التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات: الفرق بين التعلم الآلي وتحليلات البيانات

يعد التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات أحد أكثر الموضوعات التي يتم الحديث عنها بين الطامحين لعلوم البيانات. يركز كلا المجالين على البيانات وهما من بين القطاعات الأكثر طلبًا. وبالتالي ، أثناء اختيار مهنة في علم البيانات ، من الطبيعي جدًا الشعور بالارتباك بشأن هذين المجالين الرائدين.

لكن لا تقلق ، فقد أنشأنا الدليل المثالي لمساعدتك على فهم الفرق بين التعلم الآلي وتحليلات البيانات.

الآن ، دعنا ننتقل مباشرة إلى الموضوع المطروح - التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات.

التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات: التعريف

لفهم الفرق بين التعلم الآلي وتحليلات البيانات ، يجب أن ننظر أولاً إلى تعريفاتهم. سوف يساعدونك على فهم ما يجعل هذه الحقول فريدة ومختلفة عن بعضها البعض.

تعرف على أفضل برامج التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

ما هو التعلم الآلي؟

يشير التعلم الآلي إلى دراسة الخوارزميات التي تتحسن من خلال التجربة. يتعلق بالذكاء الاصطناعي. تتعلم خوارزمية التعلم الآلي من البيانات تلقائيًا وتطبق التعلم دون الحاجة إلى تدخل بشري.

للتعلم الآلي فروع متعددة وهناك طرق مختلفة لاستخدامها. تستخدم حلول التعلم الآلي التقليدية التحليل التنبئي والتحليل الإحصائي للعثور على الأنماط والتقاط الرؤى الخفية في البيانات المتاحة.

أحد أفضل الأمثلة على التعلم الآلي في العمل هو نظام التوصية الخاص بـ Netflix ، والذي يقترح الأفلام والعروض تلقائيًا بناءً على التصفية التعاونية والقائمة على المحتوى.

ما هي تحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات ، والمعروفة أيضًا باسم تحليل البيانات ، هي عملية التنظيف والتفتيش والنمذجة وتحويل البيانات للعثور على معلومات قيمة وإبلاغ الاستنتاجات وتعزيز عملية صنع القرار.

تركز تحليلات البيانات على توليد رؤى قيمة من البيانات المتاحة. تستخدم الشركات تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بمختلف الأمور بما في ذلك التسويق والإنتاج وما إلى ذلك. تساعدك تحليلات البيانات على أخذ البيانات الأولية واستخراج المعلومات المفيدة منها.

كما ترى ، يكمن الاختلاف الرئيسي بين التعلم الآلي وتحليلات البيانات في كيفية استخدامهم للبيانات. تركز تحليلات البيانات على استخدام البيانات لإنشاء رؤى بينما يركز التعلم الآلي على إنشاء وتدريب الخوارزميات من خلال البيانات حتى تتمكن من العمل بشكل مستقل.

تعلم الآلة مقابل تحليلات البيانات: الراتب

من حيث الأجور ، هناك فرق ملحوظ بين التعلم الآلي وتحليلات البيانات.

راتب تعلم الآلة في الهند

متوسط ​​الأجر لمتخصص التعلم الآلي في الهند هو 6.86 روبية هندية سنويًا بما في ذلك الأرباح والمكافآت المشتركة. يحصل المبتدئون في هذا المجال على حوالي 3 روبية هندية سنويًا في المتوسط. ومع ذلك ، يمكن لمتخصص التعلم الآلي المتمرس الحصول على ما يصل إلى INR 20 لكح سنويًا في المتوسط. إنه بالتأكيد أحد أكثر القطاعات ربحًا هناك.

يكسب محترفو التعلم الآلي في بنغالور وتشيناي أكثر بكثير من المتوسط ​​الوطني بينما يكسب متخصص التعلم الآلي في دلهي وبيون 25٪ و 10٪ أقل من المتوسط.

راتب تحليلات البيانات في الهند

في تحليلات البيانات ، متوسط ​​الأجر للمحترف هو INR 4.24 لكح سنويًا. سيكسب الأحدث في هذا المجال مع من سنة إلى أربع سنوات من الخبرة المهنية 3.9 روبية هندية لكح سنويًا في المتوسط. من ناحية أخرى ، يربح متخصص تحليلات البيانات الذي يتمتع بخبرة من خمس إلى تسع سنوات حوالي INR 6 لكح سنويًا في المتوسط. وبالمثل ، فإن محللي البيانات الذين يتمتعون بخبرة تتراوح من 10 إلى 19 عامًا يكسبون متوسط ​​أجر قدره 9 آلاف روبية هندية سنويًا.

يجب أن تضع في اعتبارك أنه مع زيادة الخبرة والمهارات الغنية ، يمكنك متابعة الأدوار العليا في هذه المهنة مثل عالم البيانات أو محلل الأعمال. يكسب محللو البيانات في بنغالور حوالي 18٪ أكثر من المتوسط ​​الوطني بينما يكسب محللو البيانات في دلهي 6٪ أقل من المتوسط.

تقدم هاتان المهنتان العديد من الفرص الوظيفية الواعدة مع حزم رواتب عالية. ومع ذلك ، تذكر أن الراتب يعتمد على عوامل متعددة بما في ذلك موقعك وصاحب العمل والخبرة والمهارات.

تعلم الآلة مقابل تحليلات البيانات: المهارات

فيما يتعلق بالمهارات ، هناك بعض المجالات التي يتداخل فيها كلا المجالين بينما هناك مجالات أخرى يختلف فيها كلا المجالين تمامًا.

مهارات التعلم الآلي

بصفتك محترفًا في تعلم الآلة ، ستحتاج إلى امتلاك المهارات التالية في ترسانتك:

تعلم عميق

التعلم العميق هو فرع متقدم من التعلم الآلي يركز على جعل وظيفة الآلة مثل الدماغ البشري ويساعد في توليد الأنماط واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. لقد توسع التعلم العميق بشكل كبير في السنوات القليلة الماضية وتشمل بعض تطبيقاته البارزة المساعدين الافتراضيين والسيارات ذاتية القيادة والكشف عن الاحتيال و NLP (التي ناقشناها لاحقًا) وتجميع الأخبار ، على سبيل المثال لا الحصر.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تركز معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على آلات التدريب على فهم النصوص أو الرموز وتفسيرها. إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وله العديد من التطبيقات. أحد الأمثلة الأكثر شيوعًا لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية الواقعية هو نظام الملء التلقائي لرسائل البريد الإلكتروني من Gmail.

الرؤية الحاسوبية

الرؤية الحاسوبية هي مجال الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تدريب أجهزة الكمبيوتر على فهم العناصر المرئية. يسمح لأجهزة الكمبيوتر بتفسير وفهم الصور. نستخدم رؤية الكمبيوتر لتدريب الآلات على التعرف على الأشياء والأشخاص في الصور. تعد تقنية التعرف على الوجه من الأمثلة الممتازة على رؤية الكمبيوتر.

مهارات تحليل البيانات

تركز تحليلات البيانات على جمع الأفكار من كميات كبيرة من البيانات. لذا فإن أهم المهارات في هذا المجال هي:

تحليل احصائي

التحليل الإحصائي هو علم استكشاف وجمع وتقديم كميات كبيرة من البيانات للعثور على الاتجاهات والأنماط الأساسية. في علم البيانات والتحليلات ، يركز على إنشاء إحصائيات من البيانات المخزنة وتحليلها لتوليد رؤى مفيدة. إنها مهارة أساسية لتحليل البيانات.

SQL

SQL هي لغة برمجة تستخدم لأنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDMS). يرمز SQL إلى لغة الاستعلام الهيكلية ويسمح لك بالوصول إلى قواعد البيانات ومعالجتها. بصفتك محلل بيانات ، ستعمل مع العديد من قواعد البيانات وهذا هو السبب في أن امتلاك هذه المهارة سيساعدك كثيرًا في النمو كمحترف.

معرفة R و Python

R و Python هما أكثر لغات البرمجة شيوعًا لمحترفي علوم البيانات. يساعدك R على تحليل البيانات وإنشاء تطبيقات لإجراء التحليل الإحصائي. من نمذجة البيانات إلى تجميع البيانات ، يساعدك R في العديد من وظائف تحليل البيانات. من ناحية أخرى ، يوجد في Python العديد من المكتبات مثل NumPy و SciPy التي تجعل تحليلات البيانات أسهل بالنسبة لك.

أيضًا ، يجب أن تعلم أن بعض المهارات جوهرية لكل من ML وتحليلات البيانات ، مثل البرمجة وحساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي ، إلخ. وبالمثل ، يستخدم كلاهما أدوات مماثلة للعمل مع البيانات مثل Apache Spark.

التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات: كيف تدخل؟

بغض النظر عن مدى اختلاف هذه المجالات ، في النهاية ، كلاهما تقني للغاية. هذا يعني أنه لإدخال أي منهم ، ستحتاج إلى اكتساب مهارات خاصة بالمجال وكذلك الحصول على المؤهلات اللازمة. يبحث المجندون عن محترفين معتمدين في كلا المجالين حيث تضمن الشهادة أن يكون المرشح على دراية بالمفاهيم الأساسية والمتقدمة للمجال.

في upGrad ، نقدم دورات متعددة لكلا المجالين. في دوراتنا ، تدرس مباشرة من خبراء الصناعة من خلال مقاطع الفيديو والجلسات الحية والمهام. إلى جانب ذلك ، ستحصل على إرشاد شخصي ، ومساعدة مهنية مخصصة ، واستشارات مهنية ، واستئناف تسهيلات التعليقات لضمان بدء حياتك المهنية في مجال التكنولوجيا بسهولة.

يتم تقديم جميع دوراتنا عبر الإنترنت ، بحيث يمكنك البدء في التعلم من أي مكان وفي أي وقت دون مقاطعة التزاماتك المهنية أو الشخصية.

دورات تعلم الآلة

فيما يلي بعض دورات التعلم الآلي المتوفرة في upGrad:

• برنامج PG التنفيذي في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
• ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
• ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

خاتمة

الآن ، نأمل أن تكون لديك فكرة أوضح كثيرًا عن الفرق بين التعلم الآلي وتحليلات البيانات. بينما يستخدم الأول البيانات لتدريب الخوارزميات واختبارها ، يركز الأخير على إيجاد الأنماط والرؤى من البيانات. ومع ذلك ، كلاهما تخصصان تقني ويعتمد كل منهما على الآخر إلى حد كبير.

فيما يلي بعض الموارد الإضافية التي تغطي التعلم الآلي وتحليلات البيانات. يمكنك العثور على المزيد من هذه الموارد على مدونة upGrad:

• التعلم الآلي باستخدام R: كل ما تحتاج إلى معرفته
• أفضل 5 دورات تعلم الآلة عبر الإنترنت لتحسين حياتك المهنية
• أهم أدوات تحليل البيانات يجب أن يعرفها كل عالم بيانات
• Career in Data Analytics: Ultimate Guide [2021]

ما هي أفكارك حول مقالتنا حول التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات؟ اسمحوا لنا أن نعرف من خلال إسقاط تعليق أدناه.