数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、数据挖掘
是在大型数据集中发现模式的过程，涉及机器学习、统计学和数据库系统交叉的方法。数据挖掘是计算机科学和统计学的一个跨学科子领域，其总体目标是提取信息（使用智能方法）从数据集中将信息转换为可理解的结构以供进一步使用。
二、数据科学
是一个跨学科领域，使用科学的方法、过程、算法和系统从许多结构化和非结构化数据中提取知识和见解。数据科学与数据挖掘、深度学习和大数据有关。
数据科学和数据挖掘之间最大的区别可能在于它们的术语。数据科学是一个广泛的领域，包括捕获数据、分析数据并从中获得洞察力的过程。另一方面，数据挖掘主要是在数据集中找到有用的信息，并利用这些信息来发现隐藏的模式。
数据科学和数据挖掘之间的另一个主要区别是前者是一个多学科领域，包括统计学、社会科学、数据可视化、自然语言处理、数据挖掘等，而后者是前者的一个子集。
数据科学专业人员的角色在某种程度上可以被认为是人工智能研究员、深度学习工程师、机器学习工程师或数据分析师的组合。该人也可能能够担任数据工程师的角色。相反，数据挖掘专业人员不一定必须能够胜任所有这些角色。
数据科学和数据挖掘之间的另一个显着区别在于这些专业人员使用的数据类型。通常，数据科学处理各种类型的数据，无论是结构化的、半结构化的还是非结构化的。另一方面，数据挖掘主要处理结构化数据。
如果考虑该领域的工作性质，在数据科学中不仅要发现模式并分析它们，它们是数据挖掘的关键组成部分，相反在数据科学工具和技术的帮助下，应该能够通过利用现在和历史数据。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含：
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
