数据科学和机器学习之间的区别

数据科学与机器学习之间的主要区别

• 数据科学是算法、工具和机器学习技术的组合，可帮助您在原始数据中找到常见的隐藏模式，而机器学习是计算机科学的一个分支，涉及系统编程以通过经验自动学习和改进。
• 数据科学通过使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解。另一方面，机器学习是一种可以通过自我改进从数据中学习的系统，无需程序员明确编码逻辑。
• 数据科学可以采用手动方法，尽管它们不是很有用，而机器学习算法很难手动实现。
• 数据科学不是人工智能（AI）的子集，而机器学习技术是人工智能（AI）的一个子集。
• 数据科学技术可帮助您从处理所有现实世界复杂性的数据中获得见解，而机器学习方法可帮助您预测新数据库值的结果。

在这里，我区分了数据科学和机器学习，并将有条不紊地回顾它们各自的优缺点。

什么是数据科学？

数据科学 是一门研究领域，涉及通过使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解。它可以帮助您发现原始数据中隐藏的模式。

数据科学是一个跨学科领域，它允许您从结构化或非结构化数据中提取知识。这项技术使您能够将业务问题转化为研究项目，然后再将其转化为实际解决方案。数据科学一词的出现是因为数理统计、数据分析和大数据的发展。

什么是机器学习？

机器学习 是一种可以通过自我改进从数据中学习的系统，无需程序员明确编码逻辑。这一突破源于这样一种理念：机器可以单独从示例（即数据）中学习，从而产生准确的结果。

机器学习将数据与统计工具相结合来预测输出。然后，企业将利用该输出得出切实可行的见解。 机器识别 与数据挖掘和贝叶斯预测模型密切相关。机器接收数据作为输入，并使用算法来制定答案。

数据科学与机器学习之间的区别

让我解释一下数据科学和机器学习之间的主要区别：

数据科学	机器学习
数据科学是一门跨学科领域，它使用科学方法、算法和系统从许多结构化和非结构化数据中提取知识。	机器学习是对算法和统计模型的科学研究。该方法用于执行特定任务。
数据科学技术可帮助您从处理所有现实世界复杂问题的数据中获得见解。	机器学习方法可帮助您借助数学模型根据历史数据预测新数据库的结果。
几乎所有的输入数据都是以人类可读的格式生成的，可供人类阅读或分析。	机器学习的输入数据将会被转换，特别是所使用的算法。
数据科学也可以采用手动方法，尽管它们不是很有用。	机器学习算法很难手动实现。
数据科学是一个完整的过程。	机器学习是整个数据科学过程中的一个步骤。
数据科学不是人工智能（AI）的一个子集。	机器学习技术是人工智能（AI）的一个子集。
在数据科学中，使用高 RAM 和 SSD，帮助您克服 I/O 瓶颈问题。	在机器学习中，GPU 用于密集的矢量运算。

数据科学家的角色和职责

作为一名在该领域工作过的人，我可以告诉你，成为一名数据科学家需要一些重要的技能。

• 关于非结构化数据管理的知识
• 亲身体验 SQL数据库 编码
• 能够理解多种分析函数
• 数据挖掘用于处理、清理和验证用于分析的数据的完整性
• 获取数据并认识实力
• 与专业 DevOps 顾问合作，帮助客户实现模型的运营

机器学习工程师的角色和职责

以下是我认为成为数据科学家所必需的一些重要技能。

• 了解数据演变和统计建模
• 算法的理解与应用
• 自然语言处理
• 数据架构设计
• 文本表示技术
• 深入了解编程技能
• 概率和统计知识
• 设计机器学习系统并掌握深度学习技术
• 实施适当的机器学习算法和工具

数据科学技术的挑战

据我所知，要成为一名数据科学家，您需要掌握以下一些重要技能。

• 准确分析所需的各种信息和数据
• 没有足够的数据科学人才库
• 管理层不为数据科学团队提供资金支持。
• 数据不可用/访问困难
• 数据科学成果未被商业决策者有效利用
• 向别人解释数据科学很困难。
• 隐私问题
• 缺乏重要的领域专家
• 如果一个组织非常小，它就不可能拥有数据科学团队。

机器学习的挑战

根据我的经验，这些是机器学习方法的主要挑战：

• 数据集缺乏数据或多样性。
• 如果没有数据，机器就无法学习。此外，缺乏多样性的数据集也会给机器带来困难。
• 机器需要具有异质性才能学习有意义的见解。
• 当没有或很少有变化时，算法不太可能提取信息。
• 建议每组至少有 20 个观察结果来帮助机器学习。
• 这种限制可能会导致糟糕的评估和预测。

数据科学的应用

根据我的经验，这些是 数据科学.

• 互联网搜索： 谷歌搜索利用数据科学技术在几分之一秒内搜索特定结果
• 推荐系统： 创建推荐系统。例如，Facebook 上的“推荐好友”或 Facebook 上的“推荐视频” YouTube，一切都是在数据科学的帮助下完成的。
• 图像和语音识别： Siri、Google Assistant 和 Alexa 等语音识别系统采用数据科学技术。此外，当您上传与好友的合影时，Facebook 也会识别您的好友。
• 游戏世界： EA Sports、索尼和任天堂都在使用数据科学技术。这增强了您的游戏体验。游戏现在使用机器学习技术开发。当您升级到更高级别时，它可以自我更新。
• 网上价格比较： PriceRunner、Junglee 和 Shopzilla 致力于数据科学机制。在这里，使用 API 从相关网站获取数据。

机器学习的应用

根据我的了解，机器学习的应用如下：

• 自动化： 机器学习可以在任何领域完全自主地工作，无需任何人工干预；例如，机器人在制造工厂中执行必要的工艺步骤。
• 金融业： 机器学习在金融行业越来越受欢迎。银行主要使用机器学习来寻找数据中的模式，同时也用于防止欺诈。
• 政府组织： 政府利用机器学习来管理公共安全和公用事业。以中国为例，它拥有大规模的人脸识别技术。政府利用 人工智能 防止乱穿马路。
• 医疗保健行业： 医疗保健是最早使用机器学习进行图像检测的行业之一。

如何在数据科学和机器学习之间做出选择

通过这个模型，我训练机器自动完成人类无法完成或无法完成的任务。此外，机器学习几乎不需要人工干预就能做出决策。

另一方面，数据科学可以帮助您使用先进的机器学习算法检测欺诈行为。它还可以帮助您防止任何重大的金钱损失。它可以帮助您进行情绪分析以衡量客户品牌忠诚度。