数据科学和机器学习有什么区别？
介绍
“数据科学”和“机器学习”是25世纪突出的技术主题。从新手计算机科学学生到像Netflix和Amazon这样的大型组织，它们都被各种实体利用。大数据的激增开启了一个新时代，企业们面临以拍字节和艾字节计量的海量数据。过去，数据存储曾经是一个重大的挑战，但现在，像Hadoop这样的框架已经解决了这些问题，将重点转向了数据处理。在这种情况下，数据科学和机器学习发挥了关键作用。然而，这两个术语有什么不同之处？它们之间的区别是什么？本文深入探讨了数据科学与机器学习的比较。
什么是数据科学？
这是对企业或组织在存储库中保留的大量数据进行复杂分析的研究。这项研究涵盖了数据的来源、数据的主题分析以及数据如何在未来帮助企业增长的内容。组织数据始终有两种类型：结构化和非结构化。当我们分析这些数据时，我们会了解到关于市场或业务趋势的重要信息，这使得企业在数据集中识别模式并提高效率后，比竞争对手更具有优势。
什么是机器学习？
由于机器学习这个领域的出现，计算机现在可以学习而无需明确编程。机器学习使用算法处理数据，无需人为干预并进行训练以进行预测。指令集、数据或观察结果是机器学习的输入。像Facebook、Google等企业广泛使用机器学习。
数据科学与机器学习
| 方面 | 数据科学 | 机器学习 |
|---|---|---|
| 定义 | 一门多学科领域，使用科学方法、过程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。 | 人工智能（AI）的一个子领域，专注于开发算法和统计模型，使计算机系统能够在未经明确编程的情况下学习、做出预测或决策。 |
| 范围 | 范围更广，包括数据采集、清理、分析、可视化和解释等数据生命周期的各个阶段。 | 更专注于开发算法和模型，使机器能够从数据中学习并做出预测或决策。 |
| 目标 | 从数据中提取洞见、模式和知识，解决复杂问题并做出数据驱动的决策。 | 开发模型和算法，使机器能够从数据中学习并自动提高特定任务的性能。 |
| 技术 | 包括各种技术和工具，包括统计学、数据挖掘、数据可视化、机器学习和深度学习。 | 主要关注机器学习算法的应用，包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。 |
| 应用 | 数据科学应用于各个领域，如医疗保健、金融、市场营销、社会科学等。 | 机器学习在推荐系统、自然语言处理、计算机视觉、欺诈检测、自动驾驶汽车等许多领域中找到了应用。 |
数据科学家与机器学习工程师
虽然数据科学家专注于从数据中提取见解以推动业务决策，但机器学习工程师负责开发使机器能够学习和自主提高的算法和程序。了解这些角色之间的区别对于任何考虑从事该领域的人都是至关重要的。
| 数据科学家 | 机器学习工程师 | |
|---|---|---|
| 专业知识 | 专注于将原始数据转化为有价值的见解 | 专注于开发机器学习的算法和程序 |
| 技能 | 熟练掌握数据挖掘、机器学习和统计学 | 熟练掌握算法编程 |
| 应用 | 用于电子商务、医疗保健等各个领域 | 开发自动驾驶汽车和个性化新闻提要等系统 |
| 重点 | 分析数据并推导出业务见解 | 使机器展现独立行为 |
| 作用 | 将数据转化为可行的情报 | 开发机器学习算法以学习和改进 |
数据科学和机器学习有哪些相似之处？
当我们谈论数据科学与机器学习的区别时，这两个领域存在着许多相似之处。以下是数据科学和机器学习之间的几个主要相似之处：
1. 数据驱动方法：数据科学和机器学习都是以使用数据来获取洞见和做出明智决策为中心的。它们依靠分析和解释大量的数据来提取有意义的模式和知识。
2. 共同目标：数据科学和机器学习的最终目标都是从数据中推导出有价值的洞见和预测。它们旨在解决复杂问题，进行准确预测，并揭示数据中隐藏的模式或关系。
3. 统计基础：这两个领域都依赖于统计技术和方法来分析和建模数据。概率论、假设检验、回归分析和其他统计工具在数据科学和机器学习中常被使用。
4. 特征工程：在数据科学和机器学习中，特征工程都起着至关重要的作用。它涉及从原始数据中选择、转换和创建相关特征，以提高模型的性能和准确性。数据科学家和机器学习从业者通常在这一步骤上花费大量时间。
5. 数据预处理：数据预处理在数据科学和机器学习中都是必不可少的。它涉及到清理和转换原始数据，处理缺失值，处理异常值以及标准化或归一化数据。正确的数据预处理有助于提高模型的质量和可靠性。
机器学习在数据科学中的应用
数据科学 vs 机器学习 – 所需技能
在数据科学和机器学习之间，ML工程师和数据科学家所需的技能非常相似。
成为数据科学家所需的技能
- 出色的Python、R、SAS或Scala编程技能
- 熟练掌握SQL数据库编码技能
- 熟悉机器学习算法
- 深入了解统计学知识
- 掌握数据清理、挖掘和可视化技能
- 了解如何使用像Hadoop这样的大数据工具。
成为机器学习工程师所需的技能
- 熟悉机器学习算法
- 自然语言处理
- 需要Python或R编程技能
- 理解概率和统计学
- 理解数据解释和建模。
数据科学 vs 机器学习 – 职业选择
数据科学和机器学习有许多职业选择。
数据科学职业
- 数据科学家：使用数据来理解和解释围绕业务的现象，为企业做出更好的决策。
- 数据分析师：收集、清洗和分析数据集，以帮助解决业务问题。
- 数据架构师：构建系统，收集、处理和转换非结构化数据为数据科学家和业务分析师提供知识。
- 商业智能分析师：数据架构师审查和分析组织的数据基础架构，以构建数据库和执行解决方案来存储和管理数据。
机器学习职业
- 机器学习工程师：专注于机器学习的研究、开发和设计，为机器学习提供动力并维护或增强AI系统。
- AI工程师：构建AI开发和实施的基础设施。
- 云计算工程师：作为云计算工程师构建和维护云基础设施。
- 计算语言学家：作为计算语言学家开发和设计解决人类语言作为计算语言的计算机。
- 面向人类的AI系统设计师：设计、创建和实现可以从人类中学习和适应以增强系统和社会的AI系统。
结论
数据科学和机器学习是密切相关但又不同的领域。虽然它们共享共同的技能和概念，但了解它们之间的微妙差别对于追求这些领域的个人以及旨在有效利用它们的组织来说至关重要。为了深入了解数据科学与机器学习的比较并增强您的理解，请考虑加入Analytics Vidhya的Blackbelt Plus Program。
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