

એપ્લિકેશન ઉદાહરણો

1990 ના દાયકામાં ડેટા માઇનિંગ વ્યાપક બન્યા પછી, રિટેલ, ફાઇનાન્સ, હેલ્થકેર, ટ્રાન્સપોર્ટેશન, ટેલિકોમ્યુનિકેશન્સ, ઇ-કોમર્સ વગેરે સહિતના ઉદ્યોગોની વિશાળ શ્રેણીની કંપનીઓએ ડેટાના આધારે માહિતી મેળવવા માટે ડેટા માઇનિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કર્યું. ડેટા માઇનિંગ ગ્રાહકોને વિભાજિત કરવામાં, છેતરપિંડી શોધવા, વેચાણની આગાહી કરવા અને ઘણું બધું કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

• ગ્રાહક વિભાજન
  ગ્રાહક ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરીને અને લક્ષ્ય ગ્રાહકોની વિશેષતાઓને ઓળખીને, કંપનીઓ તેમને એક અલગ જૂથમાં લક્ષ્ય બનાવી શકે છે અને તેમની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરતી વિશેષ ઑફર્સ પ્રદાન કરી શકે છે.
• માર્કેટ બાસ્કેટ વિશ્લેષણ
  આ ટેકનિક એ સિદ્ધાંત પર આધારિત છે કે જો તમે ઉત્પાદનોના ચોક્કસ જૂથની ખરીદી કરો છો, તો તમે ઉત્પાદનોના બીજા જૂથની ખરીદી કરો છો. એક પ્રખ્યાત ઉદાહરણ: જ્યારે પિતા તેમના બાળકો માટે ડાયપર ખરીદે છે, ત્યારે તેઓ ડાયપર સાથે બીયર ખરીદવાનું વલણ ધરાવે છે.
• વેચાણની આગાહી
  આ માર્કેટ બાસ્કેટ એનાલિસિસ જેવું જ લાગે છે, પરંતુ આ વખતે ડેટા એનાલિસિસનો ઉપયોગ ભવિષ્યમાં ગ્રાહક ક્યારે ફરીથી પ્રોડક્ટ ખરીદશે તેની આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક કોચ પ્રોટીનનું કેન ખરીદે છે, જે 9 મહિના સુધી ચાલવું જોઈએ. આ પ્રોટીન વેચનાર સ્ટોર 9 મહિનામાં એક નવું રિલીઝ કરવાની યોજના ધરાવે છે જેથી ટ્રેનર તેને ફરીથી ખરીદે.
• છેતરપિંડી શોધ
  ડેટા માઇનિંગ છેતરપિંડી શોધવા માટે મોડલ બનાવવામાં મદદ કરે છે. કપટપૂર્ણ અને કાયદેસર અહેવાલોના નમૂનાઓ એકત્રિત કરીને, વ્યવસાયોને તે નક્કી કરવા માટે સત્તા આપવામાં આવે છે કે કયા વ્યવહારો શંકાસ્પદ છે.
• ઉત્પાદનમાં પેટર્નની શોધ
  ઉત્પાદન ઉદ્યોગમાં, ડેટા માઇનિંગનો ઉપયોગ પ્રોડક્ટ આર્કિટેક્ચર, પ્રોફાઇલ અને ગ્રાહક જરૂરિયાતો વચ્ચેના સંબંધને ઓળખીને સિસ્ટમ ડિઝાઇનમાં મદદ કરવા માટે થાય છે. ડેટા માઇનિંગ પણ ઉત્પાદન વિકાસ સમયરેખા અને ખર્ચની આગાહી કરી શકે છે.

અને ડેટા માઇનિંગનો ઉપયોગ કરવા માટે આ માત્ર થોડા જ દૃશ્યો છે.

ડેટા માઇનિંગ સ્ટેજ

ડેટા માઇનિંગ એ પેટર્નનું મૂલ્યાંકન કરવા અને આખરે મૂલ્ય કાઢવા માટે ડેટાને એકત્રિત કરવા, પસંદ કરવા, સાફ કરવા, રૂપાંતરિત કરવા અને કાઢવાની સર્વગ્રાહી પ્રક્રિયા છે.

એક નિયમ તરીકે, સમગ્ર ડેટા માઇનિંગ પ્રક્રિયાને 7 તબક્કામાં સારાંશ આપી શકાય છે:

1. ડેટા સફાઈ
   વાસ્તવિક દુનિયામાં, ડેટા હંમેશા સાફ અને સંરચિત થતો નથી. તે ઘણીવાર ઘોંઘાટીયા, અપૂર્ણ હોય છે અને તેમાં ભૂલો હોઈ શકે છે. ડેટા માઇનિંગ પરિણામ સચોટ છે તેની ખાતરી કરવા માટે, તમારે પહેલા ડેટા સાફ કરવાની જરૂર છે. કેટલીક સફાઈ પદ્ધતિઓમાં ખૂટતા મૂલ્યો ભરવા, ઓટોમેટિક અને મેન્યુઅલ ચેકિંગ વગેરેનો સમાવેશ થાય છે.
2. ડેટા એકીકરણ
   આ તે તબક્કો છે જ્યાં વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી ડેટા કાઢવામાં આવે છે, સંયુક્ત અને સંકલિત થાય છે. સ્ત્રોતો ડેટાબેઝ, ટેક્સ્ટ ફાઇલો, સ્પ્રેડશીટ્સ, દસ્તાવેજો, બહુપરીમાણીય ડેટા સેટ્સ, ઈન્ટરનેટ વગેરે હોઈ શકે છે.
3. ડેટા સેમ્પલિંગ
   સામાન્ય રીતે, ડેટા માઇનિંગમાં તમામ સંકલિત ડેટાની જરૂર હોતી નથી. ડેટા સેમ્પલિંગ એ એવો તબક્કો છે જેમાં માત્ર ઉપયોગી ડેટા પસંદ કરવામાં આવે છે અને મોટા ડેટાબેઝમાંથી કાઢવામાં આવે છે.
4. ડેટા કન્વર્ઝન
   એકવાર ડેટા પસંદ થઈ જાય, તે ખાણકામ માટે યોગ્ય સ્વરૂપોમાં રૂપાંતરિત થાય છે. આ પ્રક્રિયામાં સામાન્યીકરણ, એકત્રીકરણ, સામાન્યીકરણ વગેરેનો સમાવેશ થાય છે.
5. માહિતી ખાણકામ
   અહીં ડેટા માઇનિંગનો સૌથી મહત્વપૂર્ણ ભાગ આવે છે - તેમાં દાખલાઓ શોધવા માટે બુદ્ધિશાળી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને. પ્રક્રિયામાં રીગ્રેસન, વર્ગીકરણ, અનુમાન, ક્લસ્ટરીંગ, એસોસિએશન લર્નિંગ અને વધુનો સમાવેશ થાય છે.
6. મોડલ મૂલ્યાંકન
   આ પગલાનો ઉદ્દેશ સંભવિત ઉપયોગી, સમજવામાં સરળ અને પૂર્વધારણા-સહાયક પેટર્નને ઓળખવાનો છે.
7. જ્ઞાનની રજૂઆત
   અંતિમ તબક્કે, પ્રાપ્ત માહિતીને જ્ઞાનની રજૂઆત અને વિઝ્યુલાઇઝેશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને આકર્ષક સ્વરૂપમાં રજૂ કરવામાં આવે છે.

ડેટા માઇનિંગના ગેરફાયદા

• સમય અને શ્રમનું મોટું રોકાણ
  ડેટા માઇનિંગ એક લાંબી અને જટિલ પ્રક્રિયા હોવાથી, તેને ઉત્પાદક અને કુશળ લોકો પાસેથી ઘણું કામ કરવાની જરૂર છે. ડેટા માઇનર્સ શક્તિશાળી ડેટા માઇનિંગ ટૂલ્સનો લાભ લઈ શકે છે, પરંતુ તેમને ડેટા તૈયાર કરવા અને પરિણામો સમજવા માટે નિષ્ણાતોની જરૂર પડે છે. પરિણામે, બધી માહિતી પર પ્રક્રિયા કરવામાં થોડો સમય લાગી શકે છે.
• ગોપનીયતા અને ડેટા સુરક્ષા
  ડેટા માઇનિંગ બજાર પદ્ધતિઓ દ્વારા ગ્રાહકની માહિતી એકત્રિત કરતી હોવાથી, તે વપરાશકર્તાની ગોપનીયતાનું ઉલ્લંઘન કરી શકે છે. વધુમાં, હેકર્સ ડેટા માઇનિંગ સિસ્ટમ્સમાં સંગ્રહિત ડેટા મેળવી શકે છે. તેનાથી ગ્રાહકોના ડેટાની સુરક્ષા સામે ખતરો ઉભો થયો છે. જો ચોરાયેલા ડેટાનો દુરુપયોગ થાય છે, તો તે સરળતાથી અન્ય લોકોને નુકસાન પહોંચાડી શકે છે.

ઉપર ડેટા માઇનિંગનો સંક્ષિપ્ત પરિચય છે. મેં પહેલેથી જ ઉલ્લેખ કર્યો છે તેમ, ડેટા માઇનિંગમાં ડેટા એકત્ર કરવાની અને એકીકૃત કરવાની પ્રક્રિયાનો સમાવેશ થાય છે, જેમાં ડેટા નિષ્કર્ષણની પ્રક્રિયાનો સમાવેશ થાય છે. આ કિસ્સામાં, તે કહેવું સલામત છે કે ડેટા નિષ્કર્ષણ એ લાંબા ગાળાની ડેટા માઇનિંગ પ્રક્રિયાનો ભાગ હોઈ શકે છે.

ડેટા એક્સટ્રેક્શન શું છે?

"વેબ ડેટા માઇનિંગ" અને "વેબ સ્ક્રેપિંગ" તરીકે પણ ઓળખાય છે, આ પ્રક્રિયા (સામાન્ય રીતે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ અથવા નબળી સ્ટ્રક્ચર્ડ) ડેટા સ્ત્રોતોમાંથી ડેટાને કેન્દ્રિય સ્થળોએ કાઢવા અને સ્ટોરેજ અથવા આગળની પ્રક્રિયા માટે એક જ જગ્યાએ કેન્દ્રિયકરણ કરવાની ક્રિયા છે. ખાસ કરીને, અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સ્ત્રોતોમાં વેબ પૃષ્ઠો, ઇમેઇલ, દસ્તાવેજો, પીડીએફ ફાઇલો, સ્કેન કરેલ ટેક્સ્ટ, મેઇનફ્રેમ રિપોર્ટ્સ, રીલ-ટુ-રીલ ફાઇલો, જાહેરાતો વગેરેનો સમાવેશ થાય છે. કેન્દ્રિય સંગ્રહ સ્થાનિક, ક્લાઉડ અથવા હાઇબ્રિડ હોઈ શકે છે. તે યાદ રાખવું અગત્યનું છે કે ડેટા નિષ્કર્ષણમાં પ્રક્રિયા અથવા અન્ય વિશ્લેષણનો સમાવેશ થતો નથી જે પછીથી થઈ શકે છે.

તમે ડેટા એક્સટ્રેક્શન સાથે શું કરી શકો?

મૂળભૂત રીતે, ડેટા નિષ્કર્ષણના હેતુઓ 3 શ્રેણીઓમાં આવે છે.

• આર્કાઇવિંગ
  ડેટા નિષ્કર્ષણ ભૌતિક ફોર્મેટમાંથી ડેટાને રૂપાંતરિત કરી શકે છે: પુસ્તકો, અખબારો, ઇન્વૉઇસને ડિજિટલ ફોર્મેટમાં, જેમ કે સ્ટોરેજ અથવા બેકઅપ માટેના ડેટાબેઝ.
• ડેટા ફોર્મેટ બદલી રહ્યા છીએ
  જ્યારે તમે તમારી વર્તમાન સાઇટમાંથી ડેટાને ડેવલપમેન્ટ હેઠળ નવી સાઇટ પર સ્થાનાંતરિત કરવા માંગો છો, ત્યારે તમે તેને કાઢીને તમારી પોતાની સાઇટમાંથી ડેટા એકત્રિત કરી શકો છો.
• માહિતી વિશ્લેષણ
  આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે કાઢવામાં આવેલા ડેટાનું વધારાનું વિશ્લેષણ સામાન્ય છે. આ ડેટા માઇનિંગ જેવું જ લાગે છે, પરંતુ ધ્યાનમાં રાખો કે ડેટા માઇનિંગ એ ડેટા માઇનિંગનો હેતુ છે, તેનો ભાગ નથી. તદુપરાંત, ડેટાનું અલગ રીતે વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે. એક ઉદાહરણ: ઓનલાઈન સ્ટોર માલિકો વાસ્તવિક સમયમાં સ્પર્ધકોની વ્યૂહરચનાઓ પર દેખરેખ રાખવા માટે એમેઝોન જેવી ઈ-કોમર્સ સાઇટ્સમાંથી ઉત્પાદનની માહિતી મેળવે છે. ડેટા માઇનિંગની જેમ, ડેટા નિષ્કર્ષણ એ સ્વયંસંચાલિત પ્રક્રિયા છે જેના ઘણા ફાયદા છે. ભૂતકાળમાં, લોકો એક જગ્યાએથી બીજી જગ્યાએ જાતે જ ડેટા કોપી અને પેસ્ટ કરતા હતા, જે ઘણો સમય માંગી લેતો હતો. ડેટા નિષ્કર્ષણ સંગ્રહને ઝડપી બનાવે છે અને કાઢવામાં આવેલા ડેટાની ચોકસાઈમાં મોટા પ્રમાણમાં સુધારો કરે છે.

ડેટા એક્સટ્રેક્શનનો ઉપયોગ કરવાના કેટલાક ઉદાહરણો

ડેટા માઇનિંગની જેમ, ડેટા માઇનિંગનો ઉપયોગ વિવિધ ઉદ્યોગોમાં વ્યાપકપણે થાય છે. ઈ-કોમર્સમાં કિંમતો પર દેખરેખ રાખવા ઉપરાંત, ડેટા માઈનિંગ તમારા પોતાના સંશોધન, સમાચાર એકત્રીકરણ, માર્કેટિંગ, રિયલ એસ્ટેટ, ટ્રાવેલ એન્ડ ટુરિઝમ, કન્સલ્ટિંગ, ફાઇનાન્સ અને ઘણું બધું કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

• લીડ જનરેશન
  કંપનીઓ ડિરેક્ટરીઓમાંથી ડેટા કાઢી શકે છે: Yelp, Crunchbase, Yellowpages અને બિઝનેસ ડેવલપમેન્ટ માટે લીડ્સ જનરેટ કરી શકે છે. યલોપેજનો ઉપયોગ કરીને ડેટા કેવી રીતે કાઢવો તે જાણવા માટે તમે નીચેનો વિડિયો જોઈ શકો છો વેબ સ્ક્રેપિંગ ટેમ્પલેટ.

• સામગ્રી અને સમાચારનું એકત્રીકરણ
  સામગ્રી એકત્રીકરણ વેબસાઇટ્સ બહુવિધ સ્રોતોમાંથી ડેટાના નિયમિત પ્રવાહો પ્રાપ્ત કરી શકે છે અને તેમની સાઇટ્સને અદ્યતન રાખી શકે છે.
• સેન્ટિમેન્ટ એનાલિસિસ
  ઇન્સ્ટાગ્રામ અને ટ્વિટર જેવી સોશિયલ મીડિયા સાઇટ્સ પરથી સમીક્ષાઓ, ટિપ્પણીઓ અને પ્રતિસાદ મેળવીને, નિષ્ણાતો અંતર્ગત ભાવનાઓનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે અને બ્રાન્ડ, ઉત્પાદન અથવા ઘટનાને કેવી રીતે જોવામાં આવે છે તેની સમજ મેળવી શકે છે.

ડેટા નિષ્કર્ષણ પગલાં

ડેટા નિષ્કર્ષણ એ ETL (સંક્ષેપ એક્સ્ટ્રેક્ટ, ટ્રાન્સફોર્મ, લોડ) અને ELT (એક્સ્ટ્રેક્ટ, લોડ અને ટ્રાન્સફોર્મ) નો પ્રથમ તબક્કો છે. ETL અને ELT પોતે સંપૂર્ણ ડેટા એકીકરણ વ્યૂહરચનાનો ભાગ છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, ડેટા નિષ્કર્ષણ ડેટા માઇનિંગનો ભાગ હોઈ શકે છે.

અર્ક, કન્વર્ટ, લોડ

જ્યારે ડેટા માઇનિંગ એ મોટી માત્રામાં માહિતીમાંથી માહિતી કાઢવા વિશે છે, ત્યારે ડેટા નિષ્કર્ષણ એ ઘણી ટૂંકી અને સરળ પ્રક્રિયા છે. તે ત્રણ તબક્કામાં ઘટાડી શકાય છે:

1. ડેટા સ્ત્રોત પસંદ કરી રહ્યા છીએ
   તમે જેમાંથી ડેટા કાઢવા માંગો છો તે સ્રોત પસંદ કરો, જેમ કે વેબસાઇટ.
2. માહિતી સંગ્રહ
   સાઇટને "GET" વિનંતી મોકલો અને પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ જેમ કે Python, PHP, R, Ruby, વગેરેનો ઉપયોગ કરીને પરિણામી HTML દસ્તાવેજને પાર્સ કરો.
3. માહિતી સંગ્રાહક
   ભવિષ્યના ઉપયોગ માટે તમારા સ્થાનિક ડેટાબેઝ અથવા ક્લાઉડ સ્ટોરેજમાં ડેટા સાચવો. જો તમે અનુભવી પ્રોગ્રામર છો કે જે ડેટા કાઢવા માંગે છે, તો ઉપરોક્ત પગલાં તમને સરળ લાગશે. જો કે, જો તમે કોડ નથી કરતા, તો ડેટા એક્સ્ટ્રક્શન ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરવાનો શોર્ટકટ છે, દા.ત. ઓક્ટોપાર્સ. ડેટા એક્સ્ટ્રક્શન ટૂલ્સ, જેમ કે ડેટા માઇનિંગ ટૂલ્સ, ઊર્જા બચાવવા અને દરેક માટે ડેટા પ્રોસેસિંગને સરળ બનાવવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે. આ સાધનો માત્ર આર્થિક જ નહીં પણ શિખાઉ માણસ-મૈત્રીપૂર્ણ પણ છે. તેઓ વપરાશકર્તાઓને મિનિટોમાં ડેટા એકત્રિત કરવા, તેને ક્લાઉડમાં સંગ્રહિત કરવા અને તેને ઘણા ફોર્મેટમાં નિકાસ કરવાની મંજૂરી આપે છે: Excel, CSV, HTML, JSON અથવા API મારફતે વેબસાઇટ ડેટાબેસેસમાં.

ડેટા નિષ્કર્ષણના ગેરફાયદા

• સર્વર ક્રેશ
  મોટા પાયે ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરતી વખતે, લક્ષ્ય સાઇટનું વેબ સર્વર ઓવરલોડ થઈ શકે છે, જેના કારણે સર્વર ક્રેશ થઈ શકે છે. આ સાઇટ માલિકના હિતોને નુકસાન પહોંચાડશે.
• IP દ્વારા પ્રતિબંધ
  જ્યારે કોઈ વ્યક્તિ વારંવાર ડેટા ભેગો કરે છે, ત્યારે વેબસાઈટ તેમના આઈપી એડ્રેસને બ્લોક કરી શકે છે. સંસાધન IP સરનામાને સંપૂર્ણપણે નકારી શકે છે અથવા ડેટાને અપૂર્ણ બનાવીને ઍક્સેસને મર્યાદિત કરી શકે છે. ડેટા પુનઃપ્રાપ્ત કરવા અને અવરોધિત કરવાનું ટાળવા માટે, તમારે તેને મધ્યમ ઝડપે કરવાની જરૂર છે અને કેટલીક એન્ટી-બ્લોકીંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર છે.
• કાયદા સાથે સમસ્યાઓ
  જ્યારે કાયદેસરતાની વાત આવે છે ત્યારે વેબ પરથી ડેટા એક્સ્ટ્રેક્ટ કરવું એ ગ્રે એરિયામાં આવે છે. Linkedin અને Facebook જેવી મોટી સાઇટ્સ તેમના ઉપયોગની શરતોમાં સ્પષ્ટપણે જણાવે છે કે કોઈપણ સ્વચાલિત ડેટા નિષ્કર્ષણ પ્રતિબંધિત છે. બોટ પ્રવૃત્તિને કારણે કંપનીઓ વચ્ચે ઘણા મુકદ્દમા થયા છે.

ડેટા માઇનિંગ અને ડેટા એક્સટ્રેક્શન વચ્ચેના મુખ્ય તફાવતો

1. ડેટા માઇનિંગને ડેટાબેઝમાં જ્ઞાન શોધ, જ્ઞાન નિષ્કર્ષણ, ડેટા/પેટર્ન વિશ્લેષણ, માહિતી એકત્રીકરણ પણ કહેવામાં આવે છે. ડેટા નિષ્કર્ષણનો ઉપયોગ વેબ ડેટા નિષ્કર્ષણ, વેબ ક્રોલિંગ, ડેટા માઇનિંગ વગેરે સાથે એકબીજાના બદલે થાય છે.
2. ડેટા માઇનિંગ સંશોધન મુખ્યત્વે સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા પર આધારિત છે, જ્યારે ડેટા માઇનિંગમાં તે સામાન્ય રીતે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ અથવા નબળા માળખાગત સ્ત્રોતોમાંથી કાઢવામાં આવે છે.
3. ડેટા માઇનિંગનો ધ્યેય વિશ્લેષણ માટે ડેટાને વધુ ઉપયોગી બનાવવાનો છે. ડેટા નિષ્કર્ષણ એ એક જગ્યાએ ડેટાનો સંગ્રહ છે જ્યાં તેને સંગ્રહિત અથવા પ્રક્રિયા કરી શકાય છે.
4. ડેટા માઇનિંગમાં વિશ્લેષણ પેટર્ન અથવા વલણોને ઓળખવા માટે ગાણિતિક પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે. ડેટા નિષ્કર્ષણ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ અથવા સ્રોતોને ક્રોલ કરવા માટે ડેટા નિષ્કર્ષણ સાધનો પર આધારિત છે.
5. ડેટા માઇનિંગનો ધ્યેય એ હકીકતો શોધવાનો છે કે જે અગાઉ અજાણ્યા હતા અથવા અવગણવામાં આવ્યા હતા, જ્યારે ડેટા નિષ્કર્ષણ હાલની માહિતી સાથે વ્યવહાર કરે છે.
6. ડેટા માઇનિંગ વધુ જટિલ છે અને લોકોને તાલીમ આપવા માટે મોટા રોકાણની જરૂર છે. ડેટા નિષ્કર્ષણ, જ્યારે યોગ્ય સાધનનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે અત્યંત સરળ અને ખર્ચ-અસરકારક હોઈ શકે છે.

અમે નવા નિશાળીયાને ડેટામાં મૂંઝવણમાં ન આવવા માટે મદદ કરીએ છીએ. અમે ખાસ કરીને ખાબરાના રહેવાસીઓ માટે પ્રમોશનલ કોડ બનાવ્યો છે HABR, બેનર પર દર્શાવેલ ડિસ્કાઉન્ટ પર વધારાનું 10% ડિસ્કાઉન્ટ આપવું.

• શરૂઆતથી ડેટા સાયન્સના વ્યવસાયને શીખવવું
• ડેટા સાયન્સ ઓનલાઈન બુટકેમ્પ
• શરૂઆતથી ડેટા એનાલિસ્ટના વ્યવસાયને તાલીમ આપવી
• ડેટા એનાલિટિક્સ ઓનલાઇન બુટકેમ્પ
• વેબ ડેવલપમેન્ટ કોર્સ માટે પાયથોન

વધુ અભ્યાસક્રમો

• ડેટા એનાલિટિક્સ કોર્સ
• DevOps કોર્સ
• વ્યવસાય વેબ ડેવલપર
• શરૂઆતથી વ્યવસાય iOS વિકાસકર્તા
• શરૂઆતથી વ્યવસાય એન્ડ્રોઇડ ડેવલપર
• શરૂઆતથી વ્યવસાય જાવા ડેવલપર
• જાવાસ્ક્રિપ્ટ કોર્સ
• મશીન લર્નિંગ કોર્સ
• કોર્સ "ડેટા સાયન્સ માટે ગણિત અને મશીન લર્નિંગ"
• એડવાન્સ કોર્સ "મશીન લર્નિંગ પ્રો + ડીપ લર્નિંગ"

ફીચર્ડ લેખો

• ઑનલાઇન અભ્યાસક્રમો વિના ડેટા સાયન્ટિસ્ટ કેવી રીતે બનવું
• 450 મફત આઇવી લીગ અભ્યાસક્રમો
• સળંગ 5 મહિના માટે અઠવાડિયામાં 9 દિવસ મશીન લર્નિંગનો અભ્યાસ કેવી રીતે કરવો
• ડેટા વિશ્લેષક કેટલી કમાણી કરે છે: 2020 માં રશિયા અને વિદેશમાં પગાર અને ખાલી જગ્યાઓની ઝાંખી
• ખાણકામ ઉદ્યોગમાં મશીન લર્નિંગ અને કમ્પ્યુટર વિઝન

સોર્સ: www.habr.com