我們都知道機器學習，數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析是未來的發(fā)展方向。有些公司不僅利用大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)預測未來增長并創(chuàng)造收入，還在應用于其他各個領域，如調(diào)查，產(chǎn)品發(fā)布，選舉等。像Target和Amazon這樣的電子商務網(wǎng)站會不斷跟蹤用戶數(shù)據(jù)的交易形式，從而幫助他們改善用戶體驗并在登錄頁面上為您部署自定義推薦。
好吧，我們已經(jīng)討論了這個趨勢，所以讓我們深入挖掘并探討它們之間的差異。機器學習，數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析不能完全分開，因為它們起源于相同的概念，但剛剛應用得不同。它們都是相互配合的，你也很容易在它們之間找到重疊。
數(shù)據(jù)科學
那么，數(shù)據(jù)科學是什么?
數(shù)據(jù)科學是一個用于處理和監(jiān)控大量數(shù)據(jù)或“大數(shù)據(jù)”的概念。數(shù)據(jù)科學包括數(shù)據(jù)清理，準備和分析等過程。數(shù)據(jù)科學家從多個來源收集數(shù)據(jù)，如調(diào)查，物理數(shù)據(jù)繪圖等。然后，他們通過有力的算法傳遞數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中提取關鍵信息并制作數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集可以進一步用于分析算法以從中獲得更多意義。這就是數(shù)據(jù)分析的用武之地。
成為數(shù)據(jù)科學家需要什么技能?
深入了解Python，Scala，SAS
了解SQL等數(shù)據(jù)庫
熟悉數(shù)學和統(tǒng)計學領域
理解分析功能
機器學習方面的知識和經(jīng)驗
數(shù)據(jù)分析
用外行人的話來說，如果數(shù)據(jù)科學是由所有工具和資源組成的房子，那么數(shù)據(jù)分析將是一個特定的空間。它在功能和應用方面更具體。數(shù)據(jù)分析師不僅像在數(shù)據(jù)科學中那樣尋找連接，而且還有一個特定的目標和目標。公司經(jīng)常使用數(shù)據(jù)分析來搜索其增長趨勢。它通常使用數(shù)據(jù)洞察力通過連接趨勢和模式之間的點來產(chǎn)生影響，而數(shù)據(jù)科學更多地只是洞察力。你可以說這個領域更側重于企業(yè)和組織及其發(fā)展。您需要Python，Rlab，統(tǒng)計學，經(jīng)濟學和數(shù)學等技能才能成為數(shù)據(jù)分析師。
數(shù)據(jù)分析進一步分為數(shù)據(jù)挖掘等分支，包括對數(shù)據(jù)集進行排序和識別關系。
數(shù)據(jù)分析的另一個分支是預測分析。這通常包括預測客戶行為和產(chǎn)品影響。預測分析有助于在市場研究階段，并使從調(diào)查中收集的數(shù)據(jù)在預測中更加可用和準確。預測分析在許多地方都有應用，從天氣預報生成到預測學生在學校的行為，預測疾病的爆發(fā)。
總而言之，顯然不能在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學之間劃清界限，但數(shù)據(jù)分析師通常會擁有與經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家相同的知識和技能。它們之間的區(qū)別在于應用領域。
機器學習
還記得你是如何學習騎自行車的嗎?機器可以借助算法和數(shù)據(jù)集來學習。
機器學習基本上包括一組算法，這些算法可以使軟件和程序從過去的經(jīng)驗中學習，從而使其更準確地預測結果。這不需要明確編程，因為算法改進并且自己適應自己。
機器學習所需的技能：
編碼基礎知識的專業(yè)知識
編程概念
概率和統(tǒng)計
數(shù)據(jù)建模
機器學習與數(shù)據(jù)科學
機器學習和數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)科學的一部分。因為機器學習算法顯然依賴于要學習數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)科學是一個更廣泛的術語，不僅關注實現(xiàn)算法和統(tǒng)計，還包括整個數(shù)據(jù)處理方法。
因此，數(shù)據(jù)科學是一個更廣泛的術語，可以包含多個概念，如數(shù)據(jù)分析，機器學習，預測分析和業(yè)務分析。
然而，機器學習在數(shù)據(jù)科學無法獨立的領域中找到了應用，例如面部識別，指紋掃描儀，語音識別，機器人等。最近，谷歌教了一個機器人走路，只使用允許它進入的算法其周圍環(huán)境的約束和物理參數(shù)。沒有包含其他數(shù)據(jù)集，機器遍歷了許多不同的情況，并制作了它可以參考的值的數(shù)據(jù)集。因此，經(jīng)過幾次試驗，它學會了幾天走路。這是機器學習的最佳示例，其中機器實際上學習并改變其行為。
