Apprendimento automatico e analisi dei dati: differenza tra apprendimento automatico e analisi dei dati

Apprendimento automatico e analisi dei dati è uno degli argomenti più discussi tra gli aspiranti alla scienza dei dati. Entrambi questi campi si concentrano sui dati e sono tra i settori più richiesti. Pertanto, mentre si sceglie una carriera nella scienza dei dati, è del tutto naturale sentirsi confusi su questi due domini di tendenza.

Ma non preoccuparti, perché abbiamo creato la guida perfetta per aiutarti a capire la differenza tra apprendimento automatico e analisi dei dati.

Ora, andiamo direttamente all'argomento in questione: apprendimento automatico e analisi dei dati.

Apprendimento automatico vs analisi dei dati: definizione

Per comprendere la differenza tra apprendimento automatico e analisi dei dati, dobbiamo prima esaminare le loro definizioni. Ti aiuteranno a capire cosa rende questi campi unici e diversi tra loro.

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Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico si riferisce allo studio di algoritmi che migliorano attraverso l'esperienza. È legato all'intelligenza artificiale. Un algoritmo di apprendimento automatico apprende automaticamente dai dati e applica l'apprendimento senza richiedere l'intervento umano.

L'apprendimento automatico ha più rami e ci sono vari metodi per usarli. Le soluzioni di machine learning convenzionali utilizzano l'analisi predittiva e l'analisi statistica per trovare modelli e acquisire informazioni nascoste nei dati disponibili.

Uno dei migliori esempi di apprendimento automatico al lavoro è il sistema di suggerimenti di Netflix, che suggerisce automaticamente film e programmi basati su filtri collaborativi e basati sui contenuti.

Che cos'è l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati, nota anche come analisi dei dati, è il processo di pulizia, ispezione, modellazione e trasformazione dei dati per trovare informazioni preziose, trarre conclusioni e migliorare il processo decisionale.

L'analisi dei dati si concentra sulla generazione di informazioni preziose dai dati disponibili. Le aziende utilizzano l'analisi dei dati per prendere decisioni più informate su varie questioni tra cui marketing, produzione, ecc. L'analisi dei dati ti aiuta a prendere dati grezzi ed estrarre informazioni utili dagli stessi.

Come puoi vedere, una differenza fondamentale tra l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati è nel modo in cui utilizzano i dati. L'analisi dei dati si concentra sull'utilizzo dei dati per generare approfondimenti, mentre l'apprendimento automatico si concentra sulla creazione e sull'addestramento di algoritmi attraverso i dati in modo che possano funzionare in modo indipendente.

Apprendimento automatico e analisi dei dati: stipendio

In termini di retribuzione, c'è una notevole differenza tra l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati.

Stipendio di apprendimento automatico in India

La retribuzione media per un professionista dell'apprendimento automatico in India è di INR 6,86 lakh all'anno, inclusi profitti e bonus condivisi. Le matricole in questo campo guadagnano in media circa INR 3 lakh all'anno. Tuttavia, un professionista esperto di machine learning può ottenere in media fino a INR 20 lakh all'anno. È certamente uno dei settori più redditizi là fuori.

I professionisti dell'apprendimento automatico a Bangalore e Chennai guadagnano molto di più rispetto alla media nazionale, mentre i professionisti dell'apprendimento automatico a Delhi e Pune guadagnano il 25% e il 10% in meno rispetto alla media.

Stipendio per l'analisi dei dati in India

Nell'analisi dei dati, la paga media per un professionista è di INR 4,24 lakh all'anno. Una persona più fresca in questo campo con da uno a quattro anni di esperienza professionale guadagnerebbe in media 3,9 lakh INR all'anno. D'altra parte, un professionista dell'analisi dei dati con cinque o nove anni di esperienza guadagna in media circa 6 lakh INR all'anno. Allo stesso modo, gli analisti di dati con 10-19 anni di esperienza guadagnano una paga media di INR 9 lakh all'anno.

Tieni presente che con l'aumento dell'esperienza e delle competenze arricchite, puoi ricoprire ruoli senior in questa professione come Data Scientist o Business Analyst. Gli analisti di dati a Bangalore guadagnano circa il 18% in più rispetto alla media nazionale, mentre gli analisti di dati a Delhi guadagnano il 6% in meno rispetto alla media.

Entrambe queste professioni offrono numerose opportunità di carriera promettenti con pacchetti retributivi elevati. Tuttavia, ricorda che la retribuzione dipende da molteplici fattori, tra cui posizione, datore di lavoro, esperienza e abilità.

Apprendimento automatico vs analisi dei dati: competenze

In termini di competenze, ci sono alcune aree in cui entrambi questi domini si sovrappongono mentre ve ne sono altre in cui entrambi differiscono completamente.

Competenze di apprendimento automatico

In qualità di professionista dell'apprendimento automatico, dovrai avere le seguenti competenze nel tuo arsenale:

Apprendimento approfondito

Il deep learning è una branca avanzata dell'apprendimento automatico che si concentra sul far funzionare una macchina come un cervello umano e aiuta a generare schemi e prendere decisioni più intelligenti. Il deep learning si è notevolmente ampliato negli ultimi anni e alcune delle sue applicazioni degne di nota includono assistenti virtuali, auto a guida autonoma, rilevamento delle frodi, NLP (di cui abbiamo discusso in seguito) e aggregazione di notizie, solo per citarne alcuni.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si concentra sulle macchine di addestramento per comprendere e interpretare testo o simboli. È una branca dell'intelligenza artificiale e ha molte applicazioni. Uno degli esempi più popolari di applicazioni NLP nella vita reale è il sistema di riempimento automatico delle e-mail di Gmail.

Visione computerizzata

La visione artificiale è il campo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla formazione dei computer per comprendere le immagini. Consente ai computer di interpretare e comprendere le immagini. Usiamo la visione artificiale per addestrare le macchine a riconoscere oggetti e persone nelle immagini. Un eccellente esempio di visione artificiale è la tecnologia di riconoscimento facciale.

Competenze di analisi dei dati

L'analisi dei dati si concentra sulla raccolta di informazioni dettagliate da grandi quantità di dati. Quindi le competenze più importanti per questo campo sono:

Analisi statistica

L'analisi statistica è la scienza dell'esplorazione, della raccolta e della presentazione di grandi quantità di dati per trovare tendenze e modelli sottostanti. Nella scienza dei dati e nell'analisi, si concentra sulla generazione di statistiche dai dati archiviati e sull'analisi degli stessi per generare informazioni utili. È un'abilità fondamentale per l'analisi dei dati.

SQL

SQL è un linguaggio di programmazione utilizzato per i sistemi di gestione di database relazionali (RDMS). SQL sta per Structured Query Language e consente di accedere e manipolare i database. Come analista di dati, lavoreresti con molti database, motivo per cui avere questa abilità ti aiuterà molto a crescere come professionista.

Conoscenza di R e Python

R e Python sono i linguaggi di programmazione più popolari per i professionisti della scienza dei dati. R ti aiuta ad analizzare i dati e creare applicazioni per eseguire analisi statistiche. Dalla modellazione dei dati al clustering dei dati, R ti aiuta con tantissime funzioni di analisi dei dati. Python, d'altra parte, ha numerose librerie come NumPy e SciPy che semplificano l'analisi dei dati.

Inoltre, dovresti sapere che alcune abilità sono intrinseche sia al ML che all'analisi dei dati, come programmazione, calcolo e algebra lineare, ecc. Allo stesso modo, entrambi utilizzano strumenti simili per lavorare con dati come Apache Spark.

Machine Learning vs Data Analytics: come entrare?

Non importa quanto siano diversi questi campi, alla fine, sono entrambi altamente tecnici. Ciò significa che per entrare in uno qualsiasi di essi, dovrai acquisire competenze specifiche del dominio e ottenere anche le qualifiche necessarie. I reclutatori cercano professionisti certificati in entrambi questi campi poiché la certificazione garantisce che il candidato abbia familiarità con i concetti di base e avanzati del campo.

In upGrad, offriamo più corsi per entrambi questi domini. Nei nostri corsi studi direttamente da esperti del settore attraverso video, sessioni dal vivo e compiti. Inoltre, otterrai tutoraggio personalizzato, assistenza professionale dedicata, consulenza professionale e strutture di feedback sul curriculum per assicurarti di iniziare facilmente la tua carriera tecnologica.

Tutti i nostri corsi sono offerti online, così puoi iniziare ad imparare da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento senza interrompere i tuoi impegni professionali o personali.

Corsi di apprendimento automatico

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Conclusione

A questo punto, speriamo che tu abbia un'idea molto più chiara della differenza tra apprendimento automatico e analisi dei dati. Mentre il primo utilizza i dati per addestrare e testare algoritmi, il secondo si concentra sulla ricerca di modelli e approfondimenti dai dati. Tuttavia, entrambe sono discipline tecniche e dipendono in gran parte l'una dall'altra.

Di seguito sono riportate altre risorse relative all'apprendimento automatico e all'analisi dei dati. Puoi trovare altre risorse di questo tipo sul blog upGrad:

• Machine Learning con R: tutto ciò che devi sapere
• I 5 migliori corsi di machine learning online per migliorare la tua carriera
• I migliori strumenti di analisi dei dati che ogni scienziato di dati dovrebbe conoscere
• Carriera nell'analisi dei dati: guida definitiva [2021]

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