Lebenszyklus von maschinellem Lernen und Datenanalyse: Was ist der Unterschied?

Viele Menschen sind verwirrt, wenn es um den Lebenszyklus von Data Science und maschinelles Lernen geht . Sind sie gleich? Sind sie anders? Wie ähnlich oder unterschiedlich sind diese Technologien? Und viele solcher Fragen tauchen in ihrem Kopf auf.

Nun, es gibt einen guten Grund, verwirrt zu sein, da diese beiden Technologien in dieselbe Domäne fallen. Dennoch haben diese beiden Technologien mit einigen Überschneidungen eine spezifische Bedeutung und Anwendung für sich.

Data Science und ihr Anwendungsbereich

Data Science ist ein Lernstrom mit einer breiten Palette von Datensystemen und -prozessen. Das allgemeine Ziel von Data Science ist es, Datensätze zu pflegen und aus ihnen Bedeutungen abzuleiten. Datentools, Algorithmen, Tools und Prinzipien werden verwendet, um Erkenntnisse aus zufälligen Datensätzen zu gewinnen. Die Digitalisierung hat die Welt im Sturm erobert.

Dies hat zur Erstellung und Sammlung einer riesigen Datenmenge geführt. Bei so vielen Daten überall wird es schwierig, sie zu speichern, zu verwalten und zu überwachen. Die ständig wachsenden Datensätze werden mithilfe von Data Warehousing und Datenmodellierung verwaltet. Die durch die Anwendung von Data Science gesammelten Analysen und Informationen werden verwendet, um Entscheidungsträger beim Erreichen von Geschäftszielen zu unterstützen.

Business Intelligence ist ein Stream, der direkt von Data Science beeinflusst wird. Data Scientists führen die Erstanalyse an riesigen Datenblöcken durch und erstellen Analysen in Bezug auf Muster und mehr. Sie erstellen Berichte, die von Business-Intelligence-Experten verstanden und verwendet werden sollen.

Business-Intelligence-Experten greifen die Arbeit von Data Scientists auf und präsentieren auf der Grundlage der von ihnen geteilten Informationen eine Vorgehensweise und relevante Prognosen.

Eine weitere relevante Rolle ist ein Business Analyst. Es ist eine Kombination aus Datenwissenschaftlern und Business-Intelligence-Experten. Sie verstehen beide Arten von Fähigkeiten.

Data Scientists verwenden mehrere Formate der Datenanalyse, um Daten zu analysieren. Zwei dieser Formate sind Predictive Casual Analytics und Prescriptive Analysis.

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Vorausschauende Analyse

Es ist der Zweig der Datenanalyse, der von Datenwissenschaftlern verwendet wird, um zukünftige Geschäftsereignisse vorherzusagen. In diesem Lebenszyklus der Datenanalyse verwendet ein Datenwissenschaftler viele Techniken, darunter Data Mining, Statistik, Modellierung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Diese Technologien helfen ihnen, Erkenntnisse aus den gegebenen Daten abzuleiten und Vorhersagen über die Zukunft zu treffen.

Dies hilft Unternehmen, proaktiv zu werden, indem sie zukünftiges Verhalten oder Ergebnisse auf der Grundlage von Data Science anstelle einer Annahme oder Vermutung antizipieren. Die sieben Schritte des Lebenszyklus der prädiktiven Datenanalyse umfassen die Definition eines Projekts, das Sammeln von Daten, das Analysieren von Daten, das Durchführen statistischer Analysen, die prädiktive Modellierung, die Bereitstellung von prädiktiven Modellen und die Modellüberwachung.

Präskriptive Analyse

Es ist ein Zweig der Datenanalyse, der von Datenwissenschaftlern verwendet wird, um eine Reihe von Aktionen auf der Grundlage von Predictive Analytics vorzuschreiben, die am wahrscheinlichsten erfolgreich sind. Es nutzt die Erkenntnisse/Schlussfolgerungen aus dem Vorhersagemodell und hilft Unternehmen, indem es die bestmöglichen Wege zur Erreichung der Geschäftsziele bereitstellt. Es automatisiert eine komplexe Entscheidung und liefert aktualisierte Empfehlungen.

Data Scientists verwenden eine breite Palette datenorientierter Technologien wie Hadoop, Python, R und SQL. Es werden auch Techniken wie Datenvisualisierung, verteilte Architektur, statistische Analyse und mehr umfassend eingesetzt, um nützliche Schlussfolgerungen aus Datensätzen zu ziehen.

Während des Lebenszyklus eines Data-Science-Projekts tragen diese qualifizierten Fachleute mehrere Hüte und wechseln die Rollen, je nach Projektanforderung. Sie können mit KI (künstliche Intelligenz) und ML (maschinelles Lernen) gleichermaßen problemlos arbeiten. Oft benötigen sie maschinelle Lernfähigkeiten, um verschiedene Aufgaben wie Mustererkennung und vorausschauende Berichterstattung auszuführen.

Maschinelles Lernen wird verwendet, um Parameter in Datenberichten festzulegen. Clustering ist einer der beliebtesten Algorithmen zur Mustererkennung.

Maschinelles Lernen und seine verschiedenen Komponenten

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen ist eine Technologie, was bedeutet, dass Maschinen/Geräte automatisch aus Erfahrung lernen und sich verbessern können. Bei dieser Technologie geht es in erster Linie um eigenständige Lernmethoden für Maschinen, sodass diese nicht für eine kontinuierliche Verbesserung programmiert werden müssen.

Maschinelles Lernen bedeutet, Daten zu analysieren, um Muster zu erkennen und logische Schlüsse auf der Grundlage von Schlussfolgerungen zu ziehen. Die vier kritischen Komponenten des maschinellen Lernens sind überwachtes maschinelles Lernen, unüberwachtes maschinelles Lernen, halbüberwachtes maschinelles Lernen und verstärkendes maschinelles Lernen.

Überwachtes maschinelles Lernen

Überwachtes maschinelles Lernen erstellt ein Modell, das auf der Grundlage von Beweisen während der Ungewissheit Vorhersagen macht. Es nimmt einen anerkannten Satz von Eingangsdaten und einen anerkannten Satz von Ausgangsdaten. Basierend auf dem Verhalten dieser historischen Datensätze weist es ein Modell an, logische Vorhersagen für die Reaktion auf nicht erkannte Daten zu erstellen. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Abbildung des Input-Output-Paares. Erfahren Sie mehr über Arten des überwachten maschinellen Lernens.

Unüberwachtes maschinelles Lernen

Wie der Name schon sagt, handelt es sich um einen maschinellen Lernprozess, der nur minimale bis keine menschliche Anstrengung erfordert. Unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden nicht klassifizierte oder nicht gekennzeichnete Parameter, um Muster und Trends zu erkennen. Diese Algorithmen verwenden Cluster, Anomalieerkennung, neuronale Netze und mehr. Erfahren Sie mehr über unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen.

Halbüberwachtes maschinelles Lernen

Es ist eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen. Es verwendet sowohl klassifizierte als auch nicht klassifizierte Daten, um genauere Erkenntnisse zu gewinnen. Es gilt als kostengünstige Lösung, wenn die Kennzeichnung oder Klassifizierung von Daten ein teures Verfahren ist.

Verstärkung des maschinellen Lernens

Wenn Sie jemals Mario gespielt haben, müssen Sie wissen, dass Sie bereits die Belohnungen des verstärkenden maschinellen Lernens erlebt haben. Reinforcement Machine Learning hilft dabei, den bestmöglichen Weg zu verstehen, um ein kompliziertes Ziel nach mehreren Schritten zu erreichen.

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Data Science?

Data Science und maschinelles Lernen sind zwei unterschiedliche Bereiche der Technologie. Beide arbeiten an verschiedenen Aspekten eines Unternehmens. Data Science nutzt Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, Trends zu verstehen und Verhaltensweisen vorherzusagen. Maschinelles Lernen ermöglicht es Geräten, selbst zu lernen und verschiedene Aufgaben auszuführen.

Da diese beiden Technologien miteinander verbunden sind, ist ein Grundwissen über beide erforderlich, um sie für das Unternehmenswachstum und die Entwicklung einzusetzen. Data Science ist bereits fester Bestandteil fast aller Unternehmen, während die Nachfrage nach Machine Learning rasant wächst. Beide Technologien werden für Unternehmen in der kommenden Zukunft hoch relevant und nützlich sein.

Sowohl die Technologien als auch die Fähigkeiten sind sehr gefragt. Viele junge Berufstätige sind daran interessiert, diese Fähigkeiten zu erlernen. Sie geraten in ein breites Studienangebot verschiedener Institute. Es ist entscheidend, Ihre aktuellen Fähigkeiten zu verstehen und zu analysieren, um zu entscheiden, welche Fähigkeit Ihre Karriere vorantreiben kann.

Bei der Auswahl einer Zertifizierung, eines Kurses oder eines Abschlusses ist es wichtig, die Zeit zu berücksichtigen, die Sie dem Lernen widmen können. Für junge Studenten und Berufstätige, die weiter verdienen oder schnell anfangen wollen, sind Kurzzeitkurse besser geeignet. Wer sich ein Jahr oder länger ausschließlich auf das Lernen konzentrieren kann, für den ist ein komplettes Studium die bessere Option.

Online-Kurse von upGrad

upGrad bietet viele Kurzzeit- und Vollzeitkurse an. Es ist eine hervorragende Online-Bildungsplattform, insbesondere für die beliebten, stark nachgefragten beruflichen Fähigkeiten. Es bietet Kurse wie-

• PG Diplom in Data Science
• Master of Science in Datenwissenschaft
• PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI
• Master of Science in maschinellem Lernen und KI

Ich hoffe, dies hilft Ihnen, den Zyklus des maschinellen Lernens und der Datenanalyse zu verstehen und zu verstehen.