Концепции машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ), больших данных существуют уже давно. Но способность применять алгоритмы и математические вычисления к большим данным только недавно набирает обороты.

В этой статье мы обсудим важность машинного обучения и почему каждый специалист по анализу данных должен его освоить.

Что такое машинное обучение?

Проще говоря, мы вносим свой вклад в машинное обучение посредством повседневного взаимодействия в Интернете. Ищете ли вы свою кофеварку на Amazon, «Лучшие советы по похудению» в Google или «друзьям» на Facebook, вы видите машинное обучение в действии, но не осознаёте этого.

Именно технология машинного обучения позволяет поисковым системам Google, Amazon и Facebook предлагать пользователю релевантные рекомендации.

Эти компании могут следить за вашей повседневной деятельностью, поведением при поиске и покупательскими предпочтениями с помощью технологии машинного обучения.

Машинное обучение также является одним из основных компонентов искусственного интеллекта.

Кто такой специалист по данным?

Прежде чем оценивать важность машинного обучения для специалистов по анализу данных, сделаем небольшое замечание о том, кто такие специалисты по данным. Мы также обсудим, как стать специалистом по анализу данных.

Специалисты по обработке данных извлекают значимую информацию из огромного объема данных. Они выявляют закономерности и помогают создавать инструменты, такие как чат-боты на базе искусственного интеллекта, CRM и т. Д., Для автоматизации определенных процессов в компании.

Обладая глубокими знаниями различных методов машинного обучения и современных технологий, таких как базы данных Python, SAS, R и SQL / NoSQL, специалисты по данным проводят углубленный статистический анализ.

Роль Data Scientist может звучать как роль аналитика данных, но на самом деле они разные.

Разница между специалистом по данным и аналитиком данных

• Специалист по анализу данных предсказывает будущее на основе прошлых моделей. Принимая во внимание, что аналитик данных курирует значимые идеи на основе данных.

• Работа специалиста по данным включает «оценку» (или прогноз) неизвестных фактов; пока аналитик исследует известные факты.

  • Работа аналитика данных больше ориентирована на бизнес. Работа специалистов по данным является неотъемлемой частью инноваций и технологических достижений.

Почему машинное обучение так важно для специалиста по данным?

В ближайшем будущем автоматизация процессов заменит большую часть человеческого труда на производстве. Чтобы соответствовать человеческим возможностям, устройства должны быть интеллектуальными, а машинное обучение лежит в основе ИИ.

Специалисты по анализу данных должны понимать машинное обучение для качественных прогнозов и оценок. Это может помочь машинам принимать правильные решения и более разумные действия в режиме реального времени без вмешательства человека.

Машинное обучение меняет принципы работы интеллектуального анализа и интерпретации данных. Он заменил традиционные статистические методы более точными автоматическими наборами общих методов.

Следовательно, специалистам по обработке данных необходимо приобретать навыки машинного обучения.

4 обязательных навыка, необходимых для того, чтобы стать экспертом по машинному обучению

Чтобы стать экспертом в области машинного обучения, каждый специалист по анализу данных должен обладать следующими 4 навыками.

1. Глубокие знания и опыт в области компьютерных основ. Например, компьютерная организация, системная архитектура и уровни, а также прикладное программное обеспечение.

2. Знание вероятности очень важно, потому что работа специалистов по анализу данных включает в себя множество оценок. Еще одна область, на которой им нужно сосредоточиться, - это анализ статистики.

3. Моделирование данных для анализа различных объектов данных и их взаимодействия друг с другом.

4. Навыки программирования и хорошее знание таких языков программирования, как python и R. Стремление к изучению новых языков баз данных, таких как NoSQL, помимо традиционных SQL и Oracle.

Вывод

Данные - это новое масло.

IBM прогнозирует, что к 2020 году мировой спрос на специалистов по анализу данных вырастет на 28%. Финансы, страхование, профессиональные услуги и ИТ-секторы покроют 59% спроса на вакансии в области науки о данных и аналитики.

В ближайшем будущем машинное обучение станет одним из лучших решений для анализа больших объемов данных. Поэтому специалисты по обработке данных должны получить глубокие знания в области машинного обучения, чтобы повысить свою продуктивность.

- - - - - - - - - - - «Пусть данные признаются» - - - - - - - - - - - -