数据科学与机器学习的区别

数据科学与机器学习的关键区别

• 数据科学是算法、工具和机器学习技术的结合，可以帮助您在原始数据中发现常见的隐藏模式，而机器学习是计算机科学的一个分支，它致力于系统编程，使其能够自动学习和改进经验。
• 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，机器学习是一种系统，它可以通过自我改进从数据中学习，而无需程序员显式编写逻辑。
• 数据科学可以与手动方法一起使用，尽管它们不太有用，而机器学习算法则很难手动实现。
• 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）的子集。
• 数据科学技术可以帮助您从处理各种现实世界复杂性的数据中创建见解，而机器学习方法则可以帮助您预测新数据库值的输出。

在这里，我将区分数据科学和机器学习，并有条理地回顾它们各自的优缺点。

什么是数据科学？

数据科学 是通过使用各种科学方法、算法和流程从海量数据中提取见解的研究领域。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，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，然后将其转化回实际解决方案。数据科学一词的出现是因为数学统计、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并无需程序员显式编写逻辑来从数据中学习的系统。其突破在于机器能够仅通过示例（即数据）学习来产生准确结果。

机器学习结合数据和统计工具来预测输出。这个输出随后被公司用来制定可行的见解。机器学习与数据挖掘和贝叶斯预测建模密切相关。机器接收数据作为输入，并使用算法来生成答案。

数据科学与机器学习的区别

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
数据科学是一个跨学科领域，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。	机器学习是算法和统计学的科学研究。这种方法用于执行特定任务。
数据科学技术可以帮助您从处理各种现实世界复杂性的数据中创建见解。	机器学习方法可以帮助您利用数学模型根据历史数据预测新数据库的输出。
输入数据几乎都以人类可读的格式生成，由人类阅读或分析。	机器学习的输入数据将被转换，特别是为了使用的算法。
数据科学也可以与手动方法一起使用，尽管它们不太有用。	机器学习算法很难手动实现。
数据科学是一个完整的流程。	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）的子集。	机器学习技术是人工智能（AI）的子集。
在数据科学中，使用高 RAM 和 SSD，这有助于克服 I/O 瓶颈问题。	在机器学习中，GPU 用于密集向量运算。

数据科学家的角色和职责

我在这个领域工作过，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
• 熟练掌握SQL数据库编码
• 能够理解多种分析功能
• 数据挖掘用于处理、清理和验证用于分析的数据的完整性
• 获取数据并认识其优势
• 与专业的 DevOps 顾问合作，帮助客户将模型投入生产

机器学习工程师的角色和职责

以下是我确定的一些成为数据科学家所必需的重要技能。

• 数据演变和统计建模知识
• 算法的理解和应用
• 自然语言处理
• 数据架构设计
• 文本表示技术
• 精通编程技能
• 概率和统计知识
• 设计机器学习系统并了解深度学习技术
• 实现适当的机器学习算法和工具

数据科学技术的挑战

正如我所了解的，以下是成为数据科学家需要掌握的一些重要技能。

• 准确分析所需的海量信息和数据
• 数据科学人才储备不足
• 管理层不为数据科学团队提供财务支持。
• 数据不可用/难以访问
• 业务决策者未能有效利用数据科学成果
• 向他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

• 它缺乏数据或数据集中的多样性。
• 如果没有数据可用，机器就无法学习。此外，缺乏多样性的数据集会让机器难以处理。
• 机器需要异质性才能学习有意义的见解。
• 当变化很少或没有变化时，算法很难提取信息。
• 建议每个组至少有 20 个观察值来帮助机器学习。
• 此限制可能导致评估和预测不佳。

数据科学的应用

根据我的经验，这些是数据科学的应用。

• 互联网搜索：谷歌搜索利用数据科学技术在不到一秒的时间内搜索特定结果
• 推荐系统：创建推荐系统。例如，Facebook 上的“建议好友”或 YouTube 上的“建议视频”，所有这些都是在数据科学的帮助下完成的。
• 图像和语音识别：像 Siri、Google Assistant 和 Alexa 这样的语音识别系统运行在数据科学技术上。此外，Facebook 在您上传带有朋友的照片时也能识别您的朋友。
• 游戏世界：EA Sports、Sony 和 Nintendo 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进行开发。当您进入更高等级时，它可以自行更新。
• 在线价格比较：PriceRunner、Junglee 和 Shopzilla 都基于数据科学机制。在这里，数据通过 API 从相关网站获取。

机器学习的应用

根据我的知识，这是机器学习的应用

• 自动化：机器学习在任何领域都能完全自主地工作，无需任何人为干预；例如，在制造工厂中，机器人执行重要的工艺步骤。
• 金融行业：机器学习在金融行业的受欢迎程度日益提高。银行主要利用机器学习来发现数据中的模式，并防止欺诈。
• 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，它拥有大规模的面部识别技术。政府使用人工智能来阻止闯红灯者。
• 医疗保健行业：医疗保健是早期使用机器学习进行图像检测的行业之一。

如何选择数据科学和机器学习

通过这个模型，我训练了机器来自动化那些对人类来说繁琐或不可能完成的任务。此外，机器学习可以几乎不需要人工干预地做出决策。

另一方面，数据科学可以帮助您利用先进的机器学习算法来检测欺诈。它还可以帮助您防止重大的金钱损失。它可以帮助您执行情感分析，以衡量客户对品牌的忠诚度。