{"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\/it\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","title":{"rendered":"Scopriamo qual \u00e8 la differenza tra Data Mining e 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=\"Scopriamo qual \u00e8 la differenza tra Data Mining e Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/bd0e140b564b7f6696b346865a91784f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><br \/>\nQueste due parole di moda, legate alla Data Science, confondono molte persone. Spesso il Data Mining viene frainteso come estrazione e recupero dei dati, ma in realt\u00e0 \u00e8 molto pi\u00f9 complesso. In questo post, mettiamo in chiaro la situazione e scopriamo la differenza tra Data Mining e Data Extraction.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Cos'\u00e8 il Data Mining?<\/h2>\n<p>Il data mining, noto anche come <strong>Scoperta della conoscenza nei database (KDD)<\/strong>, \u00e8 un metodo spesso utilizzato per analizzare grandi quantit\u00e0 di dati attraverso metodi statistici e matematici per scoprire schemi o tendenze nascoste e estrarne valore.<\/p>\n<h2>Cosa si pu\u00f2 fare con il Data Mining?<\/h2>\n<p>Automatizzando il processo, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/7-web-mining-tools-around-the-web\">gli strumenti di data mining<\/a><\/noindex> possono esaminare i database ed effettivamente identificare schemi nascosti. Per le aziende, il data mining \u00e8 spesso utilizzato per scoprire schemi e relazioni nei dati, per aiutare a prendere decisioni ottimali nel business.<\/p>\n<h2>Esempi di applicazione<\/h2>\n<p>Dopo che il data mining ha preso piede negli anni '90, le aziende in un'ampia gamma di settori, tra cui commercio al dettaglio, finanza, sanit\u00e0, trasporti, telecomunicazioni, commercio elettronico, ecc., hanno iniziato a utilizzare metodi di data mining per ottenere informazioni basate sui dati. Il data mining pu\u00f2 aiutare a segmentare i clienti, rilevare frodi, prevedere le vendite e molto altro ancora.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Segmentazione dei clienti<\/b><br \/>\nGrazie all'analisi dei dati dei clienti e all'identificazione delle caratteristiche dei clienti target, le aziende possono raggrupparli in categorie separate e offrire loro offerte speciali che soddisfano le loro esigenze.<\/li>\n<li><b>Analisi del carrello della spesa<\/b><br \/>\nQuesta metodologia si basa sulla teoria che se acquisti un certo gruppo di prodotti, \u00e8 probabile che tu acquisti anche un altro gruppo di prodotti. Un esempio noto: quando i padri comprano pannolini per i loro bambini, di solito acquistano birra insieme ai pannolini.<\/li>\n<li><b>Previsione delle vendite<\/b><br \/>\nQuesto potrebbe sembrare simile all'analisi del paniere di mercato, ma questa volta l'analisi dei dati viene utilizzata per prevedere quando un acquirente riacquister\u00e0 un prodotto in futuro. Ad esempio, un allenatore acquista un barattolo di proteine, che dovrebbe durare 9 mesi. Il negozio che vende queste proteine pianifica di rilasciare una nuova versione tra 9 mesi, affinch\u00e9 l'allenatore possa riacquistarla.<\/li>\n<li><b>Rilevamento delle frodi<\/b><br \/>\nL'analisi dei dati aiuta nella costruzione di modelli per il rilevamento delle frodi. Raccogliendo campioni di rapporti fraudolenti e veritieri, le aziende possono determinare quali operazioni sono sospette.<\/li>\n<li><b>Rilevamento dei modelli nella produzione<\/b><br \/>\nNell'industria manifatturiera, l'analisi dei dati viene utilizzata per aiutare nella progettazione di sistemi, identificando le relazioni tra l'architettura del prodotto, il profilo e le esigenze dei clienti. L'analisi dei dati pu\u00f2 anche prevedere i tempi di sviluppo del prodotto e i costi.<\/li>\n<\/ul>\n<p>E questi sono solo alcuni degli scenari di utilizzo dell'analisi dei dati.<\/p>\n<h2>Fasi dell'analisi dei dati<\/h2>\n<p>L'analisi dei dati \u00e8 un processo completo di raccolta, selezione, pulizia, trasformazione ed estrazione dei dati per valutare i modelli e, infine, per estrarre valore.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Scopriamo qual \u00e8 la differenza tra Data Mining e Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/0f601a9f32e2b9517f1a7deb0e353b5a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/p>\n<p>In generale, l'intero processo di analisi dei dati pu\u00f2 essere riassunto in 7 fasi:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Pulizia dei dati<\/b><br \/>\nNel mondo reale, i dati non sono sempre puliti e strutturati. Spesso sono rumorosi, incompleti e possono contenere errori. Per garantire che il risultato dell'analisi dei dati sia accurato, \u00e8 prima necessario pulire i dati. Alcuni metodi di pulizia includono la compilazione di valori mancanti, il controllo automatico e manuale, ecc.<\/li>\n<li><b>Integrazione dei dati<\/b><br \/>\nQuesta \u00e8 la fase in cui i dati provenienti da diverse fonti vengono estratti, combinati e integrati. Le fonti possono essere database, file di testo, fogli di calcolo, documenti, array multidimensionali di dati, internet e cos\u00ec via.<\/li>\n<li><b>Campionamento dei dati<\/b><br \/>\nDi solito, non tutti i dati integrati sono necessari per l'analisi dei dati. Il campionamento dei dati \u00e8 la fase in cui vengono selezionati ed estratti solo i dati utili da un'ampia base di dati.<\/li>\n<li><b>Trasformazione dei dati<\/b><br \/>\nDopo la selezione dei dati, essi vengono trasformati in forme adatte all'analisi. Questo processo include la normalizzazione, l'aggregazione, l'astrazione, ecc.<\/li>\n<li><b>Analisi intelligente dei dati<\/b><br \/>\nQui inizia la parte pi\u00f9 importante del data mining: l'utilizzo di metodi intelligenti per identificare schemi all'interno dei dati. Il processo include regressione, classificazione, previsione, clustering, studio delle associazioni e molto altro.<\/li>\n<li><b>Valutazione del modello<\/b><br \/>\nQuesta fase \u00e8 focalizzata sull'individuazione di modelli potenzialmente utili e facile da comprendere, cos\u00ec come modelli che confermano le ipotesi.<\/li>\n<li><b>Rappresentazione della conoscenza<\/b><br \/>\nNella fase finale, le informazioni ottenute sono presentate in modo accattivante utilizzando metodi di rappresentazione della conoscenza e visualizzazione.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Svantaggi del Data Mining<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Elevati investimenti di tempo e lavoro<\/b><br \/>\nPoich\u00e9 il data mining \u00e8 un processo lungo e complesso, richiede un impegno significativo da parte di persone produttive e qualificate. Gli esperti di analisi dei dati possono avvalersi di potenti strumenti di data mining, tuttavia necessitano di professionisti per la preparazione dei dati e per comprendere i risultati. Di conseguenza, il trattamento di tutte le informazioni pu\u00f2 richiedere del tempo.<\/li>\n<li><b>Privacy e sicurezza dei dati<\/b><br \/>\nPoich\u00e9 il data mining raccoglie informazioni sui clienti attraverso metodi di mercato, pu\u00f2 compromettere la riservatezza degli utenti. Inoltre, i hacker possono accedere ai dati conservati nei sistemi di data mining. Ci\u00f2 rappresenta una minaccia per la sicurezza dei dati dei clienti. Se i dati rubati vengono utilizzati impropriamente, possono facilmente causare danni.<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p>Quanto sopra \u00e8 una breve introduzione al data mining. Come ho gi\u00e0 accennato, il data mining include il processo di raccolta e integrazione dei dati, che comprende il processo di estrazione dei dati (data extraction). In questo caso, si pu\u00f2 affermare con certezza che l'estrazione dei dati pu\u00f2 essere parte di un lungo processo di data mining.<\/p><\/blockquote>\n<h2>Che cos'\u00e8 l'estrazione dei dati?<\/h2>\n<p>Conosciuto anche come \u00abestrazione di dati web\u00bb e \u00abweb scraping\u00bb, questo processo \u00e8 l'atto di estrarre dati da fonti di dati (di solito non strutturate o mal strutturate) e centralizzarli in un unico luogo per la memorizzazione o l'ulteriore elaborazione. In particolare, le fonti di dati non strutturate includono pagine web, e-mail, documenti, file PDF, testi scansionati, report di mainframe, file audio e video, annunci, ecc. Gli archivi centralizzati possono essere locali, cloud o ibridi. \u00c8 importante ricordare che l'estrazione dei dati non include l'elaborazione o l'analisi che possono avvenire in seguito.<\/p>\n<h2>Cosa si pu\u00f2 fare con l'Estrattore di Dati?<\/h2>\n<p>In generale, gli obiettivi dell'estrazione dei dati possono essere suddivisi in 3 categorie.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Archiviazione<\/b><br \/>\nL'estrazione dei dati pu\u00f2 convertire dati da formati fisici: libri, giornali, fatture in formati digitali, come database per la memorizzazione o il backup.<\/li>\n<li><b>Modifica del formato dei dati<\/b><br \/>\nQuando si desidera trasferire dati dal proprio sito corrente a uno nuovo in fase di sviluppo, \u00e8 possibile raccogliere dati dal proprio sito estraendoli.<\/li>\n<li><b>Analisi dei dati<\/b><br \/>\n\u00c8 comune un'analisi aggiuntiva dei dati estratti per ottenere informazioni su di essi. Questo pu\u00f2 sembrare simile all'analisi dei dati nel data mining, ma \u00e8 importante notare che l'analisi dei dati \u00e8 un obiettivo dell'estrazione, ma non ne fa parte. Inoltre, i dati vengono analizzati in modo diverso. Un esempio: i proprietari di negozi online estraggono informazioni sui prodotti da siti di e-commerce, come Amazon, per monitorare le strategie dei concorrenti in tempo reale. Proprio come il data mining, l'estrazione dei dati \u00e8 un processo automatizzato che offre numerosi vantaggi. In passato, le persone copiavano e incollavano manualmente i dati da un luogo all'altro, il che richiedeva molto tempo. L'estrazione dei dati accelera la raccolta e aumenta notevolmente l'accuratezza dei dati estratti.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Alcuni esempi di utilizzo dell'Estrattore di Dati<\/h2>\n<p>Analogamente al data mining, l'estrazione dei dati \u00e8 ampiamente utilizzata in vari settori. Oltre al monitoraggio dei prezzi nell'e-commerce, l'estrazione dei dati pu\u00f2 aiutare nella ricerca personale, nell'aggregazione di notizie, nel marketing, nel settore immobiliare, nei viaggi e nel turismo, nella consulenza, nella finanza e molto altro.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Generazione di lead<\/b><br \/>\nLe aziende possono estrarre dati da elenchi come Yelp, Crunchbase, Yellowpages e generare lead per lo sviluppo del business. Puoi guardare il video qui sotto per scoprire come estrarre dati da Yellowpages utilizzando <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/big-announcement-web-scraping-template-take-away\">un modello di 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>Aggregazione di contenuti e notizie<\/b><br \/>\nI siti web di aggregazione dei contenuti possono ricevere flussi regolari di dati da pi\u00f9 fonti e mantenere i loro siti aggiornati.<\/li>\n<li><b>Analisi del sentiment<\/b><br \/>\nDopo aver estratto recensioni, commenti e feedback dai social media come Instagram e Twitter, gli specialisti possono analizzare le opinioni sottostanti e ottenere informazioni su come vengono percepiti il brand, il prodotto o un fenomeno.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Fasi dell'estrazione dei dati<\/h2>\n<p>L'estrazione dei dati \u00e8 il primo passo dell'ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) e dell'ELT (estrazione, caricamento e trasformazione). ETL ed ELT sono parte di una strategia completa di integrazione dei dati. In altre parole, l'estrazione dei dati pu\u00f2 essere parte della loro acquisizione.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Scopriamo qual \u00e8 la differenza tra Data Mining e Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/25128c2d46b3bc383606efde5862b480.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\nEstrazione, trasformazione, caricamento<\/p>\n<p>Mentre il data mining \u00e8 l'acquisizione di informazioni da grandi set di dati, l'estrazione dei dati \u00e8 un processo molto pi\u00f9 breve e semplice. Pu\u00f2 essere ridotto a tre fasi:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Selezione della fonte di dati<\/b><br \/>\nScegli la fonte da cui desideri estrarre i dati, ad esempio un sito web.<\/li>\n<li><b>Raccolta dati<\/b><br \/>\nInvia una richiesta \"GET\" al sito e analizza il documento HTML restituito utilizzando linguaggi di programmazione come Python, PHP, R, Ruby, ecc.<\/li>\n<li><b>Archiviazione dati<\/b><br \/>\nSalva i dati nel tuo database locale o in uno storage cloud per un uso futuro. Se sei un programmatore esperto che desidera estrarre dati, i passaggi sopra potrebbero sembrarti semplici. Tuttavia, se non programmi, c'\u00e8 un modo pi\u00f9 semplice: utilizzare strumenti di estrazione dei dati, come <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.octoparse.com\/\">Octoparse<\/a><\/noindex>. Gli strumenti di data extraction, cos\u00ec come gli strumenti di data mining, sono progettati per risparmiare energia e semplificare l'elaborazione dei dati per tutti. Questi strumenti non solo sono economici, ma anche convenienti per i principianti. Consentono agli utenti di raccogliere dati in pochi minuti, di archiviarli nel cloud e di esportarli in molti formati: Excel, CSV, HTML, JSON o in database sul sito tramite API.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Svantaggi della Data Extraction<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Guasto del server<\/b><br \/>\nQuando si estraggono dati su larga scala, il server web del sito di destinazione pu\u00f2 essere sovraccaricato, il che pu\u00f2 causare il guasto del server. Questo danneggerebbe gli interessi del proprietario del sito.<\/li>\n<li><b>Blocco per IP<\/b><br \/>\nQuando una persona raccoglie dati troppo frequentemente, i siti web possono bloccare il suo indirizzo IP. La risorsa pu\u00f2 completamente vietare l'indirizzo IP o limitare l'accesso, rendendo i dati incompleti. Per estrarre dati ed evitare il blocco, \u00e8 necessario farlo a una velocit\u00e0 moderata e applicare alcune tecniche anti-blocco.<\/li>\n<li><b>Problemi legali<\/b><br \/>\nL'estrazione di dati dal web rientra in una zona grigia quando si tratta di legalit\u00e0. Grandi siti come Linkedin e Facebook dichiarano chiaramente nei loro termini di utilizzo che qualsiasi estrazione automatica di dati \u00e8 vietata. Ci sono state molte cause legali tra le aziende a causa dell'attivit\u00e0 dei bot.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Differenze chiave tra Data Mining e Data Extraction<\/h2>\n<ol>\n<li>Il data mining \u00e8 anche chiamato scoperta di conoscenza nei database, estrazione di conoscenza, analisi di dati\/schemmi, raccolta di informazioni. La data extraction viene utilizzata in modo intercambiabile con l'estrazione di dati web, scraping di pagine web, raccolta di dati e cos\u00ec via.<\/li>\n<li>La ricerca nel data mining \u00e8 principalmente basata su dati strutturati, mentre nell'estrazione di dati, questi sono solitamente estratti da fonti non strutturate o scarsamente strutturate.<\/li>\n<li>L'obiettivo del data mining \u00e8 rendere i dati pi\u00f9 utili per l'analisi. La data extraction \u00e8 la raccolta di dati in un unico posto, dove possono essere archiviati o elaborati.<\/li>\n<li>L'analisi nel data mining si basa su metodi matematici per identificare modelli o tendenze. La data extraction si basa su linguaggi di programmazione o strumenti di estrazione dati per accedere alle fonti.<\/li>\n<li>L'obiettivo del data mining \u00e8 trovare fatti che in precedenza non erano noti o ignorati, mentre la data extraction si occupa di informazioni esistenti.<\/li>\n<li>Il data mining \u00e8 pi\u00f9 complesso e richiede maggiori investimenti nella formazione delle persone. L'estrazione dei dati con l'uso di strumenti adeguati pu\u00f2 essere estremamente semplice ed economica.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Aiutiamo i principianti a non perdersi nei dati. Appositamente per gli utenti di Habr, abbiamo creato un codice promozionale <b>HABR<\/b>, che offre uno sconto aggiuntivo del 10% sullo sconto indicato nel banner.<\/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=\"Scopriamo qual \u00e8 la differenza tra Data Mining e 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\">Formazione per la professione di Data Science da zero<\/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 online per 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\">Formazione per la professione di Data Analyst da zero<\/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 online per Data Analytics<\/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\">Corso 'Python per lo sviluppo web'<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><b class=\"spoiler_title\">Altri corsi<\/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\">Corso di analisi dei dati<\/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\">Corso di 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\">Professione Sviluppatore 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\">Professione Sviluppatore iOS da zero<\/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\">Professione Sviluppatore Android da zero<\/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\">Professione Sviluppatore Java da zero<\/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\">Corso di 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\">Corso di 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\">Corso 'Matematica e Machine Learning per Data Science'<\/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\">Corso avanzato 'Machine Learning Pro + Deep Learning'<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Articoli consigliati<\/h2>\n<ul>\n<li><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\">Come diventare un Data Scientist senza corsi 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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? 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