В настоящее время, куда бы вы ни пошли, чем бы вы ни занимались, вы обязательно встретите такие слова, как данные, наука о данных, аналитика больших данных, машинное обучение и т. д. терминологии полностью создали для себя новую, другую и сложную область. Но некоторым из нас они могут показаться одними и теми же словами, потому что мы не знаем их различий. Итак, давайте быстро поймем, что такое наука о данных и машинное обучение и какие преимущества они нам дают!
- На основе масштаба:-
Наука о данных дает ценную информацию, проводя исследования и анализируя огромное количество данных со всеми реальными сложностями, такими как понимание и извлечение данных. С другой стороны, машинное обучение точно классифицирует или прогнозирует результаты для новых точек данных, изучая закономерности из исторических данных с использованием математических моделей.
- На основе введенных данных:-
Наука о данных генерирует большую часть данных в виде данных, потребляемых человеком, которые должны быть прочитаны или проанализированы людьми, например табличные данные или изображения. Принимая во внимание, что данные, предоставленные для машинного обучения, преобразуются специально для используемых алгоритмов.
- На основе предпочтительного набора навыков:-
Наука о данных требует знания предметной области, сильного SQL, ETL и профилирования данных, тогда как; Машинное обучение требует глубокого понимания математики, программирования на Python/R, обработки данных с визуализацией, специфичной для модели SQL.
Проще говоря, наука о данных — это в основном отрасль, которая имеет дело с данными. В то время как машины, использующие методы науки о данных для изучения данных, называются машинным обучением. Машинное обучение — это часть науки о данных. Присоединяйтесь к нам в Великолепном обучении, чтобы стать мастером в области науки о данных и машинного обучения во время блокировки и начать новую карьеру с солидной зарплатой, как только закончится блокировка. Счастливого обучения !!
