Apprentissage automatique vs analyse de données : différence entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données

L'apprentissage automatique par rapport à l'analyse de données est l'un des sujets les plus discutés parmi les aspirants à la science des données. Ces deux domaines se concentrent sur les données et font partie des secteurs les plus demandés. Ainsi, tout en choisissant une carrière en science des données, il est tout à fait naturel de se sentir confus à propos de ces deux domaines de tendance.

Mais ne vous inquiétez pas, car nous avons créé le guide parfait pour vous aider à comprendre la différence entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données.

Maintenant, passons directement au sujet qui nous occupe : l'apprentissage automatique par rapport à l'analyse de données.

Apprentissage automatique vs analyse de données : définition

Pour comprendre la différence entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données, nous devons d'abord examiner leurs définitions. Ils vous aideront à comprendre ce qui rend ces domaines uniques et différents les uns des autres.

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique fait référence à l'étude d'algorithmes qui s'améliorent par l'expérience. Elle est liée à l'intelligence artificielle. Un algorithme d'apprentissage automatique apprend automatiquement à partir des données et applique l'apprentissage sans nécessiter d'intervention humaine.

L'apprentissage automatique a plusieurs branches et il existe différentes méthodes pour les utiliser. Les solutions d'apprentissage automatique conventionnelles utilisent l'analyse prédictive et l'analyse statistique pour trouver des modèles et saisir des informations cachées dans les données disponibles.

L'un des meilleurs exemples d'apprentissage automatique au travail est le système de recommandation de Netflix, qui suggère automatiquement des films et des émissions sur la base d'un filtrage collaboratif et basé sur le contenu.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse de données, également connue sous le nom d'analyse de données, est le processus de nettoyage, d'inspection, de modélisation et de transformation des données pour trouver des informations précieuses, éclairer les conclusions et améliorer le processus de prise de décision.

L'analyse de données se concentre sur la génération d'informations précieuses à partir des données disponibles. Les entreprises utilisent l'analyse de données pour prendre des décisions plus éclairées concernant diverses questions, notamment le marketing, la production, etc. L'analyse de données vous aide à prendre des données brutes et à en extraire des informations utiles.

Comme vous pouvez le voir, une différence clé entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données réside dans la façon dont ils utilisent les données. L'analyse de données se concentre sur l'utilisation de données pour générer des informations, tandis que l'apprentissage automatique se concentre sur la création et la formation d'algorithmes à l'aide de données afin qu'ils puissent fonctionner de manière indépendante.

Apprentissage automatique vs analyse de données : salaire

En termes de rémunération, il existe une différence notable entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données.

Salaire d'apprentissage automatique en Inde

Le salaire moyen d'un professionnel de l'apprentissage automatique en Inde est de 6,86 lakh INR par an, y compris les bénéfices partagés et les bonus. Les étudiants de première année dans ce domaine gagnent environ 3 lakh INR par an en moyenne. Cependant, un professionnel expérimenté de l'apprentissage automatique peut obtenir jusqu'à 20 lakh INR par an en moyenne. C'est certainement l'un des secteurs les plus lucratifs.

Les professionnels de l'apprentissage automatique à Bangalore et Chennai gagnent considérablement plus que la moyenne nationale, tandis que les professionnels de l'apprentissage automatique à Delhi et Pune gagnent 25 % et 10 % de moins que la moyenne.

Salaire d'analyse de données en Inde

Dans l'analyse de données, le salaire moyen d'un professionnel est de 4,24 lakh INR par an. Un débutant dans ce domaine avec un à quatre ans d'expérience professionnelle gagnerait en moyenne 3,9 lakh INR par an. D'autre part, un professionnel de l'analyse de données avec cinq à neuf ans d'expérience gagne environ 6 lakh INR par an en moyenne. De même, les analystes de données avec 10 à 19 ans d'expérience gagnent un salaire moyen de 9 lakh INR par an.

Vous devez garder à l'esprit qu'avec une expérience croissante et des compétences enrichies, vous pouvez occuper des postes de direction dans cette profession, tels que Data Scientist ou Business Analyst. Les analystes de données à Bangalore gagnent environ 18 % de plus que la moyenne nationale, tandis que les analystes de données à Delhi gagnent 6 % de moins que la moyenne.

Ces deux professions offrent de nombreuses opportunités de carrière prometteuses avec des rémunérations élevées. Cependant, n'oubliez pas que le salaire dépend de plusieurs facteurs, notamment votre emplacement, votre employeur, votre expérience et vos compétences.

Apprentissage automatique vs analyse de données : compétences

En termes de compétences, il y a des domaines où ces deux domaines se chevauchent alors qu'il y en a d'autres où les deux diffèrent complètement.

Compétences en apprentissage automatique

En tant que professionnel de l'apprentissage automatique, vous devrez disposer des compétences suivantes dans votre arsenal :

L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est une branche avancée de l'apprentissage automatique qui vise à faire fonctionner une machine comme un cerveau humain et qui aide à générer des modèles et à prendre des décisions plus intelligentes. L'apprentissage en profondeur s'est considérablement développé au cours des dernières années et certaines de ses applications notables incluent les assistants virtuels, les voitures autonomes, la détection des fraudes, la PNL (dont nous parlerons plus tard) et l'agrégation de nouvelles, pour n'en nommer que quelques-unes.

Traitement du langage naturel (TAL)

Le traitement du langage naturel (TLN) se concentre sur la formation des machines à comprendre et à interpréter du texte ou des symboles. C'est une branche de l'intelligence artificielle et a de nombreuses applications. L'un des exemples les plus populaires d'applications NLP réelles est le système de remplissage automatique de Gmail pour les e-mails.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est le domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la formation des ordinateurs à comprendre les visuels. Il permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les images. Nous utilisons la vision par ordinateur pour entraîner des machines à reconnaître des objets et des personnes dans des images. Un excellent exemple de vision par ordinateur est la technologie de reconnaissance faciale.

Compétences en analyse de données

L'analyse de données se concentre sur la collecte d'informations à partir de grandes quantités de données. Ainsi, les compétences les plus importantes pour ce domaine sont :

Analyses statistiques

L'analyse statistique est la science de l'exploration, de la collecte et de la présentation de grandes quantités de données pour trouver des tendances et des modèles sous-jacents. En science des données et en analyse, il se concentre sur la génération de statistiques à partir de données stockées et sur leur analyse pour générer des informations utiles. C'est une compétence fondamentale pour l'analyse de données.

SQL

SQL est un langage de programmation utilisé pour les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (RDMS). SQL signifie Structured Query Language et il vous permet d'accéder et de manipuler des bases de données. En tant qu'analyste de données, vous travaillerez avec de nombreuses bases de données, c'est pourquoi cette compétence vous aidera beaucoup à grandir en tant que professionnel.

Connaissance de R et Python

R et Python sont les langages de programmation les plus populaires pour les professionnels de la science des données. R vous aide à analyser les données et à créer des applications pour effectuer des analyses statistiques. De la modélisation des données au clustering des données, R vous aide avec des tonnes de fonctions d'analyse de données. Python, d'autre part, possède de nombreuses bibliothèques telles que NumPy et SciPy qui facilitent l'analyse des données.

En outre, vous devez savoir que certaines compétences sont intrinsèques à la fois au ML et à l'analyse de données, telles que la programmation, le calcul et l'algèbre linéaire, etc. De même, les deux utilisent des outils similaires pour travailler avec des données telles qu'Apache Spark.

Apprentissage automatique vs analyse de données : comment participer ?

Peu importe à quel point ces domaines sont différents, au final, ils sont tous deux très techniques. Cela signifie que pour entrer dans l'un d'entre eux, vous devrez acquérir des compétences spécifiques au domaine et également obtenir les qualifications nécessaires. Les recruteurs recherchent des professionnels certifiés dans ces deux domaines, car la certification garantit que le candidat serait familiarisé avec les concepts de base et avancés du domaine.

Chez upGrad, nous proposons plusieurs cours pour ces deux domaines. Dans nos cours, vous étudiez directement auprès d'experts de l'industrie à travers des vidéos, des sessions en direct et des devoirs. En outre, vous bénéficierez d'un mentorat personnalisé, d'une assistance professionnelle dédiée, de conseils de carrière et d'installations de rétroaction sur les CV pour vous assurer de commencer facilement votre carrière dans la technologie.

Tous nos cours sont offerts en ligne, vous pouvez donc commencer à apprendre de n'importe où et à tout moment sans interrompre vos engagements professionnels ou personnels.

Cours d'apprentissage automatique

Voici quelques-uns des cours d'apprentissage automatique disponibles chez upGrad :

• Programme exécutif PG en apprentissage automatique et IA
• Master of Science en apprentissage automatique et IA
• Master of Science en apprentissage automatique et intelligence artificielle

Conclusion

À présent, nous espérons que vous avez une idée beaucoup plus claire de la différence entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Alors que le premier utilise des données pour former et tester des algorithmes, le second se concentre sur la recherche de modèles et d'informations à partir des données. Cependant, les deux sont des disciplines techniques et dépendent largement l'une de l'autre.

Voici quelques ressources supplémentaires sur l'apprentissage automatique et l'analyse de données. Vous pouvez trouver plus de ces ressources sur le blog upGrad :

• Apprentissage automatique avec R : tout ce que vous devez savoir
• Top 5 des cours d'apprentissage automatique en ligne pour améliorer votre carrière
• Les meilleurs outils d'analyse de données que tout scientifique de données devrait connaître
• Carrière en analyse de données : guide ultime [2021]

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