機器學習與數據科學——比較
已發表: 2020-05-14您知道每天創建超過 2.5 萬億字節的數據嗎？ 據 IBM 預測，到 2020 年，美國每位數據專家的職位數量將增加 364,000 個，達到 2,720,000 個。
此外，據預測，到 2020 年，估計地球上每個人每秒將產生 1.7 MB 的數據。 想像一下這將在今年年底有多少數據。 到本世紀末還有多少？ 因此很明顯，如果沒有數據科學和機器學習，我們就無法有效地處理數據。
因此，迫切的問題是：我們打算如何處理這麼多的大數據？ 現在，這就是數據科學與機器學習進入大局的地方。 您應該感興趣的是，機器具有自行學習的能力。
是的，在這個快速發展的技術時代，這是非常有可能的，實際上也是現實的。 就像人類一樣，機器可以被結構化和設計為從大量數據中學習更多。 機器學習變得非常重要，以便機器能夠自動從經驗中學習。 這是在不需要對機器進行顯式編程的情況下完成的。
- 數據科學定義
- 機器學習定義
- 數據分析和數據科學有什麼區別
什麼是數據科學
簡單來說，數據科學涉及分析從數據中獲得的結果。 它以最簡單和最基本的形式探索數據。 這樣做是為了了解數據日誌的複雜模式、趨勢推斷和行為。
數據科學可幫助組織揭示業務決策過程中所需的必要見解。 它涉及從數據中提取有用的信息。 為了做到這一點，數據科學優化了來自不同領域的許多其他方法。
（另請閱讀：什麼是數據科學？你需要知道的一切）
什麼是機器學習
機器學習的概念涉及教機器如何在不需要任何人工干預或幫助的情況下自行學習。 它將數據提供給機器系統。
以下是機器學習的工作原理：它首先閱讀和研究給定的數據樣本。 這樣做是為了發現必要和有益的見解和模式。 因此，這些模式用於開發一個模型，該模型將準確預測未來意外事件的結果。
然後，它通過利用給定的數據樣本來評估模型的性能。 這個過程一直持續到機器可以自動學習並將輸入鏈接到準確的輸出。 所有這些過程都是在沒有人為乾預的情況下發生的。
數據科學與機器學習之間的差異
範圍
數據科學：數據科學的範圍集中在從處理所有現實世界複雜性的數據中獲得洞察力。 它需要了解數據需求以及提取數據的過程以及其他任務。
機器學習：另一方面，機器學習處理新數據集結果的準確分類或預測。 它需要通過使用數學模型來研究歷史數據的模式。
機器學習的範圍僅在數據科學的數據建模階段發揮作用。 從本質上講，它不能有效地存在於數據科學之外。
數據
數據科學：就數據而言，數據科學是用於分析大數據的概念。 這方面的數據科學包括數據清理、數據準備和數據分析。 它以人類可消費數據的形式生成大部分輸入數據。 這種形式的數據旨在供人類閱讀和評估。 它通常採用表格數據或圖像的結構。
此外，在數據科學中處理的數據不一定必須從機器演變而來或作為機械過程的結果。 它有助於檢索、收集、攝取和轉換統稱為大數據的大量數據。
為大數據帶來結構是數據科學的功能。 它研究大數據以找到令人信服的模式。 這使數據科學能夠建議業務主管實施有效的變革，從而徹底改變企業或組織。
機器學習：有必要提一下，與數據科學不同，數據並不是機器學習的主要關注點。 相反，學習是機器學習的主要焦點。 這是機器學習與數據科學之間另一個主要分歧的地方。
在機器學習中，輸入數據將專門為算法使用而生成和處理。 機器學習下的這些數據設計示例包括詞嵌入、特徵縮放、添加多項式特徵等。
系統複雜性
數據科學：數據科學中的系統複雜性涉及將參與管理非結構化原始數據的組件。 它涉及許多移動組件，這些組件通常由協調空閒作業的同步系統調度。
數據科學的操作也可以通過人工的方式進行。 但是，這不會像機器算法那樣有效。
機器學習：幾乎在所有情況下，與機器學習相關的最主要的系統複雜性是該領域所依賴的算法和數學概念。
此外，集成模型通常有幾個機器學習模型。 這些模型中的每一個都將對最終結果產生重大影響。 機器學習的操作利用了許多技術，例如回歸和監督聚類。
機器學習的系統複雜性涉及不同類型的機器學習算法。 一些最流行的包括矩陣分解、協同過濾、聚類、基於內容的推薦等等。
必要的知識庫和技能組合
數據科學：對於數據科學家來說，擁有有關領域專業知識的重要知識是相關的。 他或她還需要具備 ETL(1) 和數據分析技能。 還需要有關 SQL(2) 的非凡知識，以及 NoSQL 系統的專業知識。 乙
基本上，數據科學家有必要理解並能夠展示標準的報告和可視化技術。 通常，數據科學領域的潛在客戶必須努力掌握分析、編程和領域知識方面的重要技能。
作為一名數據科學家，擁有非常成功的職業生涯需要以下技能：
- 對 Scala、SAS、Python、R 有深入的了解。
- 評估眾多分析功能的能力
- 根據過去數據集的模式預測未來結果的能力。
- 關於機器學習的合理知識
- 能夠處理非結構化數據。 這些數據可能來自多個來源，例如社交媒體、視頻等。
- 良好的 SQL 數據庫編碼經驗也是在數據科學領域備受追捧的一個優勢。 事實上，數據分析和機器學習算作數據科學活動中採用的眾多方法和過程之一。
機器學習：對機器學習專家的主要要求是具有深厚的數學理解背景。 同樣需要在 Python/R 編程方面有很強的知識。 機器學習專家應該能夠使用 SQL 進行數據整理。
特定模型的可視化也是機器學習的基本要求。 以下是有助於潛在客戶在機器學習領域取得顯著進步的基本職業技能的亮點：
- 深入了解如何編程
- 概率統計知識
- 數據評估和數據建模技能
- 計算機基礎專業知識
- 了解Java、Lisp、R、Python等編程語言的編碼。
硬件規格：
數據科學：這裡的硬件規格應該是水平可擴展的系統。 這是因為數據科學涉及大數據的處理。 此外，數據科學中的硬件必須具有高 RAM 和 SSD。 這是為了確保克服 I/O 瓶頸。
機器學習：機器學習的硬件規格由 GPU 組成。 這對於執行密集的向量操作是必要的。 此外，機器學習領域正在演變為使用更強大的版本，如 TPU。
組件
數據科學：眾所周知，數據科學涵蓋了整個數據網絡。 數據科學的組成部分包括：
- 收集和分析數據 - ETL（提取轉換負載）管道和分析作業
- 可擴展數據的分佈式計算和處理。
- 用於在線推薦和欺詐檢測的自動化智能。
- 探索和可視化數據以獲得最佳的數據直覺。
- 預定義的儀表板和 BI
- 數據安全、數據備份、數據恢復和數據工程，確保所有形式的數據都可以訪問。
- 在生產模式下激活
- 通過任何機器學習算法運行業務邏輯的自動化決策。
機器學習：機器學習的典型組成部分是：
- 了解問題以找到問題的有效解決方案。
- 數據探索——通過數據可視化來獲得用於機器學習模型的特徵的直覺。
- 數據準備——機器學習的這個組件涉及評估數據問題的許多可能解決方案，以確保所有特徵的確定值都在同一範圍內。
- 數據建模和訓練——該組件涉及根據問題類型和特徵集類型選擇數據
性能指標
數據科學：基於這個因素，數據科學的績效指標沒有標準化。 這是因為績效衡量標準因情況而異。 通常，它會在數據訪問、交互可視化能力、數據質量、數據時效、查詢能力等方面表示並發限制。
機器學習：另一方面，機器學習模型中的性能度量總是透明的。 這是因為每個算法都將擁有一個度量來表示模型描述已提供的樣本數據的有效性或無效性。 例如，在線性回歸中使用均方根誤差 (RME) 作為模型中誤差的表示。
開發方法論
數據科學：就方法論開發而言，數據科學項目類似於具有明確定義的工程項目。
機器學習：然而，機器學習的方法開發更類似於研究形式。 這是因為第一階段更多的是假設製定，然後是嘗試用可用數據證明假設。
可視化
數據科學：通常，數據科學的可視化是指直接使用任何常見圖形表示的數據，例如餅圖和條形圖等。
機器學習：在這裡，可視化用於表示樣本數據的數學模型。 例如，它可能涉及多類分類的混淆矩陣的可視化。 這暗示將有助於快速識別不真實的正面和負面。
語言
數據科學：通常，數據科學領域使用常見的計算語言，如 SQL，以及類似 SQL 的語言，如 Spark SQL、HiveQL 等。此外，數據科學還使用常見的數據處理腳本語言，如 Perl、Awk、Sed 等更多的。 此外，數據科學中另一類常用語言是特定於框架且得到良好支持的語言，例如用於 Hadoop 的 Java 和用於 Spark 的 Scale 等。
機器學習：另一方面，機器學習世界主要使用 Python 和 R 作為其主要計算語言。 在當代，Python 被廣泛接受，因為現代深度學習專家主要訴諸 Python。 還需要提到的是，SQL 在機器學習過程中同樣必要，尤其是在數據探索階段。
結論
總之，機器學習增強了數據科學的過程。 這是通過提供一組對數據建模、數據探索和決策制定等有用的算法來完成的。數據科學通過組合一組機器學習算法來發揮作用，以便準確預測未來的決策結果。
儘管我們已經討論了數據科學和機器學習之間的區別，但有必要說明這兩個領域是相互交織的，並且它們在各種功能上相互幫助。
數據存儲世界正在快速發展，您不能落後。 立即參加數據科學與機器學習的培訓，優化這些領域以改進您的業務決策。
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