Maschinelles Lernen vs. Data Science – Vergleich

Wussten Sie, dass täglich über 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erstellt werden? Laut IBM wird prognostiziert, dass die Zahl der Jobs für jeden Datenexperten in den Vereinigten Staaten bis 2020 um 364.000 offene Stellen auf 2.720.000 steigen wird.

Darüber hinaus wurde auch vorhergesagt, dass bis 2020 für jeden Menschen auf dem Planeten schätzungsweise 1,7 MB Daten pro Sekunde generiert werden. Stellen Sie sich vor, wie viele Daten das am Ende des Jahres wären. Wie viel mehr bis zum Ende des Jahrzehnts? Es liegt also auf der Hand, dass wir ohne Data Science und maschinelles Lernen nicht effektiv mit Daten umgehen können.

Die brennende Frage lautet daher: Wie wollen wir diese große Datenmenge verarbeiten? Hier kommt Data Science vs. maschinelles Lernen ins Gesamtbild. Es sollte Sie interessieren, dass Maschinen die Fähigkeit haben, selbst zu lernen.

Ja, das ist durchaus möglich und in diesem sich rasant entwickelnden Technologiezeitalter sogar realistisch. Genau wie Menschen können Maschinen so strukturiert und gestaltet werden, dass sie aus einer großen Datenmenge mehr lernen. Maschinelles Lernen wird sehr wichtig, damit Maschinen automatisch aus Erfahrungen lernen können. Dies geschieht, ohne dass die Maschinen explizit programmiert werden müssen.

• Data Science-Definition
• Definition des maschinellen Lernens
• Was ist der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science

Was ist Datenwissenschaft

In einfacher Definition beinhaltet Data Science die Analyse von Ergebnissen, die aus Daten gewonnen wurden. Es untersucht Daten in ihrer einfachsten und grundlegendsten Form. Dies geschieht, um die komplexen Muster, Trendrückschlüsse und Verhaltensweisen von Datenprotokollen zu verstehen.

Data Science hilft einer Organisation, die notwendigen Erkenntnisse zu gewinnen, die in den Entscheidungsprozessen des Unternehmens benötigt werden. Es beinhaltet die Extraktion nützlicher Informationen aus Daten. Dafür optimiert Data Science eine Reihe weiterer Methoden aus unterschiedlichen Bereichen.

( Lesen Sie auch: Was ist Data Science? Alles, was Sie wissen müssen)

Was ist maschinelles Lernen

Das Konzept des maschinellen Lernens beinhaltet, Maschinen beizubringen, wie sie selbstständig lernen können, ohne dass menschliche Eingriffe oder Hilfsmittel erforderlich sind. Es füttert die Maschinensysteme mit Daten.

So funktioniert maschinelles Lernen: Es beginnt mit dem Lesen und Studieren der gegebenen Datenprobe. Dies geschieht, um notwendige und nützliche Erkenntnisse und Muster zu entdecken. Diese Muster werden daher verwendet, um ein Modell zu entwickeln, das das Ergebnis zukünftiger Eventualitäten genau vorhersagt.

Anschließend wird die Leistung des Modells anhand der angegebenen Datenprobe bewertet. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis die Maschine automatisch lernen und die Eingabe mit der genauen Ausgabe verknüpfen kann. All diese Prozesse finden ohne menschliches Eingreifen statt.

Unterschiede zwischen Data Science und maschinellem Lernen

1. Umfang

   Data Science : Der Umfang der Data Science konzentriert sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten, die sich mit allen Komplexitäten der realen Welt befassen. Es beinhaltet unter anderem das Verständnis der Datenanforderungen sowie den Prozess der Datenextraktion.

   Maschinelles Lernen : maschinelles Lernen hingegen befasst sich mit der genauen Klassifizierung oder Vorhersage des Ergebnisses für neue Datensätze. Es beinhaltet die Untersuchung der Muster historischer Daten durch die Verwendung mathematischer Modelle.

   Der Umfang des maschinellen Lernens kommt erst in der Datenmodellierungsphase der Datenwissenschaft zum Tragen. Im Wesentlichen kann es außerhalb der Datenwissenschaft nicht effektiv existieren.

2. Daten

   Data Science : In Bezug auf Daten ist Data Science ein Konzept, das bei der Analyse von Big Data verwendet wird. Data Science umfasst in diesem Zusammenhang die Datenbereinigung, Datenaufbereitung und Datenanalyse. Es generiert den Großteil seiner Eingabedaten in Form von menschlichen Verbrauchsdaten. Diese Form von Daten ist darauf ausgelegt, von Menschen gelesen und ausgewertet zu werden. Es nimmt normalerweise die Struktur von tabellarischen Daten oder Bildern an.

   Darüber hinaus müssen die Daten, die in Data Science verarbeitet werden, nicht unbedingt aus einer Maschine oder als Ergebnis eines mechanischen Prozesses stammen. Es hilft beim Abrufen, Sammeln, Erfassen und Transformieren großer Datenmengen, die zusammenfassend als Big Data bezeichnet werden.

   Es ist die Aufgabe von Data Science, Big Data zu strukturieren. Es untersucht Big Data, um überzeugende Muster zu finden. Auf diese Weise kann die Datenwissenschaft Führungskräfte in der Wirtschaft beraten, um wirksame Änderungen umzusetzen, die ein Unternehmen oder eine Organisation revolutionieren würden.

   Maschinelles Lernen : Es muss erwähnt werden, dass Daten im Gegensatz zur Datenwissenschaft nicht im Mittelpunkt des maschinellen Lernens stehen. Stattdessen steht das Lernen im Mittelpunkt des maschinellen Lernens. Hier tritt eine weitere große Divergenz zwischen maschinellem Lernen und Datenwissenschaft auf .

   Beim maschinellen Lernen werden die Eingabedaten speziell für die Verwendung von Algorithmen generiert und verarbeitet. Beispiele für diese Datendesigns beim maschinellen Lernen sind Worteinbettung, Merkmalsskalierung, Hinzufügen von Polynommerkmalen usw.

3. Systemkomplexität

   Data Science : Die Systemkomplexität in Data Science umfasst die Komponenten, die an der Verwaltung unstrukturierter Rohdaten beteiligt wären. Es handelt sich um zahlreiche bewegliche Komponenten, die normalerweise von einem Synchronisationssystem geplant werden, das freie Jobs harmonisiert.

   Der Betrieb von Data Science kann auch mit manuellen Methoden erfolgen. Dies wäre jedoch nicht so effizient wie das von Maschinenalgorithmen.

   Maschinelles Lernen : In fast jeder Situation sind die Algorithmen und mathematischen Konzepte, auf denen das Gebiet aufbaut, die vorherrschende Systemkomplexität, die mit maschinellem Lernen verbunden ist.

   Darüber hinaus verfügen die Ensemble-Modelle in der Regel über mehrere Machine-Learning-Modelle. Jedes dieser Modelle wird einen erheblichen Einfluss auf das Endergebnis haben. Der Betrieb des maschinellen Lernens nutzt zahlreiche Techniken wie Regression und überwachtes Clustering.

   Die Systemkomplexität des maschinellen Lernens umfasst verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen. Einige der beliebtesten sind Matrixfaktorisierung, kollaboratives Filtern, Clustering, inhaltsbasierte Empfehlungen und vieles mehr.

4. Erforderliche Wissensbasis und Fähigkeiten

   Data Science : Es ist wichtig, dass ein Data Scientist über ein erhebliches Wissen über Fachkenntnisse verfügt. Er oder sie müssten außerdem über ETL(1)- und Datenprofiling-Fähigkeiten verfügen. Ein beachtliches Wissen über SQL(2) ist ebenfalls erforderlich, ebenso wie Expertise mit NoSQL-Systemen. B

   Grundsätzlich ist es notwendig, dass ein Data Scientist Standard-Reporting- und Visualisierungstechniken versteht und vorweisen kann. In der Regel muss ein Interessent im Bereich Data Science darauf hinarbeiten, über erhebliche Fähigkeiten in den Bereichen Analytik, Programmierung und Domänenwissen zu verfügen.

   Eine sehr erfolgreiche Karriere als Data Scientist erfordert die folgenden Fähigkeiten:

   
   • Gute Kenntnisse in Scala, SAS, Python, R.
   • Fähigkeit zur Auswertung zahlreicher analytischer Funktionen
   • Die Fähigkeit, zukünftige Ergebnisse basierend auf Mustern vergangener Datensätze vorherzusagen.
   • Ein angemessenes Wissen über maschinelles Lernen
   • Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Videos usw. stammen.
   • Eine gute Erfahrung in der Codierung von SQL-Datenbanken ist auch ein Vorteil, um in der Welt der Datenwissenschaft sehr gefragt zu sein. Tatsächlich zählen Data Analytics und Machine Learning zu den zahlreichen Methoden und Prozessen, die in den Aktivitäten der Data Science zum Einsatz kommen.

   Maschinelles Lernen : Die Hauptvoraussetzung für einen Experten für maschinelles Lernen ist ein solides mathematisches Verständnis. Ebenso erforderlich sind fundierte Kenntnisse in der Python/R-Programmierung. Ein Experte für maschinelles Lernen sollte in der Lage sein, Data Wrangling mit SQL durchzuführen.

   Modellspezifische Visualisierung ist auch eine Grundvoraussetzung für maschinelles Lernen. Unten ist ein Highlight der grundlegenden Karrierefähigkeiten, die einem Interessenten helfen würden, sich im Bereich des maschinellen Lernens erheblich weiterzuentwickeln:

   • Fundierte Programmierkenntnisse
   • Kenntnisse in Wahrscheinlichkeit und Statistik
   • Fähigkeiten zur Datenauswertung und Datenmodellierung
   • Expertenwissen in Computergrundlagen
   • Ein Verständnis für die Codierung in Programmiersprachen wie Java, Lisp, R, Python usw.

5. Hardwarespezifikation:

   Data Science : Die Hardwarespezifikation sollte hier horizontal skalierbare Systeme sein. Denn Data Science beinhaltet den Umgang mit Big Data. Darüber hinaus müsste die Hardware in der Datenwissenschaft aus hohem RAM und SSDs bestehen. Dadurch soll sichergestellt werden, dass E/A-Engpässe überwunden werden.

   Maschinelles Lernen : Die Hardwarespezifikationen für maschinelles Lernen bestehen aus GPUs. Dies ist notwendig, um intensive Vektoroperationen durchzuführen. Darüber hinaus entwickelt sich die Welt des maschinellen Lernens hin zu leistungsfähigeren Versionen wie TPUs.

6. Komponenten

   Data Science: Es ist allgemein bekannt, dass Data Science das gesamte Datennetzwerk umfasst. Die Komponenten der Datenwissenschaft umfassen:

   • Sammeln und Profilieren von Daten – ETL-Pipelines (Extract Transform Load) und Profiling-Jobs
   • Verteiltes Rechnen und Verarbeiten von skalierbaren Daten.
   • Automatisierte Intelligenz für Online-Empfehlungen und Betrugserkennung.
   • Exploration und Visualisierung von Daten für die beste Datenintuition.
   • Vordefinierte Dashboards und BI
   • Datensicherheit, Datensicherung, Datenwiederherstellung und Datentechnik, um sicherzustellen, dass auf alle Arten von Daten zugegriffen werden kann.
   • Aktivierung im Produktionsmodus
   • Automatisierte Entscheidungen zum Ausführen von Geschäftslogik durch beliebige maschinelle Lernalgorithmen.

   Maschinelles Lernen : Die typischen Bestandteile des maschinellen Lernens sind:

   • Das Problem verstehen, um eine effiziente Lösung für das Problem zu finden.
   • Datenexploration – durch Datenvisualisierung, um eine Vorstellung von Funktionen zu bekommen, die im maschinellen Lernmodell verwendet werden sollen.
   • Datenvorbereitung – diese Komponente des maschinellen Lernens beinhaltet die Bewertung einer Reihe möglicher Lösungen für Datenprobleme, um sicherzustellen, dass die Werte aller Merkmale im gleichen Bereich liegen.
   • Datenmodellierung und Training – diese Komponente umfasst die Auswahl von Daten auf der Grundlage des Problemtyps und der Art des Feature-Sets

7. Leistungsmessung

   Data Science : Basierend auf diesem Faktor sind die Leistungsmaße von Data Science nicht standardisiert. Denn der Leistungsmaßstab ändert sich von Fall zu Fall. Normalerweise handelt es sich dabei um eine Bezeichnung für Gleichzeitigkeitsgrenzen beim Datenzugriff, interaktive Visualisierungsfähigkeit, Datenqualität, Datenaktualität, Abfragefähigkeit usw.

   Maschinelles Lernen : Andererseits sind die Leistungsmessungen in maschinellen Lernmodellen immer transparent. Dies liegt daran, dass jeder Algorithmus über ein Maß verfügt, um anzugeben, wie effektiv oder ineffektiv das Modell die bereitgestellten Beispieldaten beschreibt. Beispielsweise wird Root Mean Square Error (RME) in der linearen Regression als Bezeichnung für einen Fehler im Modell verwendet.

8. Entwicklungsmethodik

   Data Science : In Bezug auf die Methodenentwicklung ähneln Data Science-Projekte Ingenieurprojekten mit klar definierten Meilensteinen.

   Maschinelles Lernen : Die Methodenentwicklung des maschinellen Lernens ist jedoch eher auf Forschungsformate ausgerichtet. Denn die erste Stufe ist eher eine Hypothesenformulierung, der Versuche folgen, die Hypothese mit den verfügbaren Daten zu belegen.

9. Visualisierung

   Data Science : Typischerweise bezieht sich die Visualisierung von Data Science direkt auf Daten unter Verwendung gängiger grafischer Darstellungen wie unter anderem Tortendiagramme und Balkendiagramme.

   Maschinelles Lernen : Hier werden Visualisierungen verwendet, um ein mathematisches Modell von Beispieldaten darzustellen. Beispielsweise könnte es sich um die Visualisierung einer verwirrenden Matrix einer Mehrklassenklassifikation handeln. Dies würde implizit bei der schnellen Identifizierung von unwahren Positiven und Negativen helfen.

10. Sprachen

    Datenwissenschaft : In der Regel verwendet die Welt der Datenwissenschaft gängige Computersprachen wie SQL und SQL-ähnliche Sprachen wie Spark SQL, HiveQL usw. Darüber hinaus verwendet die Datenwissenschaft auch gängige Skriptsprachen für die Datenverarbeitung wie Perl, Awk, Sed und viele mehr mehr. Darüber hinaus sind Framework-spezifische und gut unterstützte Sprachen wie unter anderem Java für Hadoop und Scale für Spark eine weitere Kategorie häufig verwendeter Sprachen in der Datenwissenschaft.

    Maschinelles Lernen : Auf der anderen Seite der Medaille verwendet die Welt des maschinellen Lernens hauptsächlich Python und R als ihre wichtigsten Computersprachen. In der heutigen Zeit wird Python weithin akzeptiert, da moderne Deep-Learning-Experten hauptsächlich auf Python zurückgreifen. Es muss auch erwähnt werden, dass SQL auch in maschinellen Lernprozessen erforderlich ist, insbesondere in der Phase der Datenexploration.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen die Prozesse der Datenwissenschaft verbessert. Dies geschieht durch die Bereitstellung einer Reihe von Algorithmen, die für die Datenmodellierung, Datenexploration und Entscheidungsfindung usw. nützlich sind. Die Datenwissenschaft leistet ihren Beitrag, indem sie eine Reihe von maschinellen Lernalgorithmen kombiniert, um genaue Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse von Entscheidungen zu treffen.

So weit wir die Unterschiede zwischen Data Science und maschinellem Lernen diskutiert haben, muss erklärt werden, dass beide Bereiche miteinander verflochten sind und sich in ihren verschiedenen Funktionen gegenseitig unterstützen.

Die Welt der Datenspeicherung schreitet schnell voran und Sie können es sich nicht leisten, zurückgelassen zu werden. Steigen Sie noch heute in den Data Science vs. Machine Learning -Zug ein und optimieren Sie diese Bereiche, um Ihre Geschäftsentscheidungen zu verbessern.

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