Învățare automată vs analiza datelor: diferența dintre învățarea automată și analiza datelor

Învățarea automată vs analiza datelor este unul dintre cele mai discutate subiecte printre aspiranții la știința datelor. Ambele domenii se concentrează pe date și sunt printre sectoarele cele mai solicitate. Astfel, în timp ce alegeți o carieră în știința datelor, este destul de natural să vă simțiți confuzi în legătură cu aceste două domenii în tendințe.

Dar nu vă faceți griji, pentru că am creat ghidul perfect pentru a vă ajuta să înțelegeți diferența dintre învățarea automată și analiza datelor.

Acum, să trecem direct la subiectul în discuție – învățarea automată vs analiza datelor.

Învățare automată vs analiza datelor: definiție

Pentru a înțelege diferența dintre învățarea automată și analiza datelor, trebuie mai întâi să ne uităm la definițiile acestora. Ele vă vor ajuta să înțelegeți ce face aceste domenii unice și diferite unele de altele.

Aflați cele mai bune programe de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată se referă la studiul algoritmilor care se îmbunătățesc prin experiență. Este legat de inteligența artificială. Un algoritm de învățare automată învață din date automat și aplică învățarea fără a necesita intervenția umană.

Învățarea automată are mai multe ramuri și există diferite metode de a le folosi. Soluțiile convenționale de învățare automată folosesc analiza predictivă și analiza statistică pentru a găsi modele și a capta informații ascunse asupra datelor disponibile.

Unul dintre cele mai bune exemple de învățare automată la locul de muncă este sistemul de recomandare Netflix, care sugerează filme și emisiuni în mod automat bazat pe filtrarea colaborativă și bazată pe conținut.

Ce este Data Analytics?

Analiza datelor, cunoscută și sub denumirea de analiză a datelor, este procesul de curățare, inspectare, modelare și transformare a datelor pentru a găsi informații valoroase, a informa concluziile și a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor.

Analiza datelor se concentrează pe generarea de informații valoroase din datele disponibile. Companiile folosesc analiza datelor pentru a lua decizii mai bine informate cu privire la diverse aspecte, inclusiv marketing, producție etc. Analiza datelor vă ajută să luați date brute și să extrageți informații utile din acestea.

După cum puteți vedea, o diferență cheie între învățarea automată și analiza datelor constă în modul în care acestea folosesc datele. Analiza datelor se concentrează pe utilizarea datelor pentru a genera informații, în timp ce învățarea automată se concentrează pe crearea și formarea algoritmilor prin intermediul datelor, astfel încât acestea să poată funcționa independent.

Învățare automată vs analiza datelor: salariu

În ceea ce privește salariul, există o diferență notabilă între învățarea automată și analiza datelor.

Salariul Machine Learning în India

Salariul mediu pentru un profesionist în învățarea automată din India este de 6,86 INR lakh pe an, inclusiv profiturile și bonusurile partajate. Prospătatorii din acest domeniu fac în medie aproximativ 3 lakh INR pe an. Cu toate acestea, un profesionist experimentat în învățarea automată poate obține în medie până la 20 de lakh INR pe an. Este cu siguranță unul dintre cele mai profitabile sectoare de acolo.

Profesioniștii în învățarea automată din Bangalore și Chennai câștigă considerabil mai mult decât media națională, în timp ce profesioniștii în învățarea automată din Delhi și Pune câștigă cu 25% și 10% mai puțin decât media.

Salariu pentru analiza datelor în India

În analiza datelor, salariul mediu pentru un profesionist este de 4,24 lakh INR pe an. O persoană mai proaspătă în acest domeniu, cu unul până la patru ani de experiență profesională, ar câștiga în medie 3,9 lakh INR pe an. Pe de altă parte, un profesionist în analiza datelor cu cinci până la nouă ani de experiență câștigă în medie aproximativ 6 lakh INR pe an. În mod similar, analiștii de date cu 10 până la 19 ani de experiență câștigă un salariu mediu de 9 lakh INR pe an.

Ar trebui să țineți cont de faptul că, cu o experiență în creștere și abilități îmbogățite, puteți ocupa roluri senior în această profesie, cum ar fi Data Scientist sau Business Analyst. Analiștii de date din Bangalore câștigă cu aproximativ 18% mai mult decât media națională, în timp ce analiștii de date din Delhi câștigă cu 6% mai puțin decât media.

Ambele profesii oferă numeroase oportunități de carieră promițătoare, cu pachete de salarii mari. Cu toate acestea, rețineți că plata depinde de mai mulți factori, inclusiv locația, angajatorul, experiența și abilitățile dvs.

Învățare automată vs analiza datelor: abilități

În ceea ce privește competențele, există anumite domenii în care ambele domenii se suprapun, în timp ce există altele în care ambele diferă complet.

Abilități de învățare automată

În calitate de profesionist în învățarea automată, va trebui să aveți următoarele abilități în arsenalul dvs.:

Invatare profunda

Învățarea profundă este o ramură avansată a învățării automate care se concentrează pe a face ca o mașină să funcționeze ca un creier uman și ajută la generarea de modele și la luarea deciziilor mai inteligente. Învățarea profundă s-a extins substanțial în ultimii ani, iar unele dintre aplicațiile sale notabile includ asistenți virtuali, mașini cu conducere autonomă, detectarea fraudelor, NLP (despre care am discutat mai târziu) și agregarea de știri, pentru a numi câteva.

Procesarea limbajului natural (NLP)

Procesarea limbajului natural (NLP) se concentrează pe antrenarea mașinilor pentru a înțelege și interpreta text sau simboluri. Este o ramură a inteligenței artificiale și are multe aplicații. Unul dintre cele mai populare exemple de aplicații NLP din viața reală este sistemul de completare automată Gmail pentru e-mailuri.

Viziune pe computer

Viziunea computerizată este domeniul inteligenței artificiale care se concentrează pe antrenarea computerelor pentru a înțelege elementele vizuale. Permite computerelor să interpreteze și să înțeleagă imagini. Folosim viziunea computerizată pentru a instrui mașinile să recunoască obiecte și oameni în imagini. Un exemplu excelent de vedere computerizată este tehnologia de recunoaștere facială.

Abilități de analiză a datelor

Analiza datelor se concentrează pe colectarea de informații din cantități mari de date. Deci cele mai importante abilități pentru acest domeniu sunt:

Analize statistice

Analiza statistică este știința de a explora, colecta și prezenta cantități mari de date pentru a găsi tendințele și modelele de bază. În știința și analiza datelor, se concentrează pe generarea de statistici din datele stocate și analizarea acestora pentru a genera informații utile. Este o abilitate fundamentală pentru analiza datelor.

SQL

SQL este un limbaj de programare folosit pentru sistemele de management al bazelor de date relaționale (RDMS). SQL înseamnă Structured Query Language și vă permite să accesați și să manipulați baze de date. În calitate de analist de date, ați lucra cu multe baze de date, motiv pentru care această abilitate vă va ajuta foarte mult să vă dezvoltați ca profesionist.

Cunoștințe de R și Python

R și Python sunt cele mai populare limbaje de programare pentru profesioniștii în știința datelor. R vă ajută să analizați datele și să creați aplicații pentru efectuarea de analize statistice. De la modelarea datelor la gruparea datelor, R vă ajută cu o mulțime de funcții de analiză a datelor. Python, pe de altă parte, are numeroase biblioteci, cum ar fi NumPy și SciPy, care vă fac analiza datelor mai ușoară.

De asemenea, trebuie să știți că unele abilități sunt intrinsece atât ML, cât și analizei datelor, cum ar fi programarea, calculul și algebra liniară, etc. În mod similar, ambele folosesc instrumente similare pentru lucrul cu date, cum ar fi Apache Spark.

Învățare automată vs analiza datelor: Cum să intrați?

Oricât de diferite ar fi aceste domenii, în cele din urmă, ambele sunt extrem de tehnice. Aceasta înseamnă că pentru a intra în oricare dintre ele, va trebui să dobândești abilități specifice domeniului și, de asemenea, să obții calificările necesare. Recruitorii caută profesioniști certificați în ambele domenii, deoarece certificarea asigură că candidatul va fi familiarizat cu conceptele de bază și avansate ale domeniului.

La upGrad, oferim mai multe cursuri pentru ambele domenii. În cursurile noastre, studiați direct de la experți din industrie prin videoclipuri, sesiuni live și teme. În plus, veți obține mentorat personalizat, asistență în carieră dedicată, consiliere în carieră și facilități de feedback pentru a vă asigura că vă începeți cu ușurință cariera în tehnologie.

Toate cursurile noastre sunt oferite online, astfel încât să puteți începe să învățați oricând de oriunde, fără a vă întrerupe angajamentele profesionale sau personale.

Cursuri de învățare automată

Iată câteva dintre cursurile de învățare automată disponibile la upGrad:

• Program Executive PG în Machine Learning și AI
• Master în învățare automată și AI
• Master în învățare automată și inteligență artificială

Concluzie

Până acum, sperăm că aveți o idee mult mai clară despre diferența dintre învățarea automată și analiza datelor. În timp ce primul folosește date pentru a antrena și a testa algoritmi, cel de-al doilea se concentrează pe găsirea de modele și perspective din date. Cu toate acestea, ambele sunt discipline tehnice și depind în mare măsură una de alta.

Mai jos sunt câteva resurse care acoperă învățarea automată și analiza datelor. Puteți găsi mai multe astfel de resurse pe blogul upGrad:

• Învățare automată cu R: tot ce trebuie să știți
• Top 5 cursuri online de învățare automată pentru a-ți îmbunătăți cariera
• Top instrumente de analiză a datelor despre care ar trebui să știe fiecare cercetător de date
• Carieră în Data Analytics: Ghid definitiv [2021]

Ce părere aveți despre articolul nostru despre învățarea automată și analiza datelor? Anunțați-ne lăsând un comentariu mai jos.