我們都知道機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析是未來的發(fā)展方向。有些公司不僅利用大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)預(yù)測未來增長并創(chuàng)造收入，還在應(yīng)用于其他各個領(lǐng)域，如調(diào)查，產(chǎn)品發(fā)布，選舉等。像Target和Amazon這樣的電子商務(wù)網(wǎng)站會不斷跟蹤用戶數(shù)據(jù)的交易形式，從而幫助他們改善用戶體驗(yàn)并在登錄頁面上為您部署自定義推薦。

好吧，我們已經(jīng)討論了這個趨勢，所以讓我們深入挖掘并探討它們之間的差異。機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析不能完全分開，因?yàn)樗鼈兤鹪从谙嗤�的概念，但剛剛�?yīng)用得不同。它們都是相互配合的，你也很容易在它們之間找到重疊。

數(shù)據(jù)科學(xué)

那么，數(shù)據(jù)科學(xué)是什么?

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個用于處理和監(jiān)控大量數(shù)據(jù)或“大數(shù)據(jù)”的概念。數(shù)據(jù)科學(xué)包括數(shù)據(jù)清理，準(zhǔn)備和分析等過程。數(shù)據(jù)科學(xué)家從多個來源收集數(shù)據(jù)，如調(diào)查，物理數(shù)據(jù)繪圖等。然后，他們通過有力的算法傳遞數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息并制作數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集可以進(jìn)一步用于分析算法以從中獲得更多意義。這就是數(shù)據(jù)分析的用武之地。

成為數(shù)據(jù)科學(xué)家需要什么技能?

• 深入了解Python，Scala，SAS

• 了解SQL等數(shù)據(jù)庫

• 熟悉數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域

• 理解分析功能

• 機(jī)器學(xué)習(xí)方面的知識和經(jīng)驗(yàn)

數(shù)據(jù)分析

用外行人的話來說，如果數(shù)據(jù)科學(xué)是由所有工具和資源組成的房子，那么數(shù)據(jù)分析將是一個特定的空間。它在功能和應(yīng)用方面更具體。數(shù)據(jù)分析師不僅像在數(shù)據(jù)科學(xué)中那樣尋找連接，而且還有一個特定的目標(biāo)和目標(biāo)。公司經(jīng)常使用數(shù)據(jù)分析來搜索其增長趨勢。它通常使用數(shù)據(jù)洞察力通過連接趨勢和模式之間的點(diǎn)來產(chǎn)生影響，而數(shù)據(jù)科學(xué)更多地只是洞察力。你可以說這個領(lǐng)域更側(cè)重于企業(yè)和組織及其發(fā)展。您需要Python，Rlab，統(tǒng)計學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)等技能才能成為數(shù)據(jù)分析師。

數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步分為數(shù)據(jù)挖掘等分支，包括對數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序和識別關(guān)系。

數(shù)據(jù)分析的另一個分支是預(yù)測分析。這通常包括預(yù)測客戶行為和產(chǎn)品影響。預(yù)測分析有助于在市場研究階段，并使從調(diào)查中收集的數(shù)據(jù)在預(yù)測中更加可用和準(zhǔn)確。預(yù)測分析在許多地方都有應(yīng)用，從天氣預(yù)報生成到預(yù)測學(xué)生在學(xué)校的行為，預(yù)測疾病的爆發(fā)。

總而言之，顯然不能在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)之間劃清界限，但數(shù)據(jù)分析師通常會擁有與經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家相同的知識和技能。它們之間的區(qū)別在于應(yīng)用領(lǐng)域。

機(jī)器學(xué)習(xí)

還記得你是如何學(xué)習(xí)騎自行車的嗎?機(jī)器可以借助算法和數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)基本上包括一組算法，這些算法可以使軟件和程序從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，從而使其更準(zhǔn)確地預(yù)測結(jié)果。這不需要明確編程，因?yàn)樗惴ǜ倪M(jìn)并且自己適應(yīng)自己。

機(jī)器學(xué)習(xí)所需的技能：

• 編碼基礎(chǔ)知識的專業(yè)知識

• 編程概念

• 概率和統(tǒng)計

• 數(shù)據(jù)建模

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)科學(xué)的一部分。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法顯然依賴于要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)科學(xué)是一個更廣泛的術(shù)語，不僅關(guān)注實(shí)現(xiàn)算法和統(tǒng)計，還包括整個數(shù)據(jù)處理方法。

因此，數(shù)據(jù)科學(xué)是一個更廣泛的術(shù)語，可以包含多個概念，如數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，預(yù)測分析和業(yè)務(wù)分析。

然而，機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)科學(xué)無法獨(dú)立的領(lǐng)域中找到了應(yīng)用，例如面部識別，指紋掃描儀，語音識別，機(jī)器人等。最近，谷歌教了一個機(jī)器人走路，只使用允許它進(jìn)入的算法其周圍環(huán)境的約束和物理參數(shù)。沒有包含其他數(shù)據(jù)集，機(jī)器遍歷了許多不同的情況，并制作了它可以參考的值的數(shù)據(jù)集。因此，經(jīng)過幾次試驗(yàn)，它學(xué)會了幾天走路。這是機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳示例，其中機(jī)器實(shí)際上學(xué)習(xí)并改變其行為。

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