기계 학습과 데이터 분석: 기계 학습과 데이터 분석의 차이점

머신 러닝 대 데이터 분석은 데이터 과학 지망생들 사이에서 가장 많이 논의되는 주제 중 하나입니다. 이 두 분야 모두 데이터에 중점을 두고 있으며 가장 수요가 많은 분야 중 하나입니다. 따라서 데이터 과학 경력을 선택하는 동안 이 두 가지 트렌드 영역에 대해 혼란을 느끼는 것은 매우 자연스러운 일입니다.

그러나 걱정하지 마십시오. 기계 학습과 데이터 분석의 차이점을 이해하는 데 도움이 되는 완벽한 가이드를 만들었습니다.

이제 머신 러닝 대 데이터 분석이라는 주제로 바로 넘어가 보겠습니다.

머신 러닝 대 데이터 분석: 정의

머신 러닝과 데이터 분석의 차이점을 이해하려면 먼저 정의를 살펴봐야 합니다. 그들은 이러한 필드를 서로 독특하고 다르게 만드는 요소를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

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머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 경험을 통해 개선되는 알고리즘에 대한 연구를 말합니다. 인공지능과 관련이 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터에서 자동으로 학습하고 사람의 개입 없이 학습을 적용합니다.

머신 러닝에는 여러 가지 분기가 있으며 이를 사용하는 다양한 방법이 있습니다. 기존의 기계 학습 솔루션은 패턴을 찾고 사용 가능한 데이터에 대한 숨겨진 통찰력을 얻기 위해 예측 분석 및 통계 분석을 사용합니다.

직장에서 기계 학습의 가장 좋은 예 중 하나는 협업 및 콘텐츠 기반 필터링을 기반으로 영화와 프로그램을 자동으로 제안하는 Netflix의 추천 시스템입니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석이라고도 하는 데이터 분석은 귀중한 정보를 찾고, 결론을 알리고, 의사 결정 프로세스를 향상시키기 위해 데이터를 정리, 검사, 모델링 및 변환하는 프로세스입니다.

데이터 분석은 사용 가능한 데이터에서 귀중한 통찰력을 생성하는 데 중점을 둡니다. 회사는 데이터 분석을 사용하여 마케팅, 생산 등 다양한 문제에 관해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내립니다. 데이터 분석은 원시 데이터를 가져와 유용한 정보를 추출하는 데 도움이 됩니다.

보시다시피 머신 러닝과 데이터 분석의 주요 차이점은 데이터를 사용하는 방식에 있습니다. 데이터 분석은 데이터를 사용하여 통찰력을 생성하는 데 초점을 맞추는 반면 머신 러닝은 데이터를 통해 알고리즘을 만들고 훈련하여 독립적으로 작동할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

머신 러닝 대 데이터 분석: 급여

급여 측면에서 머신 러닝과 데이터 분석 사이에는 눈에 띄는 차이가 있습니다.

인도의 기계 학습 급여

인도에서 기계 학습 전문가 의 평균 급여는 공유 이익과 보너스를 포함하여 연간 INR 6.86 lakh입니다. 이 분야의 신입생은 평균적으로 연간 약 INR 3백만을 벌고 있습니다. 그러나 숙련된 기계 학습 전문가는 평균적으로 연간 최대 INR 20 lakh를 받을 수 있습니다. 확실히 가장 수익성이 좋은 분야 중 하나입니다.

방갈로르와 첸나이 의 기계 학습 전문가는 전국 평균보다 훨씬 더 많은 수입을 올리는 반면 델리와 푸네의 기계 학습 전문가는 평균보다 25%, 10% 적게 벌고 있습니다.

인도의 데이터 분석 급여

데이터 분석에서 전문가의 평균 급여 는 INR 4.24 lakh입니다. 1-4년의 전문적인 경험을 가진 이 분야의 신입은 평균 연간 INR 3.9 lakh를 벌 수 있습니다. 반면에 5~9년 경력의 데이터 분석 전문가는 평균적으로 연간 약 600만 루피를 번다. 마찬가지로, 10년에서 19년 사이의 경험을 가진 데이터 분석가의 평균 연봉은 INR 9 lakh입니다.

경험이 증가하고 기술이 풍부해지면 데이터 과학자 또는 비즈니스 분석가와 같은 이 직업에서 고위 직책을 맡을 수 있다는 점을 염두에 두어야 합니다. 방갈로르 의 데이터 분석가는 전국 평균보다 약 18% 더 많은 수입을 올리는 반면 델리의 데이터 분석가는 평균보다 6% 더 적게 받습니다.

이 두 직업 모두 높은 급여 패키지로 수많은 유망한 직업 기회를 제공합니다. 그러나 급여는 위치, 고용주, ​​경험 및 기술을 비롯한 여러 요인에 따라 달라집니다.

머신 러닝 대 데이터 분석: 기술

기술 측면에서 두 영역이 모두 겹치는 영역이 있고 완전히 다른 영역이 있습니다.

기계 학습 기술

기계 학습 전문가는 다음과 같은 기술을 보유하고 있어야 합니다.

딥러닝

딥 러닝은 기계가 인간의 두뇌와 같은 기능을 하도록 하는 데 중점을 두고 패턴을 생성하고 보다 현명한 결정을 내리는 데 도움이 되는 기계 학습의 고급 분기입니다. 딥 러닝은 지난 몇 년 동안 크게 확장되었으며 주목할만한 애플리케이션에는 가상 비서, 자율 주행 자동차, 사기 탐지, NLP(나중에 논의함), 뉴스 집계 등이 있습니다.

자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP)는 기계가 텍스트나 기호를 이해하고 해석하도록 훈련하는 데 중점을 둡니다. 인공 지능의 한 분야이며 많은 응용 프로그램이 있습니다. 실제 NLP 응용 프로그램의 가장 인기 있는 예 중 하나는 Gmail의 이메일 자동 채우기 시스템입니다.

컴퓨터 시각 인식

컴퓨터 비전은 시각을 이해하도록 컴퓨터를 훈련시키는 데 중점을 둔 인공 지능 분야입니다. 컴퓨터가 이미지를 해석하고 이해할 수 있도록 합니다. 우리는 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지에서 사물과 사람을 인식하도록 기계를 훈련시킵니다. 컴퓨터 비전의 좋은 예는 얼굴 인식 기술입니다.

데이터 분석 기술

데이터 분석은 많은 양의 데이터에서 통찰력을 수집하는 데 중점을 둡니다. 따라서 이 분야에서 가장 중요한 기술은 다음과 같습니다.

통계 분석

통계 분석은 근본적인 경향과 패턴을 찾기 위해 많은 양의 데이터를 탐색, 수집 및 제시하는 과학입니다. 데이터 과학 및 분석에서는 저장된 데이터에서 통계를 생성하고 이를 분석하여 유용한 통찰력을 생성하는 데 중점을 둡니다. 데이터 분석의 기본 기술입니다.

SQL

SQL은 RDMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에 사용되는 프로그래밍 언어입니다. SQL은 Structured Query Language의 약자로 데이터베이스에 액세스하고 조작할 수 있습니다. 데이터 분석가로서 당신은 많은 데이터베이스와 함께 일할 것이므로 이 기술을 보유하면 전문가로 성장하는 데 많은 도움이 될 것입니다.

R 및 Python에 대한 지식

R과 Python은 데이터 과학 전문가에게 가장 인기 있는 프로그래밍 언어입니다. R은 데이터를 분석하고 통계 분석을 수행하기 위한 응용 프로그램을 만드는 데 도움이 됩니다. 데이터 모델링에서 데이터 클러스터링에 이르기까지 R은 수많은 데이터 분석 기능을 지원합니다. 반면 Python에는 데이터 분석을 더 쉽게 해주는 NumPy 및 SciPy와 같은 수많은 라이브러리가 있습니다.

또한 프로그래밍, 미적분 및 선형 대수학 등과 같은 일부 기술은 ML과 데이터 분석 모두에 내재되어 있음을 알아야 합니다. 마찬가지로 두 기술 모두 Apache Spark와 같은 데이터 작업에 유사한 도구를 사용합니다.

머신 러닝 대 데이터 분석: 진입 방법?

이 분야가 아무리 달라도 결국 둘 다 고도로 기술적인 분야입니다. 즉, 그 중 하나에 들어가려면 도메인별 기술을 습득하고 필요한 자격도 취득해야 합니다. 리크루터는 자격증이 후보자가 해당 분야의 기본 및 고급 개념에 익숙할 수 있도록 보장하므로 이 두 분야 모두에서 인증된 전문가를 찾습니다.

upGrad에서는 이 두 영역 모두에 대해 여러 과정을 제공합니다. 우리 과정에서는 비디오, 라이브 세션 및 과제를 통해 업계 전문가로부터 직접 학습합니다. 또한, 맞춤형 멘토링, 헌신적인 직업 지원, 직업 상담, 이력서 피드백 시설을 통해 기술 경력을 쉽게 시작할 수 있습니다.

모든 과정은 온라인으로 제공되므로 전문적 또는 개인적 약속을 방해하지 않고 언제 어디서나 학습을 시작할 수 있습니다.

기계 학습 과정

다음은 upGrad에서 제공되는 몇 가지 기계 학습 과정입니다.

• 기계 학습 및 AI의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램
• 기계 학습 및 AI 과학 석사
• 기계 학습 및 인공 지능 과학 석사

결론

지금쯤이면 기계 학습과 데이터 분석의 차이점에 대해 훨씬 더 명확하게 이해하셨기를 바랍니다. 전자는 데이터를 사용하여 알고리즘을 훈련하고 테스트하지만 후자는 데이터에서 패턴과 통찰력을 찾는 데 중점을 둡니다. 그러나 둘 다 기술 분야이며 서로 크게 의존합니다.

다음은 기계 학습 및 데이터 분석을 다루는 몇 가지 추가 리소스입니다. upGrad 블로그에서 더 많은 리소스를 찾을 수 있습니다.

• R을 사용한 머신 러닝: 알아야 할 모든 것
• 경력 향상을 위한 상위 5개 온라인 기계 학습 과정
• 모든 데이터 과학자가 알아야 할 최고의 데이터 분석 도구
• 데이터 분석 경력: Ultimate Guide [2021]

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