我們都(dōu)知道(dào)機器學(xué)習，數據科學(鄉照xué)和數據分析是未來的發(fā)展方向(xiàng)。有樂姐些公司不僅利用大數據幫助企業預測未來增長(cháng農雨)并創造收入，還(hái)在應用于其遠黑他各個領域，如調查，産品發(fā)布，選舉等。像Target土科和Amazon這(zhè)樣(yàng)的電子商務網站會(huì)不斷跟蹤用會自戶數據的交易形式，從而幫助他們改善用戶體驗并街唱在登錄頁面(miàn)上爲您部署自定義推薦。
好(hǎo)吧，我們已經(jīng)讨論了這(zhè)個趨勢光校，所以讓我們深入挖掘并探讨它們之間的差異。機器學(xué)習，數據科學(xu志老é)和數據分析不能(néng)完全分開作你(kāi)，因爲它們起(qǐ)源于相同的概念，但剛剛應用得不同。它光西們都(dōu)是相互配合的，你也很容易在它們之厭時間找到重疊。
數據科學(xué)
那麼(me)，數據科學(xué)是什麼(me)?
數據科學(xué)是一個用于處理和監控大量數據或“大數據”的概念。數據科學動公(xué)包括數據清理，準備和分析等過(guò)程。數據科學(xué)家從年微多個來源收集數據，如調查，物理數據繪圖等。然後(hòu)，他們通過現藍(guò)有力的算法傳遞數據，從數據中提取關鍵信息并制作數據集。該數據兒線集可以進(jìn)一步用于分析算法以從中獲得更多意義。是店這(zhè)就(jiù)是數據分析的用武之地。
成(chéng)爲數據科學(xué)家需要什麼店但(me)技能(néng)?
• 深入了解Python，Sc短知ala，SAS
• 了解SQL等數據庫
• 熟悉數學(xué)和統計學(xué)領域
• 理解分析功能(néng)
• 機器學(xué)習方面(miàn)的知識和經(喝答jīng)驗
數據分析
用外行人的話來說(shuō)，如果數據科學(xu高弟é)是由所有工具和資源組成(chéng)的房子，那麼(me)數據分析將(ji城自āng)是一個特定的空間。它在功能(néng)和應用方面(miàn)更風拿具體。數據分析師不僅像在數據科學(xué)下畫中那樣(yàng)尋找連接，而且還(hái)有開訊一個特定的目标和目标。公司經(jīng)常使用讀吃數據分析來搜索其增長(cháng)趨勢。它通常使用數據洞察力通過(guò謝能)連接趨勢和模式之間的點來産生影響，而數據科學(電物xué)更多地隻是洞察力。你可以說(shu雨我ō)這(zhè)個領域更側重于企業快廠和組織及其發(fā)展。您需要Python，Rlab，統計學(xué)，經(j靜對īng)濟學(xué)和數學(xué)等技能(néng)票水才能(néng)成(chéng)爲數據分析師。
數據分析進(jìn)一步分爲數據挖掘等分支，包括對(duì)數據集進(中朋jìn)行排序和識别關系。
數據分析的另一個分支是預測分析也放。這(zhè)通常包括預測客戶行爲和産品影響。預樹為測分析有助于在市場研究階段，并使從調查中收集的數章南據在預測中更加可用和準确。預測分析在許多森懂地方都(dōu)有應用，從天氣預船舊報生成(chéng)到預測學(xué)生在學(xué)校的行爲短光，預測疾病的爆發(fā)。
總而言之，顯然不能(néng)在數據分析和數據科學(體冷xué)之間劃清界限，但數據分析師通常會(huì)擁有與經(jīng)驗費謝豐富的數據科學(xué)家相同的知識和技能(néng)。它們之間的區别樂海在于應用領域。
機器學(xué)習
還(hái)記得你是如何學(xué)習騎自行車的嗎?機個月器可以借助算法和數據集來學(xué)習。
機器學(xué)習基本上包括一組算法，這(zhè)些算法可以使軟件和程兒相序從過(guò)去的經(jīng)驗中學(xué)習，從而使其更準确地預測南器結果。這(zhè)不需要明确編程，因爲算法改進(j計什ìn)并且自己适應自己。
機器學(xué)習所需的技能(néng)：
• 編碼基礎知識的專業知識
• 編程概念
• 概率和統計
• 數據建模
機器學(xué)習與數據科學(xué請費)
機器學(xué)習和數據分析是數據科學(xu匠什é)的一部分。因爲機器學(xué)習算法顯然依賴于要學也林(xué)習數據，所以數據科學(xué影懂)是一個更廣泛的術語，不僅關注實現算法和統計，還(hái)包括整個數據處理方暗街法。
因此，數據科學(xué)是一個更廣泛的術語，可議費以包含多個概念，如數據分析，機器學(xué)習，預內他測分析和業務分析。
然而，機器學(xué)習在機玩數據科學(xué)無法獨立的領域中找到了應用，例如面(miàn)部識别，指紋掃門民描儀，語音識别，機器人等。最近，谷歌教國如了一個機器人走路，隻使用允許它進(jìn)入的算理鐘法其周圍環境的約束和物理參數。沒工算(méi)有包含其他數據集，機器遍曆了許多不同的情況，并制作了它可以參考問麗的值的數據集。因此，經(jīng)過(gu場熱ò)幾次試驗，它學(xué)會(huì)了幾天走路。這(zhè)是機高就器學(xué)習的最佳示例，其中機器實際上學(xué)習并改變其行爲。