数据科学，数据分析和机器学习之间的差异

我们都知道机器学习，数据科学和数据分析是未来的发展方向。有些公司不仅利用大数据帮助企业预测未来增长并创造收入，还在应用于其他各个领域，如调查，产品发布，选举等。像Target和Amazon这样的电子商务网站会不断跟踪用户数据的交易形式，从而帮助他们改善用户体验并在登录页面上为您部署自定义推荐。

好吧，我们已经讨论了这个趋势，所以让我们深入挖掘并探讨它们之间的差异。机器学习，数据科学和数据分析不能完全分开，因为它们起源于相同的概念，但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的，你也很容易在它们之间找到重叠。

数据科学

那么，数据科学是什么?

数据科学是一个用于处理和监控大量数据或“大数据”的概念。数据科学包括数据清理，准备和分析等过程。数据科学家从多个来源收集数据，如调查，物理数据绘图等。然后，他们通过有力的算法传递数据，从数据中提取关键信息并制作数据集。该数据集可以进一步用于分析算法以从中获得更多意义。这就是数据分析的用武之地。

成为数据科学家需要什么技能?

• 深入了解Python，Scala，SAS

• 了解SQL等数据库

• 熟悉数学和统计学领域

• 理解分析功能

• 机器学习方面的知识和经验

数据分析

用外行人的话来说，如果数据科学是由所有工具和资源组成的房子，那么数据分析将是一个特定的空间。它在功能和应用方面更具体。数据分析师不仅像在数据科学中那样寻找连接，而且还有一个特定的目标和目标。公司经常使用数据分析来搜索其增长趋势。它通常使用数据洞察力通过连接趋势和模式之间的点来产生影响，而数据科学更多地只是洞察力。你可以说这个领域更侧重于企业和组织及其发展。您需要Python，Rlab，统计学，经济学和数学等技能才能成为数据分析师。

数据分析进一步分为数据挖掘等分支，包括对数据集进行排序和识别关系。

数据分析的另一个分支是预测分析。这通常包括预测客户行为和产品影响。预测分析有助于在市场研究阶段，并使从调查中收集的数据在预测中更加可用和准确。预测分析在许多地方都有应用，从天气预报生成到预测学生在学校的行为，预测疾病的爆发。

总而言之，显然不能在数据分析和数据科学之间划清界限，但数据分析师通常会拥有与经验丰富的数据科学家相同的知识和技能。它们之间的区别在于应用领域。

机器学习

还记得你是如何学习骑自行车的吗?机器可以借助算法和数据集来学习。

机器学习基本上包括一组算法，这些算法可以使软件和程序从过去的经验中学习，从而使其更准确地预测结果。这不需要明确编程，因为算法改进并且自己适应自己。

机器学习所需的技能：

• 编码基础知识的专业知识

• 编程概念

• 概率和统计

• 数据建模

机器学习与数据科学

机器学习和数据分析是数据科学的一部分。因为机器学习算法显然依赖于要学习数据，所以数据科学是一个更广泛的术语，不仅关注实现算法和统计，还包括整个数据处理方法。

因此，数据科学是一个更广泛的术语，可以包含多个概念，如数据分析，机器学习，预测分析和业务分析。

然而，机器学习在数据科学无法独立的领域中找到了应用，例如面部识别，指纹扫描仪，语音识别，机器人等。最近，谷歌教了一个机器人走路，只使用允许它进入的算法其周围环境的约束和物理参数。没有包含其他数据集，机器遍历了许多不同的情况，并制作了它可以参考的值的数据集。因此，经过几次试验，它学会了几天走路。这是机器学习的最佳示例，其中机器实际上学习并改变其行为。

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