機器學習和數據分析生命週期：有什麼區別？

已發表: 2020-11-12

許多人在談到數據科學生命週期和機器學習生命週期時會感到困惑。 他們是一樣的嗎？它們不同嗎？這些技術有多相似或不同？許多這樣的問題在他們的腦海中浮現。

好吧，我們有充分的理由感到困惑，因為這兩種技術都屬於同一個領域。然而，這兩種技術都有自己的特定含義和應用，但有一些重疊。

數據科學及其範圍

數據科學是具有廣泛數據系統和流程的學習流。數據科學的總體目標是維護數據集並從中獲取意義。數據工具、算法、工具和原理用於從隨機數據集中獲得洞察力。數字化已席捲全球。

這導致了大量數據的創建和收集。到處都有如此多的數據，存儲、管理和監控它變得很困難。通過使用數據倉庫和數據建模來管理不斷增長的數據集。應用數據科學收集的分析和信息用於協助決策者實現業務目標。

商業智能是一個直接受數據科學影響的流。數據科學家對巨大的數據塊進行初步分析，並根據模式等進行分析。它們生成報告以供商業智能專家理解和使用。

商業智能專家接手數據科學家所做的工作，並根據他們共享的信息提出行動方案和相關預測。

另一個相關角色是業務分析師。它是數據科學家和商業智能專家的結合體。他們了解這兩種技能。

數據科學家使用多種數據分析格式來分析數據。兩種這樣的格式是預測性休閒分析和規範性分析。

閱讀：數據科學職業

它是數據科學家用來預測未來業務事件的數據分析的一個分支。在這個數據分析生命週期中，數據科學家使用許多技術，包括數據挖掘、統計、建模、機器學習和人工智能。 這些技術幫助他們從給定的數據中獲得洞察力，並對未來做出預測。

這有助於組織通過基於數據科學而不是假設或預感來預測未來的行為或結果來變得積極主動。預測數據分析生命週期的七個步驟是定義項目、收集數據、分析數據、進行統計分析、預測建模、預測模型部署和模型監控。

它是數據科學家用來根據預測分析制定一組最有可能成功的行動的數據分析分支。它使用來自預測模型的見解/推論，並通過提供實現業務目標的最佳方法來幫助公司。它可以自動執行複雜的決策並提供更新的建議。

數據科學家使用廣泛的面向數據的技術，如 Hadoop、Python、R 和 SQL。還廣泛使用了數據可視化、分佈式架構、統計分析等技術，以從數據集中獲得有用的推論。

在任何數據科學項目的生命週期中，這些熟練的專業人員會根據項目要求身兼多職並轉換角色。他們可以同樣輕鬆地使用 AI（人工智能）和 ML（機器學習）。很多時候，他們需要機器學習技能來執行各種任務，例如模式發現和預測報告。

機器學習用於設置數據報告中的參數。聚類是用於模式發現的最流行的算法之一。

機器學習是人工智能的一部分。機器學習是一種技術，這意味著機器/設備可以從經驗中自動學習和改進。該技術主要是關於機器的獨立學習方法，因此不必為持續改進而對其進行編程。

機器學習意味著分析數據以識別模式並基於推理建立邏輯推理。機器學習的四個關鍵組成部分是監督機器學習、無監督機器學習、半監督機器學習和強化機器學習。

監督機器學習創建了一個模型，該模型在不確定性期間根據證據進行預測。它需要一組已識別的輸入數據和一組已識別的輸出數據。根據這些歷史數據集的行為，它指示模型生成對無法識別數據的響應的邏輯預測。它們在映射輸入-輸出對方面起著至關重要的作用。了解有關監督機器學習類型的更多信息。

顧名思義，這是一個機器學習過程，需要最少甚至不需要人工。無監督機器學習算法使用未分類或未標記的參數來發現模式和趨勢。這些算法使用集群、異常檢測、神經網絡等。了解有關無監督機器學習的更多信息。

它是有監督和無監督機器學習的結合。它利用分類和未分類的數據來獲得更準確的見解。當標記或分類數據是一個昂貴的過程時，它被認為是一種具有成本效益的解決方案。

如果你曾經玩過馬里奧，那麼你一定知道你已經體驗過強化機器學習的回報。強化機器學習有助於理解在多個步驟後實現複雜目標的最佳方法。

數據科學和機器學習是兩個不同的技術領域。他們都在業務的不同方面工作。數據科學使用數據來幫助公司了解趨勢和預測行為。機器學習使設備能夠自我學習並執行各種任務。

由於這兩種技術是相互關聯的，因此需要具備這兩種技術的基本知識才能將其中任何一種技術應用於業務增長和發展。數據科學已經是幾乎所有公司不可或缺的一部分，而對機器學習的需求正在快速增長。這兩種技術都將在未來對公司高度相關和有用。

技術和技能的需求量都很大。許多年輕的專業人士熱衷於學習這些技能。他們對各種機構提供的各種課程感到困惑。了解和分析您當前的技能組合以決定哪種技能可以推動您的職業發展至關重要。

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希望這可以幫助您理解和理解機器學習和數據分析的循環。