下一个→ ←上一页

数据科学、机器学习、大数据之间的关系

数据科学、机器学习和大数据都是流行语在今天的时间。数据科学是一种方法准备、组织、和操作数据进行数据分析。分析数据后,我们需要提取结构化数据,用于各种机器学习算法来训练毫升模型。因此,这三种技术都是相互关联的,和他们一起提供意想不到的结果。数据是这世界上最重要的关键球员,和所有的这些技术都是基于数据。

数据科学、机器学习和大数据都是整个世界最热门的技术,呈指数级增长。所有的大、小型公司,正在寻找专业人士可以通过转移数据的金矿,帮助他们有效的驱动光滑的商业决策。数据科学、大数据和机器学习是至关重要的方面,帮助企业成长和发展的竞争现状。在这个话题数据科学、机器学习、大数据之间的关系”,我们将讨论的基本定义和所需技能学习。同时,我们将看到数据科学的基本区别,毫升,大数据。所以,让我们开始一个接一个简单介绍。

什么是数据科学?

数据科学的定义是研究领域的各种科学方法、算法、工具和流程,从大量的数据中提取有用的见解。它还允许数据从原始数据科学家发现隐藏的模式。这个概念使我们能够处理大数据,包括提取、组织、准备,和分析。

既可以是结构化或非结构化的数据。

数据科学帮助我们将业务问题转换为一个研究项目,然后将其转换为一个实际的解决方案。数据科学一词出现了因为进化的数理统计,数据分析,和大数据。

数据科学所需技能

如果你想改变你的职业生涯在数据的科学,那么你必须深入了解数学、统计、编程和分析工具。以下是一些重要的技能,你应该在进入这一领域。

强大的知识Python, R, SAS, Scala
强大的SQL域中的实用知识
能够处理各种格式的数据,如视频、文本、音频等。
知识的各种分析功能。
机器学习和人工智能的基本知识水平。

机器学习是什么?

机器学习是人工智能的定义为子集,使机器/系统学习过去的经验或趋势和准确预测未来事件。

它有助于系统学习样本/培训数据和预测结果由教学本身与各种算法。一个理想的机器学习模型不需要人工干预;然而,然而,这样的ML模式并不存在。

使用机器学习中可以看到各种行业,如医疗、基础设施、科学、教育、银行、金融、市场营销等。

机器学习所需的技能

下面是几个技能设置,你应该建立一个职业在这一领域:

深入了解计算机科学和基本面。
强大的编程技能,例如Python, Java, R,等等,
基本数学知识像概率和统计
数据建模的知识。

大数据是什么?

大数据是巨大的,大,或大量的数据、信息,或大型企业收购的相关统计数据,通过传统工具很难过程。大数据可以分析结构化、非结构化或半结构化的。数据的一个关键球员运行任何业务,它与经过时间成倍增加。十年之前,组织只能够处理字节的数据,数据存储的问题,但在新兴大数据,组织现在能够处理pb和eb的数据以及能够存储大量的数据使用云计算和大数据框架比如Hadoop,等等。

大数据是用于存储、分析和组织大量的结构化以及非结构化数据集。大数据可以与5 V的主要描述如下:

体积
各种
速度
价值
真实性

大数据所需的技能

强大的机器学习概念的知识
了解数据库如SQL, NoSQL等等。
深入了解各种编程语言如Hadoop、Java、Python等。
知识的Apache卡夫卡,Scala和云计算
数据库的知识仓库如蜂巢。

数据科学和机器学习的区别

数据科学和机器学习这两种技术都是最搜索词汇21^圣世纪中所有数据科学家,机器学习工程师和专业人员。所有的小、中、大型公司如亚马逊,Facebook, Netflix,等等,使用这些技术运行和发展他们的业务。

当涉及到数据机器学习科学和技术之间的区别,德鲁•康威的维恩图是最好的选择明白这一点。

在上面的图中,有三个主要部分,每个人都必须有一个看。这些都是如下:

黑客技巧:这些技能,如组织数据,学习矢量化操作,和思考从算法上像一个电脑黑客使一个熟练的数据。

数学和统计知识:存储和清洗数据之后,我们必须知道适当的数学和统计方法。你必须有一个好的理解的普通最小二乘回归。

实质性的知识:这也是一个重要的共同术语,帮助你消除你所有的混乱。

下面是不同表之间数据科学和机器学习。

数据科学	机器学习
数据科学是计算机科学领域中提取有用的数据结构化、非结构化和半结构化数据。	机器学习是人工智能的一个子集,有助于使计算机能够预测结果基于训练从旧数据/经验。
它主要处理数据。	机器学习使用数据,从中学习和预测的见解或结果。
数据在数据科学也许或也许没有从一个机器或机械的过程。	它包括各种技术监督、非监督,semi-supervised和强化学习,回归,聚类等。
它广泛用作多学科术语。	它是用于数据的科学。
它包括各种数据操作,如清洁、收集、处理等。	它包括操作,比如数据准备、数据角力,数据分析,训练模型,等等。
它需要知识的各种分析功能和机器学习和人工智能的基本理解。	它需要先进的知识建模的数据。
它需要强大的Python知识,R, SAS, Scala,以及实际的SQL数据库知识。	它需要知识的编程语言(如Java、Python、R以及深入了解概率论与数理统计等数学概念。

大数据和机器学习的区别

大数据处理的大量数据,帮助我们发现模式和趋势以及决策相关的人类行为和交互技术。另一方面,机器学习是一门研究机器学习/计算机自动从过去的数据使用算法和预测结果。使用机器学习算法训练模型并进行预测。然而,机器学习需要大量数据,使用“大数据”是可能的。它有助于从结构化以及非结构化数据中提取数据的大量数据集,后来用于训练机器学习模型作为输入。

下面是表了解机器学习和大数据之间的差异。

机器学习	大数据
它涉及使用更多的数据作为输入,算法基于趋势来预测未来的结果。	它处理提取以及从大量数据集的分析数据。
它包括技术,如监督、非监督semi-supervised、强化学习等。	大数据可分为结构化、非结构化和半结构化。
熊猫,它使用工具,如Numpy Scikit学习,TensorFlow Keras,等等,分析数据集。	它需要工具如Apache Hadoop MongoDB。
机器学习可以学习训练数据进行有效的预测和行为智能教学本身使用算法。	大数据分析把原始数据和寻找更强的决策模式来帮助的公司。
机器学习是有利于提供虚拟援助,产品推荐,电子邮件垃圾邮件过滤等。	大数据有助于处理不同的目的,包括股票分析、市场分析等。
机器学习的范围更广阔,如提高质量的预测,建立强有力的决策能力,认知分析,改善医疗服务,语音和文字识别等。	大数据的范围不仅限于只收集大量的数据,还要优化数据进行分析。
它有一个广泛的应用,如电子邮件和垃圾邮件过滤、产品推荐、基础设施、市场营销、运输、医疗、财政与金融、教育、无人驾驶汽车等。	它也有一个广泛的应用程序进行分析的数据存储在一个结构化的格式如股票市场分析,等等。
机器学习为一个完整的过程不需要人工干预,因为它使用不同的算法来构建智能模型来预测结果。此外,它包含有限维度数据因此方便识别功能。	它需要人工干预,因为大量的多维数据。由于多维数据,很难从数据中提取特征。

大数据和数据科学的区别

大数据:大数据是巨大的,大,或大量的数据、信息,或大型企业收购的相关统计数据,通过传统工具很难过程。它被称为研究的收集和分析大量的数据集找到隐藏在更强的决策模式,帮助企业使用专门的软件和分析工具。大数据可以结构化、非结构化或半结构化的。

大数据是用于存储、分析和组织大量的结构化以及非结构化数据集。大数据可以描述主要5 V的体积等品种,速度,价值和真实性。

数据科学:数据科学研究的处理大量的数据,使数据预测,说明性的和说明性的分析模型。它有助于区分有用的和原始数据/见解从大量的数据集使用各种科学方法、算法、工具和流程。它包括挖掘、捕捉、分析和利用数据集的数据从一个巨大的体积。

它结合了各种提起如计算机科学、机器学习、人工智能、数学、商业、和统计数据。

让我们讨论一些主要差异数据科学与大数据在以下表中。

数据科学	大数据
数据科学研究的处理大量的数据,使数据预测,说明性的和说明性的分析模型。	大数据的研究是收集和分析大量的数据集来找到一个隐藏的模式,有助于更强的决策。
这是一个组合不同的计算机科学的概念,统计,和应用数学。	这是一个技术从复杂的数据集提取有意义的见解。
数据科学的主要目的是建立基于数据产品的公司。	大数据的主要目的就是从大量的数据中提取有用的信息,用它来构建产品的公司。
它需要强大的Python知识,R, SAS, Scala,以及实际的SQL数据库知识。	它需要工具如Apache Hadoop MongoDB。
它是用于科学和研究目的。	它是用于企业和客户满意度。
它广泛关注的科学数据。	它更涉及处理大量的数据的过程。
它包括各种数据操作,如清洁、收集、处理等。	它包括分析数据存储在一个结构化的格式如股票市场分析,等等。

结论:

机器学习,数据科学、和大数据都是最受欢迎的技术,广泛使用于整个世界。虽然这些技术分别有自己的意义,结合他们时,他们变得更强大的模型/项目。大数据技术是一个巨大的数据来源,数据科学技术,从海量数据中提取有用的见解,这个有用的信息用于机器学习的教学机器或电脑来预测未来结果基于过去的经验,建立决策能力强。

下一个话题受欢迎的机器学习平台

←上一页下一个→