Machine Learning vs Data Analytics: Diferença entre Machine Learning e Data Analytics

Aprendizado de máquina versus análise de dados é um dos tópicos mais comentados entre os aspirantes à ciência de dados. Ambos os campos se concentram em dados e estão entre os setores mais procurados. Assim, ao escolher uma carreira em ciência de dados, é bastante natural se sentir confuso sobre esses dois domínios de tendências.

Mas não se preocupe, pois criamos o guia perfeito para ajudá-lo a entender a diferença entre aprendizado de máquina e análise de dados.

Agora, vamos direto ao tópico em questão – aprendizado de máquina versus análise de dados.

Aprendizado de máquina versus análise de dados: definição

Para entender a diferença entre aprendizado de máquina e análise de dados, devemos primeiro analisar suas definições. Eles ajudarão você a entender o que torna esses campos únicos e diferentes uns dos outros.

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O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina refere-se ao estudo de algoritmos que melhoram com a experiência. Está relacionado à inteligência artificial. Um algoritmo de aprendizado de máquina aprende com os dados automaticamente e aplica o aprendizado sem exigir intervenção humana.

O aprendizado de máquina tem vários ramos e existem vários métodos para usá-los. As soluções convencionais de aprendizado de máquina usam análise preditiva e estatística para encontrar padrões e capturar insights ocultos sobre os dados disponíveis.

Um dos melhores exemplos de aprendizado de máquina no trabalho é o sistema de recomendação da Netflix, que sugere filmes e programas automaticamente com base em filtragem colaborativa e baseada em conteúdo.

O que é Análise de Dados?

A análise de dados, também conhecida como análise de dados, é o processo de limpeza, inspeção, modelagem e transformação de dados para encontrar informações valiosas, informar conclusões e aprimorar o processo de tomada de decisão.

A análise de dados se concentra em gerar insights valiosos a partir dos dados disponíveis. As empresas usam a análise de dados para tomar decisões mais bem informadas sobre vários assuntos, incluindo marketing, produção, etc. A análise de dados ajuda você a obter dados brutos e extrair informações úteis dos mesmos.

Como você pode ver, uma diferença fundamental entre machine learning e análise de dados está em como eles usam os dados. A análise de dados se concentra no uso de dados para gerar insights, enquanto o aprendizado de máquina se concentra na criação e no treinamento de algoritmos por meio de dados para que eles possam funcionar de forma independente.

Machine Learning vs Data Analytics: Salário

Em termos de remuneração, há uma diferença notável entre aprendizado de máquina e análise de dados.

Salário de aprendizado de máquina na Índia

O salário médio de um profissional de aprendizado de máquina na Índia é de INR 6,86 lakh por ano, incluindo lucros compartilhados e bônus. Os calouros neste campo ganham em média INR 3 lakh por ano. No entanto, um profissional experiente em aprendizado de máquina pode obter, em média, INR 20 lakh por ano. É certamente um dos setores mais lucrativos por aí.

Profissionais de aprendizado de máquina em Bangalore e Chennai ganham consideravelmente mais do que a média nacional, enquanto os profissionais de aprendizado de máquina em Delhi e Pune ganham 25% e 10% menos que a média.

Salário de análise de dados na Índia

Na análise de dados, o salário médio de um profissional é de INR 4,24 lakh por ano. Um calouro neste campo com um a quatro anos de experiência profissional ganharia INR 3,9 lakh por ano, em média. Por outro lado, um profissional de análise de dados com cinco a nove anos de experiência ganha em média INR 6 lakh por ano. Da mesma forma, analistas de dados com 10 a 19 anos de experiência ganham um salário médio de INR 9 lakh por ano.

Você deve ter em mente que com o aumento da experiência e habilidades enriquecidas, você pode exercer cargos seniores nesta profissão, como Cientista de Dados ou Analista de Negócios. Os analistas de dados em Bangalore ganham cerca de 18% a mais que a média nacional, enquanto os analistas de dados em Delhi ganham 6% a menos que a média.

Ambas as profissões oferecem inúmeras oportunidades de carreira promissoras com pacotes de alta remuneração. No entanto, lembre-se de que o pagamento depende de vários fatores, incluindo sua localização, empregador, experiência e habilidades.

Aprendizado de máquina versus análise de dados: habilidades

Em termos de habilidades, existem algumas áreas em que esses dois domínios se sobrepõem, enquanto há outras em que ambos diferem completamente.

Habilidades de aprendizado de máquina

Como profissional de aprendizado de máquina, você precisará ter as seguintes habilidades em seu arsenal:

Aprendizado Profundo

O aprendizado profundo é um ramo avançado do aprendizado de máquina que se concentra em fazer uma máquina funcionar como um cérebro humano e ajuda na geração de padrões e na tomada de decisões mais inteligentes. O aprendizado profundo se expandiu substancialmente nos últimos anos e alguns de seus aplicativos notáveis ​​incluem assistentes virtuais, carros autônomos, detecção de fraudes, PNL (que discutimos mais adiante) e agregação de notícias, para citar alguns.

Processamento de linguagem natural (PLN)

O processamento de linguagem natural (NLP) se concentra no treinamento de máquinas para entender e interpretar texto ou símbolos. É um ramo da inteligência artificial e tem muitas aplicações. Um dos exemplos mais populares de aplicativos de PNL da vida real é o sistema de preenchimento automático do Gmail para e-mails.

Visão Computacional

A visão computacional é o campo da inteligência artificial que se concentra no treinamento de computadores para entender visuais. Ele permite que os computadores interpretem e compreendam imagens. Usamos visão computacional para treinar máquinas para reconhecer objetos e pessoas em imagens. Um excelente exemplo de visão computacional é a tecnologia de reconhecimento facial.

Habilidades de análise de dados

A análise de dados se concentra na coleta de insights de grandes quantidades de dados. Portanto, as habilidades mais importantes para este campo são:

Análise estatística

A análise estatística é a ciência de explorar, coletar e apresentar grandes quantidades de dados para encontrar tendências e padrões subjacentes. Em ciência e análise de dados, concentra-se em gerar estatísticas a partir de dados armazenados e analisá-los para gerar insights úteis. É uma habilidade fundamental para a análise de dados.

SQL

SQL é uma linguagem de programação usada para sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDMS). SQL significa Structured Query Language e permite acessar e manipular bancos de dados. Como analista de dados, você trabalharia com muitos bancos de dados e é por isso que ter essa habilidade o ajudará muito a crescer como profissional.

Conhecimento de R e Python

R e Python são as linguagens de programação mais populares para profissionais de ciência de dados. O R ajuda você a analisar dados e criar aplicativos para realizar análises estatísticas. Da modelagem de dados ao cluster de dados, o R ajuda você com várias funções de análise de dados. O Python, por outro lado, possui várias bibliotecas, como NumPy e SciPy, que facilitam a análise de dados para você.

Além disso, você deve saber que algumas habilidades são intrínsecas ao ML e à análise de dados, como programação, cálculo e álgebra linear etc. Da mesma forma, ambos usam ferramentas semelhantes para trabalhar com dados, como o Apache Spark.

Machine Learning vs Data Analytics: Como Entrar?

Não importa quão diferentes sejam esses campos, no final, ambos são altamente técnicos. Isso significa que para entrar em qualquer um deles, você precisará adquirir habilidades específicas do domínio e também obter as qualificações necessárias. Os recrutadores procuram profissionais certificados em ambas as áreas, pois a certificação garante que o candidato esteja familiarizado com os conceitos básicos e avançados da área.

Na upGrad, oferecemos vários cursos para ambos os domínios. Em nossos cursos, você estuda diretamente com especialistas do setor por meio de vídeos, sessões ao vivo e tarefas. Além disso, você receberá orientação personalizada, assistência de carreira dedicada, aconselhamento de carreira e recursos de feedback de currículo para garantir que você inicie sua carreira de tecnologia com facilidade.

Todos os nossos cursos são oferecidos online, para que você possa começar a aprender de qualquer lugar, a qualquer momento, sem interromper seus compromissos profissionais ou pessoais.

Cursos de aprendizado de máquina

Aqui estão alguns dos cursos de aprendizado de máquina disponíveis no upGrad:

• Programa PG Executivo em Machine Learning e IA
• Mestrado em Aprendizado de Máquina e IA
• Mestrado em Machine Learning e Inteligência Artificial

Conclusão

Até agora, esperamos que você tenha uma ideia muito mais clara da diferença entre aprendizado de máquina e análise de dados. Enquanto o primeiro usa dados para treinar e testar algoritmos, o segundo se concentra em encontrar padrões e insights a partir dos dados. No entanto, ambas são disciplinas técnicas e são amplamente dependentes uma da outra.

A seguir estão mais alguns recursos que abrangem aprendizado de máquina e análise de dados. Você pode encontrar mais desses recursos no blog upGrad:

• Aprendizado de máquina com R: tudo o que você precisa saber
• Os 5 principais cursos de aprendizado de máquina on-line para melhorar sua carreira
• Principais ferramentas de análise de dados que todo cientista de dados deveria conhecer
• Carreira em análise de dados: guia definitivo [2021]

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