Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse: Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Datenanalyse

Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse ist eines der meistdiskutierten Themen unter Data-Science-Anwärtern. Beide Bereiche konzentrieren sich auf Daten und gehören zu den gefragtesten Branchen. Daher ist es ganz natürlich, sich bei der Wahl einer Data Science-Karriere in Bezug auf diese beiden Trendbereiche verwirrt zu fühlen.

Aber keine Sorge, wir haben den perfekten Leitfaden erstellt, der Ihnen hilft, den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Datenanalyse zu verstehen.

Kommen wir nun direkt zum eigentlichen Thema – maschinelles Lernen vs. Datenanalyse.

Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse: Definition

Um den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Datenanalyse zu verstehen, müssen wir uns zunächst ihre Definitionen ansehen. Sie werden Ihnen helfen zu verstehen, was diese Felder einzigartig und voneinander unterscheidet.

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Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen bezieht sich auf das Studium von Algorithmen, die sich durch Erfahrung verbessern. Es hängt mit künstlicher Intelligenz zusammen. Ein maschineller Lernalgorithmus lernt automatisch aus Daten und wendet das Gelernte an, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Maschinelles Lernen hat mehrere Zweige und es gibt verschiedene Methoden, sie zu verwenden. Herkömmliche Lösungen für maschinelles Lernen verwenden prädiktive Analysen und statistische Analysen, um Muster zu finden und verborgene Einblicke in die verfügbaren Daten zu gewinnen.

Eines der besten Beispiele für maschinelles Lernen bei der Arbeit ist das Empfehlungssystem von Netflix, das Filme und Shows automatisch basierend auf kollaborativer und inhaltsbasierter Filterung vorschlägt.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse, auch bekannt als Datenanalyse, ist der Prozess der Bereinigung, Inspektion, Modellierung und Transformation von Daten, um wertvolle Informationen zu finden, Schlussfolgerungen zu ziehen und den Entscheidungsprozess zu verbessern.

Die Datenanalyse konzentriert sich darauf, aus den verfügbaren Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen nutzen Datenanalysen, um fundiertere Entscheidungen in Bezug auf verschiedene Angelegenheiten wie Marketing, Produktion usw. zu treffen. Datenanalysen helfen Ihnen, Rohdaten zu entnehmen und daraus hilfreiche Informationen zu extrahieren.

Wie Sie sehen können, besteht ein wesentlicher Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Datenanalyse darin, wie sie Daten verwenden. Die Datenanalyse konzentriert sich auf die Verwendung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, während sich das maschinelle Lernen darauf konzentriert, Algorithmen anhand von Daten zu erstellen und zu trainieren, damit sie unabhängig funktionieren können.

Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse: Gehalt

In Bezug auf die Bezahlung gibt es einen bemerkenswerten Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Datenanalyse.

Gehalt für maschinelles Lernen in Indien

Das durchschnittliche Gehalt für einen Experten für maschinelles Lernen in Indien beträgt INR 6,86 Lakh pro Jahr, einschließlich geteilter Gewinne und Boni. Studienanfänger in diesem Bereich verdienen im Durchschnitt etwa 3.000 INR pro Jahr. Ein erfahrener Experte für maschinelles Lernen kann jedoch durchschnittlich bis zu 20.000 INR pro Jahr erhalten. Es ist sicherlich einer der lukrativsten Sektoren da draußen.

Fachleute für maschinelles Lernen in Bangalore und Chennai verdienen erheblich mehr als der nationale Durchschnitt, während die Fachleute für maschinelles Lernen in Delhi und Pune 25 % und 10 % weniger als der Durchschnitt verdienen.

Data Analytics-Gehalt in Indien

In der Datenanalyse beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Fachmanns 4,24 Lakh pro Jahr. Ein Studienanfänger in diesem Bereich mit ein bis vier Jahren Berufserfahrung würde durchschnittlich 3,9 Lakh INR pro Jahr verdienen. Auf der anderen Seite verdient ein Datenanalyse-Profi mit fünf bis neun Jahren Erfahrung im Durchschnitt etwa 6.000 INR pro Jahr. Ebenso verdienen Datenanalysten mit 10 bis 19 Jahren Erfahrung ein durchschnittliches Gehalt von 9 Lakh INR pro Jahr.

Sie sollten bedenken, dass Sie mit zunehmender Erfahrung und erweiterten Fähigkeiten in diesem Beruf leitende Positionen wie Data Scientist oder Business Analyst einnehmen können. Datenanalysten in Bangalore verdienen rund 18 % mehr als der nationale Durchschnitt, während die Datenanalysten in Delhi 6 % weniger als der Durchschnitt verdienen.

Beide Berufe bieten zahlreiche aussichtsreiche Karrieremöglichkeiten mit hohen Gehaltspaketen. Denken Sie jedoch daran, dass die Bezahlung von mehreren Faktoren abhängt, einschließlich Ihres Standorts, Ihres Arbeitgebers, Ihrer Erfahrung und Ihrer Fähigkeiten.

Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse: Fähigkeiten

In Bezug auf die Fähigkeiten gibt es einige Bereiche, in denen sich beide Bereiche überschneiden, während es andere gibt, in denen sich beide vollständig unterscheiden.

Fähigkeiten des maschinellen Lernens

Als Experte für maschinelles Lernen müssen Sie die folgenden Fähigkeiten in Ihrem Arsenal haben:

Tiefes Lernen

Deep Learning ist ein fortgeschrittener Zweig des maschinellen Lernens, der sich darauf konzentriert, eine Maschine wie ein menschliches Gehirn funktionieren zu lassen und dabei hilft, Muster zu erzeugen und klügere Entscheidungen zu treffen. Deep Learning hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen, und einige seiner bemerkenswerten Anwendungen umfassen virtuelle Assistenten, selbstfahrende Autos, Betrugserkennung, NLP (das wir später besprechen) und Nachrichtenaggregation, um nur einige zu nennen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) konzentriert sich darauf, Maschinen zu trainieren, Text oder Symbole zu verstehen und zu interpretieren. Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und hat viele Anwendungen. Eines der beliebtesten Beispiele für reale NLP-Anwendungen ist das automatische Ausfüllsystem von Gmail für E-Mails.

Computer Vision

Computer Vision ist das Gebiet der künstlichen Intelligenz, das sich darauf konzentriert, Computern das Verständnis von Bildern beizubringen. Es ermöglicht Computern, Bilder zu interpretieren und zu verstehen. Wir verwenden Computer Vision, um Maschinen darauf zu trainieren, Objekte und Personen in Bildern zu erkennen. Ein hervorragendes Beispiel für Computer Vision ist die Gesichtserkennungstechnologie.

Datenanalyse-Fähigkeiten

Die Datenanalyse konzentriert sich darauf, Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Die wichtigsten Fähigkeiten für diesen Bereich sind also:

Statistische Analyse

Die statistische Analyse ist die Wissenschaft der Erforschung, Sammlung und Präsentation großer Datenmengen, um zugrunde liegende Trends und Muster zu finden. In Data Science und Analytics konzentriert es sich darauf, Statistiken aus gespeicherten Daten zu generieren und diese zu analysieren, um hilfreiche Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist eine grundlegende Fähigkeit für die Datenanalyse.

SQL

SQL ist eine Programmiersprache, die für relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDMS) verwendet wird. SQL steht für Structured Query Language und ermöglicht den Zugriff auf und die Bearbeitung von Datenbanken. Als Datenanalyst würden Sie mit vielen Datenbanken arbeiten, weshalb Ihnen diese Fähigkeit sehr dabei helfen wird, als Profi zu wachsen.

Kenntnisse in R und Python

R und Python sind die beliebtesten Programmiersprachen für Data-Science-Profis. R unterstützt Sie bei der Analyse von Daten und der Erstellung von Anwendungen zur Durchführung statistischer Analysen. Von der Datenmodellierung bis zum Daten-Clustering hilft Ihnen R mit unzähligen Datenanalysefunktionen. Python hingegen verfügt über zahlreiche Bibliotheken wie NumPy und SciPy, die Ihnen die Datenanalyse erleichtern.

Außerdem sollten Sie wissen, dass einige Fähigkeiten sowohl ML als auch Datenanalyse eigen sind, wie z. B. Programmieren, Analysis und lineare Algebra usw. In ähnlicher Weise verwenden beide ähnliche Tools für die Arbeit mit Daten wie Apache Spark.

Maschinelles Lernen vs. Datenanalyse: Wie trete ich ein?

So unterschiedlich diese Bereiche auch sind, am Ende sind sie beide hochtechnisch. Das heißt, um an einem von ihnen teilnehmen zu können, müssen Sie sich domänenspezifische Fähigkeiten aneignen und auch die erforderlichen Qualifikationen erwerben. Personalvermittler suchen nach zertifizierten Fachleuten in diesen beiden Bereichen, da die Zertifizierung sicherstellt, dass der Kandidat mit den grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepten des Bereichs vertraut ist.

Bei upGrad bieten wir mehrere Kurse für diese beiden Bereiche an. In unseren Kursen lernen Sie direkt von Branchenexperten durch Videos, Live-Sitzungen und Aufgaben. Außerdem erhalten Sie eine personalisierte Mentorenschaft, engagierte Karriereunterstützung, Karriereberatung und Feedback-Einrichtungen für Ihren Lebenslauf, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Tech-Karriere leicht starten können.

Alle unsere Kurse werden online angeboten, sodass Sie jederzeit und überall mit dem Lernen beginnen können, ohne Ihre beruflichen oder privaten Verpflichtungen zu unterbrechen.

Kurse zum maschinellen Lernen

Hier sind einige der bei upGrad verfügbaren Kurse für maschinelles Lernen:

• Executive PG-Programm für maschinelles Lernen und KI
• Master of Science in Maschinellem Lernen & KI
• Master of Science in Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz

Fazit

Wir hoffen, dass Sie inzwischen eine viel klarere Vorstellung vom Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Datenanalyse haben. Während Ersteres Daten zum Trainieren und Testen von Algorithmen verwendet, konzentriert sich Letzteres darauf, Muster und Erkenntnisse aus den Daten zu finden. Beide sind jedoch technische Disziplinen und stark voneinander abhängig.

Im Folgenden finden Sie einige weitere Ressourcen zu maschinellem Lernen und Datenanalyse. Weitere solcher Ressourcen finden Sie im upGrad-Blog:

• Maschinelles Lernen mit R: Alles, was Sie wissen müssen
• Top 5 Online-Kurse für maschinelles Lernen zur Verbesserung Ihrer Karriere
• Die besten Datenanalyse-Tools, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte
• Karriere in der Datenanalyse: Ultimativer Leitfaden [2021]

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