机器学习与数据科学——比较
已发表: 2020-05-14您知道每天创建超过 2.5 万亿字节的数据吗？ 据 IBM 预测，到 2020 年，美国每位数据专家的职位数量将增加 364,000 个，达到 2,720,000 个。
此外，据预测，到 2020 年，估计地球上每个人每秒将产生 1.7 MB 的数据。 想象一下这将在今年年底有多少数据。 到本世纪末还有多少？ 因此很明显，如果没有数据科学和机器学习，我们就无法有效地处理数据。
因此，迫切的问题是：我们打算如何处理这么多的大数据？ 现在，这就是数据科学与机器学习进入大局的地方。 您应该感兴趣的是，机器具有自行学习的能力。
是的，在这个快速发展的技术时代，这是非常有可能的，实际上也是现实的。 就像人类一样，机器可以被结构化和设计为从大量数据中学习更多。 机器学习变得非常重要，以便机器能够自动从经验中学习。 这是在不需要对机器进行显式编程的情况下完成的。
- 数据科学定义
- 机器学习定义
- 数据分析和数据科学有什么区别
什么是数据科学
简单来说，数据科学涉及分析从数据中获得的结果。 它以最简单和最基本的形式探索数据。 这样做是为了了解数据日志的复杂模式、趋势推断和行为。
数据科学可帮助组织揭示业务决策过程中所需的必要见解。 它涉及从数据中提取有用的信息。 为了做到这一点，数据科学优化了来自不同领域的许多其他方法。
（另请阅读：什么是数据科学？你需要知道的一切）
什么是机器学习
机器学习的概念涉及教机器如何在不需要任何人工干预或帮助的情况下自行学习。 它将数据提供给机器系统。
以下是机器学习的工作原理：它首先阅读和研究给定的数据样本。 这样做是为了发现必要和有益的见解和模式。 因此，这些模式用于开发一个模型，该模型将准确预测未来意外事件的结果。
然后，它通过利用给定的数据样本来评估模型的性能。 这个过程一直持续到机器可以自动学习并将输入链接到准确的输出。 所有这些过程都是在没有人为干预的情况下发生的。
数据科学与机器学习之间的差异
范围
数据科学：数据科学的范围集中在从处理所有现实世界复杂性的数据中获得洞察力。 它需要了解数据需求以及提取数据的过程以及其他任务。
机器学习：另一方面，机器学习处理新数据集结果的准确分类或预测。 它需要通过使用数学模型来研究历史数据的模式。
机器学习的范围仅在数据科学的数据建模阶段发挥作用。 从本质上讲，它不能有效地存在于数据科学之外。
数据
数据科学：就数据而言，数据科学是用于分析大数据的概念。 这方面的数据科学包括数据清理、数据准备和数据分析。 它以人类可消费数据的形式生成大部分输入数据。 这种形式的数据旨在供人类阅读和评估。 它通常采用表格数据或图像的结构。
此外，在数据科学中处理的数据不一定必须从机器演变而来或作为机械过程的结果。 它有助于检索、收集、摄取和转换统称为大数据的大量数据。
为大数据带来结构是数据科学的功能。 它研究大数据以找到令人信服的模式。 这使数据科学能够建议业务主管实施有效的变革，从而彻底改变企业或组织。
机器学习：有必要提一下，与数据科学不同，数据并不是机器学习的主要关注点。 相反，学习是机器学习的主要焦点。 这是机器学习与数据科学之间另一个主要分歧的地方。
在机器学习中，输入数据将专门为算法使用而生成和处理。 机器学习下的这些数据设计示例包括词嵌入、特征缩放、添加多项式特征等。
系统复杂性
数据科学：数据科学中的系统复杂性涉及将参与管理非结构化原始数据的组件。 它涉及许多移动组件，这些组件通常由协调空闲作业的同步系统调度。
数据科学的操作也可以通过人工的方式进行。 但是，这不会像机器算法那样有效。
机器学习：几乎在所有情况下，与机器学习相关的最主要的系统复杂性是该领域所依赖的算法和数学概念。
此外，集成模型通常有几个机器学习模型。 这些模型中的每一个都将对最终结果产生重大影响。 机器学习的操作利用了许多技术，例如回归和监督聚类。
机器学习的系统复杂性涉及不同类型的机器学习算法。 一些最流行的包括矩阵分解、协同过滤、聚类、基于内容的推荐等等。
必要的知识库和技能组合
数据科学：对于数据科学家来说，拥有有关领域专业知识的重要知识是相关的。 他或她还需要具备 ETL(1) 和数据分析技能。 还需要有关 SQL(2) 的非凡知识，以及 NoSQL 系统的专业知识。 乙
基本上，数据科学家有必要理解并能够展示标准的报告和可视化技术。 通常，数据科学领域的潜在客户必须努力掌握分析、编程和领域知识方面的重要技能。
作为一名数据科学家，拥有非常成功的职业生涯需要以下技能：
- 对 Scala、SAS、Python、R 有深入的了解。
- 评估众多分析功能的能力
- 根据过去数据集的模式预测未来结果的能力。
- 关于机器学习的合理知识
- 能够处理非结构化数据。 这些数据可能来自多个来源，例如社交媒体、视频等。
- 良好的 SQL 数据库编码经验也是在数据科学领域备受追捧的一个优势。 事实上，数据分析和机器学习算作数据科学活动中采用的众多方法和过程之一。
机器学习：对机器学习专家的主要要求是具有深厚的数学理解背景。 同样需要在 Python/R 编程方面有很强的知识。 机器学习专家应该能够使用 SQL 进行数据整理。
特定模型的可视化也是机器学习的基本要求。 以下是有助于潜在客户在机器学习领域取得显着进步的基本职业技能的亮点：
- 深入了解如何编程
- 概率统计知识
- 数据评估和数据建模技能
- 计算机基础专业知识
- 了解Java、Lisp、R、Python等编程语言的编码。
硬件规格：
数据科学：这里的硬件规格应该是水平可扩展的系统。 这是因为数据科学涉及大数据的处理。 此外，数据科学中的硬件必须具有高 RAM 和 SSD。 这是为了确保克服 I/O 瓶颈。
机器学习：机器学习的硬件规格由 GPU 组成。 这对于执行密集的向量操作是必要的。 此外，机器学习领域正在演变为使用更强大的版本，如 TPU。
组件
数据科学：众所周知，数据科学涵盖了整个数据网络。 数据科学的组成部分包括：
- 收集和分析数据 - ETL（提取转换负载）管道和分析作业
- 可扩展数据的分布式计算和处理。
- 用于在线推荐和欺诈检测的自动化智能。
- 探索和可视化数据以获得最佳的数据直觉。
- 预定义的仪表板和 BI
- 数据安全、数据备份、数据恢复和数据工程，确保所有形式的数据都可以访问。
- 在生产模式下激活
- 通过任何机器学习算法运行业务逻辑的自动化决策。
机器学习：机器学习的典型组成部分是：
- 了解问题以找到问题的有效解决方案。
- 数据探索——通过数据可视化来获得用于机器学习模型的特征的直觉。
- 数据准备——机器学习的这个组件涉及评估数据问题的许多可能解决方案，以确保所有特征的确定值都在同一范围内。
- 数据建模和训练——该组件涉及根据问题类型和特征集类型选择数据
性能指标
数据科学：基于这个因素，数据科学的绩效指标没有标准化。 这是因为绩效衡量标准因情况而异。 通常，它会在数据访问、交互可视化能力、数据质量、数据时效、查询能力等方面表示并发限制。
机器学习：另一方面，机器学习模型中的性能度量总是透明的。 这是因为每个算法都将拥有一个度量来表示模型描述已提供的样本数据的有效性或无效性。 例如，在线性回归中使用均方根误差 (RME) 作为模型中误差的表示。
开发方法论
数据科学：就方法论开发而言，数据科学项目类似于具有明确定义的工程项目。
机器学习：然而，机器学习的方法开发更类似于研究形式。 这是因为第一阶段更多的是假设制定，然后是尝试用可用数据证明假设。
可视化
数据科学：通常，数据科学的可视化是指直接使用任何常见图形表示的数据，例如饼图和条形图等。
机器学习：在这里，可视化用于表示样本数据的数学模型。 例如，它可能涉及多类分类的混淆矩阵的可视化。 这暗示将有助于快速识别不真实的正面和负面。
语言
数据科学：通常，数据科学领域使用常见的计算语言，如 SQL，以及类似 SQL 的语言，如 Spark SQL、HiveQL 等。此外，数据科学还使用常见的数据处理脚本语言，如 Perl、Awk、Sed 等更多的。 此外，数据科学中另一类常用语言是特定于框架且得到良好支持的语言，例如用于 Hadoop 的 Java 和用于 Spark 的 Scale 等。
机器学习：另一方面，机器学习世界主要使用 Python 和 R 作为其主要计算语言。 在当代，Python 被广泛接受，因为现代深度学习专家主要诉诸 Python。 还需要提到的是，SQL 在机器学习过程中同样必要，尤其是在数据探索阶段。
结论
总之，机器学习增强了数据科学的过程。 这是通过提供一组对数据建模、数据探索和决策制定等有用的算法来完成的。数据科学通过组合一组机器学习算法来发挥作用，以便准确预测未来的决策结果。
尽管我们已经讨论了数据科学和机器学习之间的区别，但有必要说明这两个领域是相互交织的，并且它们在各种功能上相互帮助。
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