Ciclo de vida de aprendizado de máquina e análise de dados: qual é a diferença?

Muitas pessoas ficam confusas quando se trata do ciclo de vida do Data Science e do ciclo de vida do Machine Learning . Eles são os mesmos? Eles são diferentes? Quão semelhantes ou diferentes essas tecnologias são? E muitas dessas perguntas surgem em sua mente.

Bem, há uma boa razão para ficar confuso, pois ambas as tecnologias caem no mesmo domínio. No entanto, ambas as tecnologias têm significado específico e aplicação própria com algumas sobreposições.

Ciência de dados e seu escopo

Data Science é um fluxo de aprendizado com uma ampla gama de sistemas e processos de dados. O objetivo geral da Data Science é manter conjuntos de dados e derivar significado deles. Ferramentas de dados, algoritmos, ferramentas e princípios são usados ​​para obter insights de conjuntos de dados aleatórios. A digitalização tomou o mundo pela tempestade.

Isso resultou na criação e coleta de uma grande quantidade de dados. Com tantos dados em todos os lugares, fica difícil armazená-los, gerenciá-los e monitorá-los. Os conjuntos de dados cada vez maiores são gerenciados usando data warehousing e modelagem de dados. A análise e as informações coletadas pela aplicação da Data Science são utilizadas para auxiliar os tomadores de decisão no alcance das metas de negócios.

Business Intelligence é um fluxo que é diretamente influenciado pela Data Science. Os cientistas de dados realizam a análise inicial em grandes blocos de dados e produzem análises em termos de padrões e muito mais. Eles geram relatórios para serem entendidos e usados ​​por especialistas em inteligência de negócios.

Especialistas em inteligência de negócios pegam o trabalho feito por cientistas de dados e apresentam um curso de ação e previsões relevantes com base nas informações compartilhadas por eles.

Outro papel relevante é o de analista de negócios. É uma combinação de cientistas de dados e especialistas em inteligência de negócios. Eles entendem os dois conjuntos de habilidades.

Vários formatos de análise de dados são usados ​​por cientistas de dados para analisar dados. Dois desses formatos são a análise casual preditiva e a análise prescritiva.

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Análise Preditiva

É o ramo da análise de dados usado por cientistas de dados para prever futuros eventos de negócios. Nesse ciclo de vida de análise de dados , um cientista de dados usa muitas técnicas, incluindo mineração de dados, estatística, modelagem, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Essas tecnologias os ajudam a obter insights dos dados fornecidos e fazer previsões sobre o futuro.

Isso ajuda as organizações a se tornarem proativas, antecipando comportamentos ou resultados futuros com base na ciência de dados, em vez de uma suposição ou palpite. As sete etapas do ciclo de vida da análise preditiva de dados são definir um projeto, coletar dados, analisar dados, fazer análise estatística, modelagem preditiva, implantação de modelo preditivo e monitoramento de modelo.

Análise Prescritiva

É um ramo de análise de dados usado por cientistas de dados para prescrever um conjunto de ações baseadas em análises preditivas, com maior probabilidade de sucesso. Ele usa os insights/inferências do modelo preditivo e ajuda as empresas fornecendo as melhores maneiras possíveis para atingir as metas de negócios. Ele automatiza uma decisão complexa e fornece recomendações atualizadas.

Os cientistas de dados usam uma ampla variedade de tecnologias orientadas a dados, como Hadoop, Python, R e SQL. O uso extensivo de técnicas como visualização de dados, arquitetura distribuída, análise estatística e muito mais também é feito para obter inferências úteis de conjuntos de dados.

Durante o ciclo de vida de qualquer projeto de Data Science, esses profissionais qualificados usam vários chapéus e trocam de funções, conforme o requisito do projeto. Eles podem trabalhar com IA (inteligência artificial) e ML (Machine Learning) com a mesma facilidade. Muitas vezes, eles precisam de habilidades de Machine Learning para executar várias tarefas, como descoberta de padrões e relatórios preditivos.

O Machine Learning é usado para definir parâmetros em relatórios de dados. Clustering é um dos algoritmos mais populares usados ​​para descoberta de padrões.

Aprendizado de máquina e seus vários componentes

Machine Learning é uma parte da inteligência artificial. Machine Learning é uma tecnologia, o que significa que máquinas/dispositivos podem aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência. Essa tecnologia trata principalmente de métodos de aprendizado independentes para máquinas, para que não precisem ser programados para melhoria contínua.

Machine Learning significa analisar dados para reconhecer padrões e estabelecer raciocínio lógico baseado em inferências. Os quatro componentes críticos do Machine Learning são Machine Learning supervisionado, Machine Learning não supervisionado, Machine Learning semi-supervisionado e Machine Learning de reforço.

Aprendizado de máquina supervisionado

O Aprendizado de Máquina Supervisionado cria um modelo que prevê com base em evidências durante a incerteza. É preciso um conjunto reconhecido de dados de entrada e um conjunto reconhecido de dados de saída. Com base no comportamento desses conjuntos de dados históricos, ele instrui um modelo a produzir previsões lógicas para a resposta a dados não reconhecidos. Eles desempenham um papel vital no mapeamento do par entrada-saída. Saiba mais sobre os tipos de aprendizado de máquina supervisionado.

Aprendizado de máquina não supervisionado

Como o nome diz, é um processo de Machine Learning que requer mínimo ou nenhum esforço humano. Os algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados usam parâmetros não classificados ou não rotulados para descobrir padrões e tendências. Esses algoritmos usam clusters, detecção de anomalias, redes neurais e muito mais. Saiba mais sobre aprendizado de máquina não supervisionado.

Aprendizado de máquina semissupervisionado

É uma combinação de Machine Learning supervisionado e não supervisionado. Ele utiliza dados classificados e não classificados para obter insights mais precisos. É considerada uma solução econômica quando rotular ou classificar dados é um procedimento caro.

Aprendizado de máquina de reforço

Se você já jogou Mario, deve saber que já experimentou as recompensas do reforço do Machine Learning. O aprendizado de máquina de reforço ajuda a entender a melhor maneira possível de atingir um objetivo complexo após várias etapas.

Qual é a diferença entre Machine Learning e Data Science?

Data Science e Machine Learning são dois domínios diferentes da tecnologia. Ambos trabalham em diferentes aspectos de um negócio. Data Science usa dados para ajudar as empresas a entender as tendências e prever comportamentos. O Machine Learning permite que os dispositivos aprendam sozinhos e executem várias tarefas.

Como essas duas tecnologias estão interconectadas, é necessário um conhecimento básico de ambas para aplicar qualquer uma delas para o crescimento e desenvolvimento dos negócios. Data Science já é parte integrante de quase todas as empresas, enquanto a demanda por Machine Learning cresce em ritmo acelerado. Ambas as tecnologias serão altamente relevantes e úteis para as empresas no futuro próximo.

Tanto as tecnologias quanto as habilidades são muito procuradas. Muitos jovens profissionais estão interessados ​​em aprender essas habilidades. Eles ficam confusos entre uma ampla gama de cursos oferecidos por vários institutos. É crucial entender e analisar seu conjunto de habilidades atual para decidir qual habilidade pode impulsionar sua carreira.

Ao selecionar uma certificação, curso ou graduação, é essencial considerar o tempo que você pode dedicar ao aprendizado. Para jovens estudantes e profissionais, que desejam continuar ganhando ou começar a ganhar rapidamente, os cursos de curta duração são mais adequados. Aqueles que podem se concentrar apenas no aprendizado por um ano ou mais, um diploma completo é uma opção melhor.

Cursos online do upGrad

O upGrad oferece muitos cursos de curta duração e em tempo integral. É uma excelente plataforma de educação online, especialmente para as habilidades profissionais populares e de alta demanda. Oferece cursos como-

• PG Diploma em Ciência de Dados
• Mestrado em Ciência de Dados
• Diploma PG em Aprendizado de Máquina e IA
• Mestrado em Machine Learning e IA

Espero que isso ajude você a entender e compreender o ciclo de aprendizado de máquina e análise de dados.