Полное руководство по изложению ключевых различий между наукой о данных, анализом данных и машинным обучением.
В предыдущих статьях мы обсуждали Python и разницу между аналитиками данных и специалистами по данным. Здесь я собираюсь обсудить ключевые различия между аналитикой данных, наукой о данных и машинным обучением. Эта статья поможет вам тщательно выбрать профессию. Давай начнем!!
Аналитика данных:
Аналитика данных — это процесс изучения, преобразования и организации данных для того, чтобы делать выводы, делать прогнозы и стимулировать принятие обоснованных решений, определять корреляции.
Аналитика данных входит в область науки о данных. Он в основном обрабатывает и выполняет статистический анализ существующих наборов данных. Таким образом, аналитика данных связана не с отслеживанием вопросов, а с отслеживанием ответов и получением информации по известным нам проблемам.
Наука о данных:
Наука о данных — это область исследования, которая имеет дело с огромными объемами связанных с данными аналитических процедур и научных гипотез для получения информации с использованием современных инструментов и методов для извлечения невидимых или скрытых закономерностей, извлечения значимой информации для заинтересованных сторон бизнеса и на основе информации сделать бизнес- сопутствующие решения. Наука о данных использует сложные алгоритмы машинного обучения для построения прогностических моделей.
Специалисты по данным также сильно зависят от искусственного интеллекта, особенно от его подобластей машинного обучения и глубокого обучения, для создания моделей и прогнозов с использованием алгоритмов и других методов.
Машинное обучение:
Машинное обучение — это метод анализа данных, который не только автоматизирует построение аналитической модели, но также использует алгоритмы для имитации того, как учится человек. Это ветвь искусственного интеллекта, в основном основанная на концепции, согласно которой системы могут учиться на данных (исторических и новых), выбирать или распознавать закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Аналитика данных, наука о данных и машинное обучение:
Мои предыдущие статьи:
Заключение:
В конце концов, я хотел бы подчеркнуть, что аналитика данных — это работа, в которой вы по большей части работаете над обработкой данных, обобщением данных и распознаванием закономерностей. Наука о данных — это область, в которой приходится иметь дело с огромными наборами данных, а затем эти открытия будут использоваться для обучения машин. Мы рассмотрели аналитику данных, науку о данных и машинное обучение, думая с нескольких точек зрения. С моей точки зрения, если вы любите статистику и математику и хотите знать закономерности и тенденции, тогда машинное обучение — идеальное решение.
Окончательно…
Я действительно надеюсь, что эта статья была интересной для чтения и стала источником вдохновения для всех, кто решил продолжить карьеру в области науки о данных, чтобы развиваться и внедрять инновации.
Пожалуйста, комментируйте для предложений и отзывов. Я все еще учусь. Пожалуйста, помогите мне стать лучше, чтобы я мог помочь вам, улучшая свои навыки письма, а также знания и представляя себя вам гораздо лучше в моих последующих выпусках статей.
Спасибо и счастливого кодирования :)
