Uczenie maszynowe a analiza danych: różnica między uczeniem maszynowym a analizą danych

Uczenie maszynowe a analiza danych to jeden z najczęściej poruszanych tematów wśród aspirujących do nauki o danych. Obie te dziedziny koncentrują się na danych i należą do sektorów o największym popycie. Tak więc, wybierając karierę naukową o danych, całkiem naturalne jest poczucie zagubienia w tych dwóch popularnych domenach.

Ale nie martw się, ponieważ stworzyliśmy doskonały przewodnik, który pomoże Ci zrozumieć różnicę między uczeniem maszynowym a analizą danych.

Przejdźmy teraz od razu do tematu – uczenie maszynowe a analiza danych.

Uczenie maszynowe a analiza danych: definicja

Aby zrozumieć różnicę między uczeniem maszynowym a analizą danych, musimy najpierw przyjrzeć się ich definicjom. Pomogą Ci zrozumieć, co sprawia, że ​​te dziedziny są wyjątkowe i różnią się od siebie.

Poznaj najlepsze programy uczenia maszynowego z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe odnosi się do badania algorytmów, które poprawiają się dzięki doświadczeniu. Wiąże się to ze sztuczną inteligencją. Algorytm uczenia maszynowego automatycznie uczy się na podstawie danych i stosuje uczenie bez interwencji człowieka.

Uczenie maszynowe ma wiele gałęzi i istnieją różne metody ich wykorzystania. Konwencjonalne rozwiązania uczenia maszynowego wykorzystują analizę predykcyjną i analizę statystyczną do znajdowania wzorców i przechwytywania ukrytych informacji na temat dostępnych danych.

Jednym z najlepszych przykładów uczenia maszynowego w pracy jest system rekomendacji Netflix, który automatycznie sugeruje filmy i programy w oparciu o filtrowanie oparte na współpracy i treści.

Co to jest analiza danych?

Analityka danych, znana również jako analiza danych, to proces czyszczenia, sprawdzania, modelowania i przekształcania danych w celu znalezienia cennych informacji, wyciągania wniosków i usprawniania procesu podejmowania decyzji.

Analityka danych skupia się na generowaniu cennych spostrzeżeń z dostępnych danych. Firmy korzystają z analityki danych, aby podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące różnych kwestii, w tym marketingu, produkcji itp. Analityka danych pomaga pobierać surowe dane i wydobywać z nich przydatne informacje.

Jak widać, kluczowa różnica między uczeniem maszynowym a analizą danych polega na tym, jak wykorzystują dane. Analiza danych koncentruje się na wykorzystaniu danych do generowania spostrzeżeń, podczas gdy uczenie maszynowe koncentruje się na tworzeniu i trenowaniu algorytmów za pomocą danych, aby mogły działać niezależnie.

Uczenie maszynowe a analiza danych: wynagrodzenie

Jeśli chodzi o wynagrodzenie, istnieje znacząca różnica między uczeniem maszynowym a analizą danych.

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach

Średnia pensja specjalisty ds. uczenia maszynowego w Indiach wynosi 6,86 lakh INR rocznie, wliczając w to wspólne zyski i premie. Odświeżacze w tej dziedzinie zarabiają średnio około 3 lakh INR rocznie. Jednak doświadczony specjalista od uczenia maszynowego może uzyskać średnio do 20 INR rocznie. To z pewnością jeden z najbardziej lukratywnych sektorów.

Specjaliści od uczenia maszynowego w Bangalore i Chennai zarabiają znacznie więcej niż średnia krajowa, podczas gdy specjaliści od uczenia maszynowego w Delhi i Pune zarabiają 25% i 10% mniej niż średnia.

Wynagrodzenie za analizę danych w Indiach

W analityce danych średnia płaca dla profesjonalisty wynosi 4,24 lakh INR rocznie. Nowicjusz w tej dziedzinie z jednym do czterech lat doświadczenia zawodowego zarabiałby średnio 3,9 lakh INR rocznie. Z drugiej strony, specjalista ds. analizy danych z pięcioletnim do dziewięciu lat doświadczeniem zarabia średnio około 6 lakh INR rocznie. Podobnie analitycy danych z 10-19-letnim doświadczeniem zarabiają średnio 9 lakh INR rocznie.

Należy pamiętać, że wraz z rosnącym doświadczeniem i wzbogaconymi umiejętnościami można pełnić w tym zawodzie wyższe stanowiska, takie jak Data Scientist czy Business Analyst. Analitycy danych w Bangalore zarabiają około 18% więcej niż średnia krajowa, podczas gdy analitycy danych w Delhi zarabiają o 6% mniej niż średnia.

Oba te zawody oferują wiele obiecujących możliwości rozwoju zawodowego z wysokimi pakietami płac. Pamiętaj jednak, że wynagrodzenie zależy od wielu czynników, w tym Twojej lokalizacji, pracodawcy, doświadczenia i umiejętności.

Uczenie maszynowe a analiza danych: umiejętności

Jeśli chodzi o umiejętności, są obszary, w których obie te domeny nakładają się na siebie, podczas gdy są inne, w których obie różnią się całkowicie.

Umiejętności uczenia maszynowego

Jako profesjonalista w dziedzinie uczenia maszynowego musisz mieć w swoim arsenale następujące umiejętności:

Głęboka nauka

Głębokie uczenie to zaawansowana gałąź uczenia maszynowego, która koncentruje się na tym, aby maszyna działała jak ludzki mózg i pomaga w generowaniu wzorców i podejmowaniu mądrzejszych decyzji. Głębokie uczenie znacznie się rozwinęło w ciągu ostatnich kilku lat, a niektóre z jego godnych uwagi zastosowań to między innymi wirtualni asystenci, autonomiczne samochody, wykrywanie oszustw, NLP (o którym mówiliśmy później) i agregacja wiadomości.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) skupia się na trenowaniu maszyn do rozumienia i interpretacji tekstu lub symboli. Jest gałęzią sztucznej inteligencji i ma wiele zastosowań. Jednym z najpopularniejszych przykładów rzeczywistych aplikacji NLP jest system automatycznego wypełniania wiadomości e-mail Gmaila.

Wizja komputerowa

Widzenie komputerowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na szkoleniu komputerów w celu zrozumienia wizualizacji. Pozwala komputerom interpretować i rozumieć obrazy. Używamy wizji komputerowej, aby trenować maszyny do rozpoznawania obiektów i ludzi na obrazach. Doskonałym przykładem widzenia komputerowego jest technologia rozpoznawania twarzy.

Umiejętności analizy danych

Analiza danych skupia się na zbieraniu spostrzeżeń z dużych ilości danych. Zatem najważniejsze umiejętności w tej dziedzinie to:

Analiza statystyczna

Analiza statystyczna to nauka polegająca na badaniu, gromadzeniu i prezentowaniu dużych ilości danych w celu znalezienia podstawowych trendów i wzorców. W nauce i analityce danych koncentruje się na generowaniu statystyk z przechowywanych danych i ich analizie w celu generowania przydatnych informacji. To podstawowa umiejętność analizy danych.

SQL

SQL to język programowania używany w systemach zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDMS). SQL oznacza Structured Query Language i umożliwia dostęp do baz danych i manipulowanie nimi. Jako analityk danych będziesz pracował z wieloma bazami danych, dlatego posiadanie tej umiejętności bardzo pomoże ci w rozwoju jako profesjonalista.

Znajomość R i Pythona

R i Python to najpopularniejsze języki programowania dla specjalistów zajmujących się analizą danych. R pomaga analizować dane i tworzyć aplikacje do wykonywania analiz statystycznych. Od modelowania danych po klastrowanie danych, R pomaga Ci z mnóstwem funkcji analizy danych. Z drugiej strony Python ma wiele bibliotek, takich jak NumPy i SciPy, które ułatwiają analizę danych.

Powinieneś także wiedzieć, że niektóre umiejętności są nieodłączne zarówno dla ML, jak i analizy danych, takie jak programowanie, rachunek różniczkowy i algebra liniowa itp. Podobnie, obaj używają podobnych narzędzi do pracy z danymi, takich jak Apache Spark.

Uczenie maszynowe a analiza danych: jak wejść?

Bez względu na to, jak różne są te dziedziny, w końcu obie są wysoce techniczne. Oznacza to, że aby wejść do dowolnego z nich, będziesz musiał zdobyć umiejętności specyficzne dla domeny, a także uzyskać niezbędne kwalifikacje. Rekruterzy poszukują certyfikowanych specjalistów w obu tych dziedzinach, ponieważ certyfikacja gwarantuje, że kandydat będzie zaznajomiony z podstawowymi i zaawansowanymi koncepcjami tej dziedziny.

W upGrad oferujemy wiele kursów dla obu tych domen. Na naszych kursach uczysz się bezpośrednio od ekspertów branżowych poprzez filmy, sesje na żywo i zadania. Poza tym otrzymasz spersonalizowany mentoring, dedykowaną pomoc w karierze, doradztwo zawodowe i wznawianie informacji zwrotnych, aby łatwo rozpocząć karierę technologiczną.

Wszystkie nasze kursy są oferowane online, dzięki czemu możesz rozpocząć naukę z dowolnego miejsca w dowolnym czasie bez przerywania swoich zobowiązań zawodowych lub osobistych.

Kursy na temat uczenia maszynowego

Oto niektóre z kursów uczenia maszynowego dostępnych w upGrad:

• Program Executive PG w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji
• Master of Science in Machine Learning i AI
• Master of Science in Machine Learning i Artificial Intelligence

Wniosek

Mamy nadzieję, że do tej pory masz wyraźniejsze pojęcie o różnicy między uczeniem maszynowym a analizą danych. Podczas gdy pierwsza z nich wykorzystuje dane do trenowania i testowania algorytmów, druga koncentruje się na znajdowaniu wzorców i spostrzeżeń na podstawie danych. Jednak obie są dyscyplinami technicznymi i są w dużej mierze od siebie zależne.

Poniżej znajduje się kilka dodatkowych zasobów dotyczących uczenia maszynowego i analizy danych. Więcej takich zasobów można znaleźć na blogu upGrad:

• Uczenie maszynowe z R: wszystko, co musisz wiedzieć
• 5 najlepszych kursów uczenia maszynowego online, które poprawią Twoją karierę
• Najlepsze narzędzia do analizy danych, o których powinien wiedzieć każdy analityk danych
• Kariera w analizie danych: ostateczny przewodnik [2021]

Co sądzisz o naszym artykule na temat uczenia maszynowego a analizy danych? Daj nam znać, upuszczając komentarz poniżej.