{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction","title":{"rendered":"Entendendo a diferen\u00e7a entre 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=\"Entendendo a diferen\u00e7a entre Data Mining e Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/bd0e140b564b7f6696b346865a91784f.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/a><\/noindex><br \/>\nEssas duas palavras da moda, relacionadas a Data Science, confundem muitas pessoas. Data Mining \u00e9 frequentemente mal compreendido como extra\u00e7\u00e3o e recupera\u00e7\u00e3o de dados, mas na verdade \u00e9 muito mais complexo. Neste post, vamos esclarecer a quest\u00e3o e descobrir a diferen\u00e7a entre Data Mining e Data Extraction.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>O que \u00e9 Data Mining?<\/h2>\n<p>Data mining, tamb\u00e9m chamado de <strong>Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD)<\/strong>, \u00e9 um m\u00e9todo frequentemente utilizado para analisar grandes conjuntos de dados usando m\u00e9todos estat\u00edsticos e matem\u00e1ticos para encontrar padr\u00f5es ocultos ou tend\u00eancias e extrair valor deles.<\/p>\n<h2>O que pode ser feito com Data Mining?<\/h2>\n<p>Ao automatizar o processo, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/7-web-mining-tools-around-the-web\">ferramentas de data mining<\/a><\/noindex> podem examinar bancos de dados e identificar padr\u00f5es ocultos de forma eficaz. Para as empresas, o data mining \u00e9 frequentemente utilizado para identificar padr\u00f5es e relacionamentos nos dados, ajudando na tomada de decis\u00f5es otimizadas nos neg\u00f3cios.<\/p>\n<h2>Exemplos de aplica\u00e7\u00e3o.<\/h2>\n<p>Ap\u00f3s ganhar ampla ado\u00e7\u00e3o na d\u00e9cada de 1990, empresas de uma variedade de ind\u00fastrias, incluindo varejo, finan\u00e7as, sa\u00fade, transporte, telecomunica\u00e7\u00f5es, com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, entre outras, come\u00e7aram a usar m\u00e9todos de data mining para extrair informa\u00e7\u00f5es baseadas em dados. O data mining pode ajudar a segmentar clientes, detectar fraudes, prever vendas e muito mais.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Segmenta\u00e7\u00e3o de clientes<\/b><br \/>\nAo analisar dados sobre clientes e identificar caracter\u00edsticas dos clientes-alvo, as empresas podem agrup\u00e1-los em grupos separados e oferecer propostas espec\u00edficas que atendam \u00e0s suas necessidades.<\/li>\n<li><b>An\u00e1lise do cesto de mercado<\/b><br \/>\nEssa t\u00e9cnica baseia-se na teoria de que se voc\u00ea comprar um determinado grupo de produtos, \u00e9 prov\u00e1vel que compre outro grupo de produtos. Um exemplo famoso: quando pais compram fraldas para seus beb\u00eas, eles frequentemente compram cerveja junto com as fraldas.<\/li>\n<li><b>Previs\u00e3o de vendas<\/b><br \/>\nIsso pode parecer semelhante a uma an\u00e1lise de cesta de mercado, mas desta vez a an\u00e1lise de dados \u00e9 utilizada para prever quando um comprador comprar\u00e1 novamente o produto no futuro. Por exemplo, um treinador compra um pote de prote\u00edna que deve durar 9 meses. A loja que vende essa prote\u00edna planeja lan\u00e7ar um novo em 9 meses para que o treinador a compre novamente.<\/li>\n<li><b>Detec\u00e7\u00e3o de Fraude<\/b><br \/>\nA minera\u00e7\u00e3o de dados ajuda na constru\u00e7\u00e3o de modelos para detec\u00e7\u00e3o de fraude. Coletando amostras de relat\u00f3rios fraudulentos e verdadeiros, as empresas conseguem identificar quais transa\u00e7\u00f5es s\u00e3o suspeitas.<\/li>\n<li><b>Detec\u00e7\u00e3o de Padr\u00f5es na Produ\u00e7\u00e3o<\/b><br \/>\nNa ind\u00fastria de transforma\u00e7\u00e3o, a minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 usada para ajudar a projetar sistemas, identificando rela\u00e7\u00f5es entre a arquitetura do produto, o perfil e as necessidades dos clientes. A minera\u00e7\u00e3o de dados tamb\u00e9m pode prever prazos de desenvolvimento de produtos e custos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>E esses s\u00e3o apenas alguns cen\u00e1rios de uso da minera\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n<h2>Etapas da Minera\u00e7\u00e3o de Dados<\/h2>\n<p>A minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um processo abrangente de coleta, sele\u00e7\u00e3o, limpeza, transforma\u00e7\u00e3o e extra\u00e7\u00e3o de dados para avaliar padr\u00f5es e, em \u00faltima an\u00e1lise, para extrair valor.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Entendendo a diferen\u00e7a entre Data Mining e Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/0f601a9f32e2b9517f1a7deb0e353b5a.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><\/p>\n<p>Geralmente, todo o processo de minera\u00e7\u00e3o de dados pode ser resumido em 7 etapas:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Limpeza de Dados<\/b><br \/>\nNo mundo real, os dados nem sempre s\u00e3o limpos e estruturados. Frequentemente, eles s\u00e3o ruidosos, incompletos e podem conter erros. Para garantir que o resultado da minera\u00e7\u00e3o de dados seja preciso, \u00e9 necess\u00e1rio primeiro limpar os dados. Alguns m\u00e9todos de limpeza incluem o preenchimento de valores ausentes, controle autom\u00e1tico e manual, etc.<\/li>\n<li><b>Integra\u00e7\u00e3o de Dados<\/b><br \/>\nEsta \u00e9 a etapa em que os dados de diferentes fontes s\u00e3o extra\u00eddos, combinados e integrados. As fontes podem incluir bancos de dados, arquivos de texto, planilhas, documentos, arrays de dados multidimensionais, internet e assim por diante.<\/li>\n<li><b>Amostragem de Dados<\/b><br \/>\nNormalmente, nem todos os dados integrados s\u00e3o necess\u00e1rios na minera\u00e7\u00e3o de dados. A amostragem de dados \u00e9 a etapa em que apenas os dados \u00fateis s\u00e3o selecionados e extra\u00eddos de um grande banco de dados.<\/li>\n<li><b>Transforma\u00e7\u00e3o de Dados<\/b><br \/>\nAp\u00f3s a sele\u00e7\u00e3o dos dados, eles s\u00e3o transformados em formatos adequados para a minera\u00e7\u00e3o. Este processo envolve normaliza\u00e7\u00e3o, agrega\u00e7\u00e3o, generaliza\u00e7\u00e3o, etc.<\/li>\n<li><b>An\u00e1lise Inteligente de Dados<\/b><br \/>\nAqui come\u00e7a a parte mais importante do data mining \u2014 a utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos inteligentes para encontrar padr\u00f5es. O processo inclui regress\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o, previs\u00e3o, agrupamento, estudos de associa\u00e7\u00f5es e muito mais.<\/li>\n<li><b>Avalia\u00e7\u00e3o do modelo<\/b><br \/>\nEssa etapa visa identificar padr\u00f5es potencialmente \u00fateis e de f\u00e1cil compreens\u00e3o, assim como padr\u00f5es que comprovam hip\u00f3teses.<\/li>\n<li><b>Representa\u00e7\u00e3o do conhecimento<\/b><br \/>\nNa fase final, as informa\u00e7\u00f5es obtidas s\u00e3o apresentadas de forma atrativa utilizando m\u00e9todos de representa\u00e7\u00e3o do conhecimento e visualiza\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Desvantagens do Data Mining<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Grandes investimentos de tempo e trabalho<\/b><br \/>\nComo a minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um processo longo e complexo, exige muito trabalho de pessoas produtivas e qualificadas. Especialistas em an\u00e1lise de dados podem utilizar poderosas ferramentas de minera\u00e7\u00e3o, mas precisam de profissionais para preparar os dados e entender os resultados. Como resultado, o processamento de todas as informa\u00e7\u00f5es pode levar algum tempo.<\/li>\n<li><b>Privacidade e seguran\u00e7a dos dados<\/b><br \/>\nComo data mining coleta informa\u00e7\u00f5es sobre os clientes por meio de m\u00e9todos de mercado, pode infringir a privacidade dos usu\u00e1rios. Al\u00e9m disso, hackers podem acessar dados armazenados em sistemas de minera\u00e7\u00e3o de dados. Isso representa uma amea\u00e7a \u00e0 seguran\u00e7a dos dados dos clientes. Se os dados roubados forem utilizados inadequadamente, isso pode facilmente prejudicar outros.<\/li>\n<\/ul>\n<blockquote><p>Acima est\u00e1 uma breve introdu\u00e7\u00e3o ao data mining. Como mencionei, data mining envolve o processo de coleta e integra\u00e7\u00e3o de dados, que inclui o processo de extra\u00e7\u00e3o de dados (data extraction). Nesse caso, pode-se afirmar com seguran\u00e7a que a extra\u00e7\u00e3o de dados pode ser parte de um longo processo de data mining.<\/p><\/blockquote>\n<h2>O que \u00e9 Extra\u00e7\u00e3o de Dados?<\/h2>\n<p>Conhecido tamb\u00e9m como \"extra\u00e7\u00e3o de dados da web\" e \"web scraping\", este processo consiste em extrair dados de fontes de dados (geralmente n\u00e3o estruturadas ou mal estruturadas) para locais centralizados e organiz\u00e1-los em um \u00fanico lugar para armazenamento ou processamento posterior. Em particular, fontes de dados n\u00e3o estruturadas incluem p\u00e1ginas da web, e-mails, documentos, arquivos PDF, texto digitalizado, relat\u00f3rios de mainframe, arquivos em fita, an\u00fancios, etc. Os armazenamentos centralizados podem ser locais, na nuvem ou h\u00edbridos. \u00c9 importante lembrar que a extra\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o envolve processamento ou outra an\u00e1lise que pode ocorrer posteriormente.<\/p>\n<h2>O que pode ser feito com a extra\u00e7\u00e3o de dados?<\/h2>\n<p>As metas de extra\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o geralmente divididas em 3 categorias.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Arquivamento<\/b><br \/>\nA extra\u00e7\u00e3o de dados pode transformar dados de formatos f\u00edsicos: livros, jornais, faturas em formatos digitais, como bancos de dados para armazenamento ou backup.<\/li>\n<li><b>Mudan\u00e7a de formato de dados<\/b><br \/>\nQuando voc\u00ea deseja transferir dados do seu site atual para um novo, que est\u00e1 em desenvolvimento, voc\u00ea pode coletar dados do seu pr\u00f3prio site, extraindo-os.<\/li>\n<li><b>An\u00e1lise de dados<\/b><br \/>\n\u00c9 comum realizar an\u00e1lises adicionais dos dados extra\u00eddos para obter insights sobre eles. Isso pode parecer semelhante \u00e0 an\u00e1lise de dados em minera\u00e7\u00e3o de dados, mas tenha em mente que a an\u00e1lise de dados \u00e9 o objetivo da extra\u00e7\u00e3o, mas n\u00e3o parte dela. Al\u00e9m disso, os dados s\u00e3o analisados de forma diferente. Um exemplo: propriet\u00e1rios de lojas virtuais extraem informa\u00e7\u00f5es sobre produtos de sites de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, como a Amazon, para acompanhar as estrat\u00e9gias de concorrentes em tempo real. Assim como na minera\u00e7\u00e3o de dados, a extra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um processo automatizado, que possui numerosas vantagens. Antes, as pessoas copiavam e colavam dados manualmente de um lugar para outro, o que levava muito tempo. A extra\u00e7\u00e3o de dados acelera a coleta e aumenta significativamente a precis\u00e3o dos dados extra\u00eddos.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Alguns exemplos de aplica\u00e7\u00e3o da extra\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>Assim como a minera\u00e7\u00e3o de dados, a extra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 amplamente utilizada em diversas ind\u00fastrias. Al\u00e9m do monitoramento de pre\u00e7os no com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, a extra\u00e7\u00e3o de dados pode ajudar em pesquisas pr\u00f3prias, agrega\u00e7\u00e3o de not\u00edcias, marketing, no setor imobili\u00e1rio, em viagens e turismo, consultoria, finan\u00e7as e muito mais.<\/p>\n<ul>\n<li><b>Gera\u00e7\u00e3o de leads<\/b><br \/>\nAs empresas podem extrair dados de diret\u00f3rios como Yelp, Crunchbase, Yellowpages e gerar leads para o desenvolvimento de neg\u00f3cios. Voc\u00ea pode assistir ao v\u00eddeo abaixo para aprender como extrair dados do Yellowpages usando <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.octoparse.com\/blog\/big-announcement-web-scraping-template-take-away\">um modelo 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>Agrega\u00e7\u00e3o de conte\u00fado e not\u00edcias<\/b><br \/>\nSites que agregam conte\u00fado podem receber fluxos regulares de dados de v\u00e1rias fontes e manter seus sites atualizados.<\/li>\n<li><b>An\u00e1lise de sentimentos<\/b><br \/>\nAp\u00f3s a extra\u00e7\u00e3o de avalia\u00e7\u00f5es, coment\u00e1rios e feedbacks de redes sociais como Instagram e Twitter, os profissionais podem analisar as opini\u00f5es subjacentes e obter insights sobre como uma marca, produto ou fen\u00f4meno \u00e9 percebido.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Etapas da extra\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>A extra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 a primeira etapa do ETL (abrevia\u00e7\u00e3o de Extrair, Transformar, Carregar) e do ELT (extrair, carregar e transformar). ETL e ELT s\u00e3o partes integrantes de uma estrat\u00e9gia completa de integra\u00e7\u00e3o de dados. Em outras palavras, a extra\u00e7\u00e3o de dados pode ser parte de sua extra\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Entendendo a diferen\u00e7a entre Data Mining e Data Extraction\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/25128c2d46b3bc383606efde5862b480.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\"><br \/>\nExtrair, transformar, carregar<\/p>\n<p>Enquanto a minera\u00e7\u00e3o de dados refere-se \u00e0 obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es de grandes volumes de dados, a extra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um processo muito mais curto e simples. Ele pode ser resumido em tr\u00eas etapas:<\/p>\n<ol>\n<li><b>Escolha da fonte de dados<\/b><br \/>\nEscolha a fonte da qual voc\u00ea deseja extrair dados, como um site.<\/li>\n<li><b>Coleta de dados<\/b><br \/>\nEnvie uma solicita\u00e7\u00e3o \"GET\" para o site e analise o documento HTML recebido usando linguagens de programa\u00e7\u00e3o como Python, PHP, R, Ruby, entre outras.<\/li>\n<li><b>Armazenamento de dados<\/b><br \/>\nSalve os dados em seu banco de dados local ou em armazenamento em nuvem para uso futuro. Se voc\u00ea \u00e9 um programador experiente que deseja extrair dados, as etapas acima podem parecer simples. No entanto, se voc\u00ea n\u00e3o progride na programa\u00e7\u00e3o, h\u00e1 um caminho curto - usar ferramentas de extra\u00e7\u00e3o de dados, como <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/www.octoparse.com\/\">Octoparse<\/a><\/noindex>. Ferramentas de extra\u00e7\u00e3o de dados, assim como ferramentas de minera\u00e7\u00e3o de dados, foram desenvolvidas para economizar energia e tornar o processamento de dados simples para todos. Estas ferramentas s\u00e3o n\u00e3o apenas econ\u00f4micas, mas tamb\u00e9m amig\u00e1veis para iniciantes. Elas permitem que os usu\u00e1rios coletem dados em poucos minutos, armazenem na nuvem e exportem em v\u00e1rios formatos: Excel, CSV, HTML, JSON ou em bancos de dados no site via API.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Desvantagens da Extra\u00e7\u00e3o de Dados<\/h2>\n<ul>\n<li><b>Falha no servidor<\/b><br \/>\nAo extrair dados em grande escala, o servidor web do site de destino pode ficar sobrecarregado, o que pode levar \u00e0 falha do servidor. Isso causar\u00e1 danos aos interesses do propriet\u00e1rio do site.<\/li>\n<li><b>Banimento por IP<\/b><br \/>\nQuando um indiv\u00edduo coleta dados com muita frequ\u00eancia, os sites podem bloquear seu endere\u00e7o IP. O recurso pode proibir completamente o endere\u00e7o IP ou restringir o acesso, tornando os dados incompletos. Para extrair dados e evitar o bloqueio, \u00e9 necess\u00e1rio faz\u00ea-lo a uma velocidade moderada e aplicar algumas t\u00e9cnicas de anti-bloqueio.<\/li>\n<li><b>Problemas legais<\/b><br \/>\nA extra\u00e7\u00e3o de dados da web entra em uma zona cinza quando se trata de legalidade. Grandes sites, como Linkedin e Facebook, afirmam claramente em seus termos de uso que qualquer extra\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de dados \u00e9 proibida. Houve muitas a\u00e7\u00f5es judiciais entre empresas devido \u00e0 atividade de bots.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Principais diferen\u00e7as entre Minera\u00e7\u00e3o de Dados e Extra\u00e7\u00e3o de Dados<\/h2>\n<ol>\n<li>Minera\u00e7\u00e3o de dados tamb\u00e9m \u00e9 chamada de descoberta de conhecimento em bancos de dados, extra\u00e7\u00e3o de conhecimento, an\u00e1lise de dados\/padr\u00f5es, coleta de informa\u00e7\u00f5es. A extra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 usada de forma intercambi\u00e1vel com extra\u00e7\u00e3o de dados da web, varredura de p\u00e1ginas da web, coleta de dados, e assim por diante.<\/li>\n<li>Pesquisas em minera\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o principalmente baseadas em dados estruturados, enquanto na extra\u00e7\u00e3o de dados, eles geralmente s\u00e3o extra\u00eddos de fontes n\u00e3o estruturadas ou mal estruturadas.<\/li>\n<li>O objetivo da minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 tornar os dados mais \u00fateis para an\u00e1lise. A extra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 a coleta de dados em um s\u00f3 lugar, onde podem ser armazenados ou processados.<\/li>\n<li>A an\u00e1lise na minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 baseada em m\u00e9todos matem\u00e1ticos para identificar padr\u00f5es ou tend\u00eancias. A extra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 baseada em linguagens de programa\u00e7\u00e3o ou ferramentas de extra\u00e7\u00e3o de dados para contornar fontes.<\/li>\n<li>O objetivo da minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 encontrar fatos que anteriormente n\u00e3o eram conhecidos ou ignorados, enquanto a extra\u00e7\u00e3o de dados lida com informa\u00e7\u00f5es existentes.<\/li>\n<li>A minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 mais complexa e requer um investimento maior no treinamento de pessoas. A extra\u00e7\u00e3o de dados, ao usar a ferramenta certa, pode ser extremamente simples e econ\u00f4mica.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ajudamos iniciantes a n\u00e3o se perderem com os dados. Especificamente para os membros do Habr, criamos um c\u00f3digo promocional <b>HABR<\/b>, que oferece um desconto adicional de 10% sobre o desconto indicado no 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=\"Entendendo a diferen\u00e7a entre 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\">Forma\u00e7\u00e3o para a profiss\u00e3o de Data Science desde o b\u00e1sico<\/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 em 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\">Forma\u00e7\u00e3o para a profiss\u00e3o de Data Analyst desde o b\u00e1sico<\/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 em 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\">Curso 'Python para Desenvolvimento Web'<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ul>\n<p><b class=\"spoiler_title\">Mais cursos<\/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\">Curso em An\u00e1lise de Dados<\/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\">Curso em 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\">Profiss\u00e3o 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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 5.0.3 - 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\/pt\/blog\/administrirovanie\/razbiraemsya-v-chem-raznicza-mezhdu-data-mining-i-data-extraction\" \/>\n\t\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO (AIOSEO) 5.0.3\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" 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