Разница между наукой о данных и машинным обучением

Опубликовано: 22 Июля, 2021

В 21 веке два термина « наука о данных » и « машинное обучение » являются одними из самых популярных терминов в мире технологий. От студентов первого курса информатики до крупных организаций, таких как Netflix, Amazon и т. Д., Используют эти два метода. И у них тоже есть причина. В мире пространства данных эра больших данных наступила, когда организации работали с петабайтами и эксабайтами данных. До 2010 года отраслям промышленности было очень трудно хранить данные. Теперь, когда популярные платформы, такие как Hadoop и другие, решили проблему хранения, основное внимание уделяется обработке данных. И здесь большую роль играют Data Science и Machine Learning. Но сколько данных - это большие данные?

  • Google обрабатывает 20 петабайт (ПБ) в день (2008 г.)
  • Facebook имеет 2,5 ПБ пользовательских данных + 15 ТБ в день (2009 г.)
  • eBay имеет 6,5 ПБ пользовательских данных + 50 ТБ в день (2009 г.)
  • Большой адронный коллайдер (LHC) ЦЕРН генерирует 15 ПБ в год

Но что в целом отличает эти два термина? Каковы большие различия между этими двумя методами? Итак, давайте устраним путаницу с помощью простой диаграммы Венна, которая очень популярна и известна как диаграмма Венна Дрю Конвея . Перед этим давайте посмотрим на определение этих двух терминов.

Наука о данных

Это комплексное исследование больших объемов данных в репозитории компании или организации. Это исследование включает в себя источник данных, фактическое изучение их содержания и то, как эти данные могут быть полезны для роста компании в будущем. Данные, относящиеся к организации, всегда имеют две формы: структурированные и неструктурированные . Когда мы изучаем эти данные, мы получаем ценную информацию о бизнес-моделях или рыночных моделях, которые помогают бизнесу иметь преимущество над другими конкурентами, поскольку они повысили свою эффективность за счет распознавания закономерностей в наборе данных.

Специалисты по обработке данных - это специалисты, которые преуспевают в преобразовании необработанных данных в критически важные бизнес-задачи. Эти ученые обладают навыками алгоритмического кодирования, а также такими понятиями, как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и статистика. Наука о данных широко используется такими компаниями, как Amazon, Netflix, сектор здравоохранения, в сфере обнаружения мошенничества, поиска в Интернете, авиакомпаний и т. Д.

Машинное обучение

Машинное обучение - это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Машинное обучение применяется с использованием алгоритмов для обработки данных и подготовки для прогнозирования будущего без вмешательства человека. Входные данные для машинного обучения - это набор инструкций, данных или наблюдений. Машинное обучение широко используется такими компаниями, как Facebook, Google и т. Д.

Что отличает эти две техники?

Ниже представлена диаграмма Венна Дрю Конвея . Давайте посмотрим на диаграмму Венна.

Вы можете увидеть два термина «Наука о данных» и «Машинное обучение» на приведенной выше диаграмме Венна. Итак, давайте разберемся со схемой. В диаграмме Венна Дрю Конвея по науке о данных основные цвета данных

  • Навыки взлома,
  • Знания в области математики и статистики и
  • Основная экспертиза

Но вопрос в том, почему он выделил эти три? Итак, давайте разберемся с термином почему !!

Навыки взлома: всем известно, что данные являются ключевой частью науки о данных. А данные - это товар, которым торгуют в электронном виде; Итак, чтобы быть на этом рынке, « нужно говорить хакер» . Итак, что означает эта линия? Уметь управлять текстовыми файлами из командной строки, обучаться векторизованным операциям, алгоритмически мыслить; хакерские навыки, которые делают успешным взломщиком данных .

Знания в области математики и статистики: после того, как вы собрали и очистили данные, следующим шагом будет получение на их основе понимания. Для этого вам необходимо использовать соответствующие математические и статистические методы , которые требуют хотя бы базового знакомства с этими инструментами. Это не значит, что доктор философии. В статистике требуется быть опытным специалистом по данным, но необходимо понимать, что такое обычная регрессия методом наименьших квадратов и как ее объяснить.

Основная экспертиза: Третья важная часть - это основная экспертиза. И здесь стирается наша путаница. Да!!

According to Drew Conway, “Data plus Math and Statistics Knowledge only gets you Machine Learning”, which is excellent if that is what you are interested in, but not if you are doing Data Science. Science is about experimentation and building knowledge, which demands some motivating questions about the world and hypotheses that can be brought to data and tested with statistical methods. 

И в этом главное отличие этих двух терминов. Если вы хотите стать специалистом по анализу данных, вы должны обладать знаниями в этой области. Но почему? Основная цель науки о данных - извлечь из этих данных полезную информацию, чтобы она могла быть прибыльной для бизнеса компании. Если вы не знаете о бизнес-стороне компании, о том, как работает бизнес-модель компании и как вы не можете ее построить лучше, то вы бесполезны для этой компании. Вам нужно знать, как задавать правильные вопросы нужным людям, чтобы вы могли воспринимать соответствующую информацию, необходимую для получения информации, которая вам нужна. Ниже представлена полная таблица различий между наукой о данных и машинным обучением.

Таблица различий

S.No

Наука о данных

Машинное обучение

1. Наука о данных - это область, посвященная процессам и системам для извлечения данных из структурированных и полуструктурированных данных. Машинное обучение - это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.
2. Нужна вся вселенная аналитики. Сочетание машин и науки о данных.
3. Ветвь, которая занимается данными. Машины используют методы науки о данных, чтобы узнать о данных.
4. Данные в науке о данных могут быть, а может и не возникли в результате машинного или механического процесса. Он использует различные методы, такие как регрессия и контролируемая кластеризация.
5. Наука о данных в более широком смысле фокусируется не только на статистике алгоритмов, но и на обработке данных. Но он ориентирован только на статистику алгоритмов.
6. Это широкий термин для обозначения нескольких дисциплин. Это вписывается в науку о данных.
7. Многие операции науки о данных, то есть сбор данных, очистка данных, манипулирование данными и т. Д. Это три типа: обучение без учителя, обучение с подкреплением, обучение с учителем.
8. Пример: Netflix использует технологию Data Science. Пример: Facebook использует технологию машинного обучения.