기계 학습 및 데이터 분석 수명 주기: 차이점은 무엇입니까?

많은 사람들이 데이터 사이언스 라이프 사이클과 머신 러닝 라이프 사이클 에 관해 혼란스러워 합니다 . 그들은 동일합니까? 그들은 다른가요? 이러한 기술은 얼마나 유사하거나 다른가? 그리고 그러한 많은 질문들이 그들의 마음에 떠오릅니다.

글쎄요, 이 두 기술이 같은 영역에 속하기 때문에 혼동할 만한 충분한 이유가 있습니다. 그러나 이 두 기술은 약간의 중복을 제외하고 고유한 의미와 적용을 가지고 있습니다.

데이터 과학과 그 범위

데이터 과학은 광범위한 데이터 시스템 및 프로세스를 통해 학습하는 흐름입니다. 데이터 과학의 일반적인 목표는 데이터 세트를 유지하고 데이터 세트에서 의미를 도출하는 것입니다. 데이터 도구, 알고리즘, 도구 및 원칙은 무작위 데이터 세트에서 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. 디지털화는 전 세계를 폭풍으로 몰아넣었습니다.

이로 인해 방대한 양의 데이터가 생성되고 수집되었습니다. 도처에 데이터가 너무 많아 저장, 관리 및 모니터링하기가 어려워집니다. 계속 증가하는 데이터 세트는 데이터 웨어하우징 및 데이터 모델링을 사용하여 관리됩니다. 데이터 과학의 응용 프로그램에서 수집한 분석 및 정보는 의사 결정자가 비즈니스 목표를 달성하도록 지원하는 데 사용됩니다.

비즈니스 인텔리전스는 데이터 과학의 직접적인 영향을 받는 흐름입니다. 데이터 과학자는 거대한 데이터 청크에 대한 초기 분석을 수행하고 패턴 등의 측면에서 분석을 생성합니다. 비즈니스 인텔리전스 전문가가 이해하고 사용할 보고서를 생성합니다.

비즈니스 인텔리전스 전문가는 데이터 과학자가 수행한 작업을 선택하고 공유된 정보를 기반으로 조치 과정과 관련 예측을 제시합니다.

또 다른 관련 역할은 비즈니스 분석가입니다. 데이터 과학자와 비즈니스 인텔리전스 전문가의 조합입니다. 그들은 두 가지 기술을 모두 이해합니다.

데이터 과학자는 다양한 형식의 데이터 분석을 사용하여 데이터를 분석합니다. 이러한 두 가지 형식은 예측적 캐주얼 분석과 처방적 분석입니다.

읽기: 데이터 과학 경력

예측 분석

데이터 과학자들이 미래의 비즈니스 이벤트를 예측하는 데 사용하는 데이터 분석의 한 분야입니다. 이 데이터 분석 수명 주기 에서 데이터 과학자는 데이터 마이닝, 통계, 모델링, 기계 학습 및 인공 지능을 비롯한 많은 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 주어진 데이터에서 통찰력을 도출하고 미래에 대한 예측을 하는 데 도움이 됩니다.

이는 가정이나 직감 대신 데이터 과학을 기반으로 미래의 행동이나 결과를 예측함으로써 조직이 사전 예방적으로 행동하는 데 도움이 됩니다. 예측 데이터 분석 라이프 사이클 의 7단계 는 프로젝트 정의, 데이터 수집, 데이터 분석, 통계 분석 수행, 예측 모델링, 예측 모델 배포 및 모델 모니터링입니다.

처방적 분석

데이터 과학자들이 예측 분석을 기반으로 하는 일련의 조치를 처방하기 위해 사용하는 데이터 분석의 한 분야로, 성공 가능성이 가장 높습니다. 예측 모델의 통찰력/추론을 사용하고 비즈니스 목표를 달성하기 위한 최상의 방법을 제공하여 기업을 돕습니다. 복잡한 결정을 자동화하고 업데이트된 권장 사항을 제공합니다.

데이터 과학자는 Hadoop, Python, R 및 SQL과 같은 광범위한 데이터 지향 기술을 사용합니다. 데이터 시각화, 분산 아키텍처, 통계 분석 등과 같은 기술을 광범위하게 사용하여 데이터 세트에서 유용한 추론을 얻습니다.

데이터 과학 프로젝트의 수명 주기 동안 이러한 숙련된 전문가는 프로젝트 요구 사항에 따라 여러 모자를 쓰고 역할을 전환합니다. AI(인공 지능) 및 ML(머신 러닝)과 동등하게 쉽게 작업할 수 있습니다. 많은 경우 패턴 발견 및 예측 보고와 같은 다양한 작업을 수행하기 위해 기계 학습 기술이 필요합니다.

머신 러닝은 데이터 보고서의 매개변수를 설정하는 데 사용됩니다. 클러스터링은 패턴 발견에 사용되는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.

기계 학습 및 다양한 구성 요소

머신 러닝은 인공 지능의 일부입니다. 기계 학습은 기계/장치가 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선할 수 있는 기술입니다. 이 기술은 주로 기계에 대한 독립적인 학습 방법에 관한 것이므로 지속적인 개선을 위해 프로그래밍할 필요가 없습니다.

머신 러닝은 데이터를 분석하여 패턴을 인식하고 추론을 기반으로 논리적 추론을 수립하는 것을 의미합니다. 머신 러닝의 4가지 중요한 구성 요소는 지도 머신 러닝, 비지도 머신 러닝, 반 지도 머신 러닝, 강화 머신 러닝입니다.

지도 머신 러닝

지도 머신 러닝은 불확실한 상황에서 증거를 기반으로 예측하는 모델을 만듭니다. 인식된 입력 데이터 세트와 인식된 출력 데이터 세트를 취합니다. 이러한 과거 데이터 세트의 동작을 기반으로 인식할 수 없는 데이터에 대한 응답에 대한 논리적 예측을 생성하도록 모델에 지시합니다. 입력-출력 쌍을 매핑하는 데 중요한 역할을 합니다. 지도 머신 러닝 유형에 대해 자세히 알아보세요.

비지도 머신 러닝

이름에서 알 수 있듯이 사람의 노력이 필요하지 않거나 최소한으로 필요한 기계 학습 프로세스입니다. 비지도 머신 러닝 알고리즘은 분류되지 않거나 레이블이 지정되지 않은 매개변수를 사용하여 패턴과 추세를 발견합니다. 이러한 알고리즘은 클러스터, 이상 감지, 신경망 등을 사용합니다. 비지도 머신 러닝에 대해 자세히 알아보세요.

반 지도 머신 러닝

지도 머신 러닝과 비지도 머신 러닝의 조합입니다. 분류된 데이터와 분류되지 않은 데이터를 모두 활용하여 보다 정확한 인사이트를 도출합니다. 데이터에 레이블을 지정하거나 분류하는 데 비용이 많이 드는 절차인 경우 비용 효율적인 솔루션으로 간주됩니다.

강화 머신 러닝

Mario를 해본 적이 있다면 강화 Machine Learning의 보상을 이미 경험했다는 것을 알아야 합니다. 강화 머신 러닝은 여러 단계를 거쳐 복잡한 목표를 달성하는 가장 좋은 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습과 데이터 과학의 차이점은 무엇입니까?

데이터 과학과 기계 학습은 기술의 두 가지 다른 영역입니다. 그들은 둘 다 비즈니스의 다른 측면에서 일합니다. 데이터 과학은 기업이 추세를 이해하고 행동을 예측하는 데 데이터를 사용합니다. 기계 학습은 장치가 스스로 학습하고 다양한 작업을 실행할 수 있도록 합니다.

이 두 기술은 상호 연결되어 있기 때문에 비즈니스 성장 및 개발에 적용하려면 두 기술에 대한 기본 지식이 필요합니다. 데이터 과학은 이미 거의 모든 회사의 필수적인 부분이며 기계 학습에 대한 수요는 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 두 기술 모두 향후 기업에 매우 관련성이 높고 유용할 것입니다.

기술과 기술 모두 수요가 많습니다. 많은 젊은 전문가들이 이러한 기술을 배우는 데 열심입니다. 그들은 다양한 기관에서 제공하는 광범위한 과정 사이에서 혼란스러워합니다. 현재 기술 세트를 이해하고 분석하여 경력을 향상시킬 수 있는 기술을 결정하는 것이 중요합니다.

인증, 과정 또는 학위를 선택할 때 학습에 할애할 수 있는 시간을 고려하는 것이 중요합니다. 계속해서 돈을 벌거나 빨리 벌고 싶은 어린 학생과 전문가에게는 단기 과정이 더 적합합니다. 1년 이상 학습에만 전념할 수 있는 사람은 완전한 학위가 더 나은 선택입니다.

upGrad의 온라인 과정

upGrad는 많은 단기 및 전일제 과정을 제공합니다. 특히 인기 있고 수요가 많은 전문 기술을 위한 우수한 온라인 교육 플랫폼입니다. 그것은 다음과 같은 과정을 제공합니다-

• 데이터 과학 PG 디플로마
• 데이터 과학 과학 석사
• 기계 학습 및 AI PG 디플로마
• 기계 학습 및 AI 과학 석사

이것이 기계 학습과 데이터 분석의 주기를 이해하고 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.