機械学習とデータ分析：機械学習とデータ分析の違い

機械学習とデータ分析は、データサイエンス志望者の間で最も話題になっているトピックの1つです。 これらのフィールドは両方ともデータに焦点を当てており、最も需要の高いセクターの1つです。 したがって、データサイエンスのキャリアを選択する際に、これら2つのトレンドドメインについて混乱を感じるのはごく自然なことです。

ただし、心配しないでください。機械学習とデータ分析の違いを理解するのに役立つ完璧なガイドを作成しました。

それでは、目前のトピックである機械学習とデータ分析に直接取り掛かりましょう。

機械学習とデータ分析：定義

機械学習とデータ分析の違いを理解するには、まずそれらの定義を確認する必要があります。 これらは、これらのフィールドが互いにユニークで異なる理由を理解するのに役立ちます。

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機械学習とは何ですか？

機械学習とは、経験を通じて向上するアルゴリズムの研究を指します。 それは人工知能に関連しています。 機械学習アルゴリズムはデータから自動的に学習し、人間の介入を必要とせずに学習を適用します。

機械学習には複数のブランチがあり、それらを使用するさまざまな方法があります。 従来の機械学習ソリューションは、予測分析と統計分析を使用して、パターンを見つけ、利用可能なデータへの隠された洞察をキャッチします。

職場での機械学習の最良の例の1つは、Netflixのレコメンダーシステムです。これは、コラボレーションおよびコンテンツベースのフィルタリングに基づいて映画や番組を自動的に提案します。

データ分析とは何ですか？

データ分析は、データ分析とも呼ばれ、貴重な情報を見つけ、結論を通知し、意思決定プロセスを強化するために、データをクリーニング、検査、モデリング、および変換するプロセスです。

データ分析は、利用可能なデータから貴重な洞察を生成することに焦点を当てています。 企業はデータ分析を使用して、マーケティング、生産などのさまざまな問題に関してより多くの情報に基づいた意思決定を行います。データ分析は、生データを取得し、そこから有用な情報を抽出するのに役立ちます。

ご覧のとおり、機械学習とデータ分析の主な違いは、データの使用方法にあります。 データ分析は、データを使用して洞察を生成することに焦点を当てていますが、機械学習は、データを介してアルゴリズムを作成およびトレーニングすることに焦点を当てているため、アルゴリズムは独立して機能できます。

機械学習とデータ分析：給与

支払いに関しては、機械学習とデータ分析の間に顕著な違いがあります。

インドの機械学習給与

インドの機械学習専門家の平均賃金は、共有利益とボーナスを含めて、年間6.86ルピーです。 この分野の新入生は、平均して年間約3ルピーを稼ぎます。 ただし、経験豊富な機械学習の専門家は、平均して年間最大20ルピーを得ることができます。 それは確かにそこに最も儲かるセクターの1つです。

バンガロールとチェンナイの機械学習の専門家は全国平均よりもかなり多く稼いでいますが、デリーとプネの機械学習の専門家は平均より25％と10％少なくなっています。

インドのデータ分析給与

データ分析では、専門家の平均賃金は年間4.24ルピーです。 1年から4年の専門的な経験を持つこの分野の新入生は、平均して年間3.9万ルピーを稼ぐでしょう。 一方、5年から9年の経験を持つデータ分析の専門家は、平均して年間約6ルピーの収入を得ています。 同様に、10年から19年の経験を持つデータアナリストは、年間平均9ルピーの支払いを受け取ります。

経験を積み、スキルを充実させることで、データサイエンティストやビジネスアナリストなど、この職業で上級職を目指すことができることを覚えておく必要があります。 バンガロールのデータアナリストは全国平均よりも約18％多い収益を上げていますが、デリーのデータアナリストは平均よりも6％少ない収益を上げています。

これらの職業は両方とも、高給のパッケージで多くの有望なキャリアの機会を提供します。 ただし、給与は、場所、雇用主、経験、スキルなど、複数の要因に依存することを忘れないでください。

機械学習とデータ分析：スキル

スキルに関しては、これらのドメインの両方が重複する領域もあれば、完全に異なる領域もあります。

機械学習スキル

機械学習の専門家として、あなたはあなたの兵器庫に次のスキルを持っている必要があります：

ディープラーニング

ディープラーニングは、人間の脳のように機械を機能させることに焦点を当てた機械学習の高度な分野であり、パターンの生成とより賢明な意思決定に役立ちます。 ディープラーニングは過去数年で大幅に拡大し、その注目すべきアプリケーションには、仮想アシスタント、自動運転車、不正検出、NLP（後で説明します）、ニュースアグリゲーションなどがあります。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）は、テキストや記号を理解して解釈するためのトレーニングマシンに焦点を当てています。 これは人工知能の一分野であり、多くの用途があります。 実際のNLPアプリケーションの最も一般的な例の1つは、Gmailのメールの自動入力システムです。

コンピュータビジョン

コンピュータビジョンは、視覚を理解するためのコンピュータのトレーニングに焦点を当てた人工知能の分野です。 これにより、コンピューターは画像を解釈して理解することができます。 私たちはコンピュータービジョンを使用して、画像内の物体や人物を認識するための機械を訓練します。 コンピュータビジョンの優れた例は、顔認識技術です。

データ分析スキル

データ分析は、大量のデータから洞察を収集することに重点を置いています。 したがって、この分野で最も重要なスキルは次のとおりです。

統計分析

統計分析は、根底にある傾向やパターンを見つけるために大量のデータを調査、収集、提示する科学です。 データサイエンスと分析では、保存されたデータから統計を生成し、それを分析して有用な洞察を生成することに重点を置いています。 これは、データ分析の基本的なスキルです。

SQL

SQLは、リレーショナルデータベース管理システム（RDMS）に使用されるプログラミング言語です。 SQLはStructuredQueryLanguageの略で、データベースにアクセスして操作することができます。 データアナリストとして、あなたは多くのデータベースを扱っているでしょう。そのため、このスキルを持つことは、専門家として成長するのに大いに役立ちます。

RとPythonの知識

RとPythonは、データサイエンスの専門家に最も人気のあるプログラミング言語です。 Rは、データを分析し、統計分析を実行するためのアプリケーションを作成するのに役立ちます。 データモデリングからデータクラスタリングまで、Rは大量のデータ分析機能を支援します。 一方、Pythonには、データ分析を容易にするNumPyやSciPyなどの多数のライブラリがあります。

また、プログラミング、微積分、線形代数など、MLとデータ分析の両方に固有のスキルもあることを知っておく必要があります。同様に、どちらもApacheSparkなどのデータを操作するために同様のツールを使用します。

機械学習とデータ分析：入力方法は？

これらの分野がどれほど異なっていても、結局、どちらも高度な技術を持っています。 つまり、それらのいずれかを入力するには、ドメイン固有のスキルを習得し、必要な資格を取得する必要があります。 資格は候補者がこの分野の基本的および高度な概念に精通していることを保証するため、採用担当者はこれらの分野の両方で認定された専門家を探します。

upGradでは、これらのドメインの両方に複数のコースを提供しています。 私たちのコースでは、ビデオ、ライブセッション、および課題を通じて、業界の専門家から直接学習します。 さらに、パーソナライズされたメンターシップ、専用のキャリアアシスタンス、キャリアカウンセリング、および履歴書のフィードバック機能を利用して、技術キャリアを簡単に開始できます。

すべてのコースはオンラインで提供されているため、専門的または個人的な取り組みを中断することなく、いつでもどこからでも学習を開始できます。

機械学習コース

upGradで利用できる機械学習コースの一部を次に示します。

• 機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラム
• 機械学習とAIの理学修士
• 機械学習と人工知能の科学のマスター

結論

これまでに、機械学習とデータ分析の違いについて、より明確に理解していただければ幸いです。 前者はデータを使用してアルゴリズムをトレーニングおよびテストしますが、後者はデータからパターンと洞察を見つけることに焦点を当てています。 ただし、どちらも技術分野であり、相互に大きく依存しています。

以下は、機械学習とデータ分析をカバーするその他のリソースです。 このようなリソースの詳細については、upGradブログをご覧ください。

• Rを使用した機械学習：知っておくべきことすべて
• キャリアを向上させるためのトップ5オンライン機械学習コース
• すべてのデータサイエンティストが知っておくべきトップデータ分析ツール
• データ分析のキャリア：究極のガイド[2021]

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