数据科学与机器学习的区别

数据科学是研究数据清理、准备和分析机器学习是人工智能的一个分支，也是数据科学的一个子领域。数据科学和机器学习是两种流行的现代技术，它们正以不节制的速度发展。但这两个流行语，以及人工智能和深度学习是非常令人困惑的术语，所以了解它们之间的区别是很重要的。在本主题中，我们将了解数据科学和机器学习之间的区别，以及它们之间的关系。

数据科学与机器学习彼此密切相关，但具有不同的功能和不同的目标。乍一看，数据科学是一个研究从原始数据中寻找见解的方法的领域。然而，机器学习是一种由数据科学家使用的技术，使机器能够从过去的数据中自动学习。为了深入理解它们之间的区别，让我们首先简要介绍一下这两种技术。

注意:数据科学和机器学习彼此密切相关，但不能被视为同义词。

什么是数据科学?

数据科学，顾名思义，就是关于数据的。因此，我们可以将其定义为:“一个对数据进行深入研究的领域，包括从数据中提取有用的见解，并使用不同的工具、统计模型和机器学习算法处理这些信息。”它是一个用于处理大数据的概念，包括数据清洗、数据准备、数据分析和数据可视化。

数据科学家从各种来源收集原始数据，准备和预处理数据，并应用机器学习算法，预测分析从收集的数据中提取有用的见解。

例如，Netflix使用数据科学技术通过挖掘用户的数据和观看模式来了解用户的兴趣。

成为数据科学家所需的技能

• 具有优秀的编程知识Python、R、SAS或Scala。
• 有SQL数据库编程经验。
• 机器学习算法知识。
• 对统计概念有深入的了解。
• 数据挖掘、清理和可视化技能。
• 具备使用Hadoop等大数据工具的技能。

什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一部分，也是数据科学的子领域。这是一项正在发展的技术，它使机器能够从过去的数据中学习并自动执行给定的任务。可以定义为:

机器学习允许计算机自己从过去的经验中学习，它使用统计方法来提高性能并预测输出，而无需明确编程。

ML的流行应用有垃圾邮件过滤，产品推荐，在线欺诈检测等．

机器学习工程师必备技能:

• 机器学习算法的理解和实现。
• 自然语言处理。
• 良好的Python或R编程知识。
• 具有统计学和概率论的知识。
• 数据建模和数据评估知识。

机器学习在数据科学中的应用?

机器学习在数据科学中的应用可以通过数据科学的开发过程或生命周期来理解。数据科学生命周期中的不同步骤如下:

1. 业务需求:在这一步中，我们试图理解我们想要使用它的业务问题的需求。假设我们想要创建一个推荐系统，业务需求是增加销售额。
2. 数据采集:在这个步骤中，获取数据来解决给定的问题。对于推荐系统，我们可以得到用户对不同产品提供的评分、评论、购买历史等。
3. 数据处理:在此步骤中，将前一步获得的原始数据转换为一个合适的格式，使其可以方便地进行下一步操作。
4. 数据探索:这是我们理解数据模式的一个步骤，并试图从数据中找到有用的见解。
5. 建模:数据建模是使用机器学习算法的一个步骤。这一步包含了整个机器学习过程。机器学习过程包括导入数据、清理数据、构建模型、训练模型、测试模型以及提高模型的效率。
6. 部署与优化:这是将模型部署到实际项目中的最后一步，并检查模型的性能。

数据科学与机器学习的比较

下表描述了数据科学和机器学习之间的基本区别: