Машинное обучение против аналитики данных: разница между машинным обучением и аналитикой данных

Машинное обучение по сравнению с аналитикой данных — одна из самых обсуждаемых тем среди соискателей науки о данных. Обе эти области сосредоточены на данных и являются одними из самых востребованных секторов. Таким образом, выбирая карьеру в области науки о данных, вполне естественно чувствовать себя сбитым с толку этими двумя трендовыми областями.

Но не беспокойтесь, мы создали идеальное руководство, которое поможет вам понять разницу между машинным обучением и анализом данных.

Теперь давайте перейдем непосредственно к обсуждаемой теме — машинное обучение против аналитики данных.

Машинное обучение против аналитики данных: определение

Чтобы понять разницу между машинным обучением и анализом данных, мы должны сначала взглянуть на их определения. Они помогут вам понять, что делает эти поля уникальными и отличными друг от друга.

Изучите лучшие программы машинного обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение относится к изучению алгоритмов, которые улучшаются благодаря опыту. Это связано с искусственным интеллектом. Алгоритм машинного обучения автоматически учится на данных и применяет полученные знания, не требуя вмешательства человека.

Машинное обучение имеет несколько ветвей, и существуют различные методы их использования. Обычные решения для машинного обучения используют прогностический анализ и статистический анализ для поиска закономерностей и извлечения скрытых сведений из доступных данных.

Одним из лучших примеров машинного обучения в действии является рекомендательная система Netflix, которая автоматически предлагает фильмы и шоу на основе совместной фильтрации и фильтрации на основе контента.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных, также известная как анализ данных, представляет собой процесс очистки, проверки, моделирования и преобразования данных для поиска ценной информации, обоснования выводов и улучшения процесса принятия решений.

Аналитика данных фокусируется на получении ценной информации из доступных данных. Компании используют аналитику данных для принятия более обоснованных решений по различным вопросам, включая маркетинг, производство и т. д. Аналитика данных помогает вам получать необработанные данные и извлекать из них полезную информацию.

Как видите, ключевое различие между машинным обучением и анализом данных заключается в том, как они используют данные. Аналитика данных фокусируется на использовании данных для получения информации, в то время как машинное обучение фокусируется на создании и обучении алгоритмов на основе данных, чтобы они могли функционировать независимо.

Машинное обучение против аналитики данных: зарплата

С точки зрения оплаты есть заметная разница между машинным обучением и аналитикой данных.

Заработная плата машинного обучения в Индии

Средняя заработная плата специалиста по машинному обучению в Индии составляет 6,86 лакха индийских рупий в год, включая долю прибыли и бонусы. Первокурсники в этой области зарабатывают в среднем около 3 лакхов индийских рупий в год. Однако опытный специалист по машинному обучению может получать в среднем до 20 лакхов индийских рупий в год. Это, безусловно, один из самых прибыльных секторов.

Специалисты по машинному обучению в Бангалоре и Ченнаи зарабатывают значительно больше, чем в среднем по стране, а специалисты по машинному обучению в Дели и Пуне зарабатывают на 25% и на 10% меньше, чем в среднем.

Заработная плата аналитика данных в Индии

В сфере анализа данных средняя заработная плата профессионала составляет 4,24 лакха индийских рупий в год. Новичок в этой области с профессиональным опытом от одного до четырех лет будет зарабатывать в среднем 3,9 лакха индийских рупий в год. С другой стороны, специалист по аналитике данных с опытом работы от пяти до девяти лет зарабатывает в среднем около 6 тысяч индийских рупий в год. Точно так же аналитики данных с опытом работы от 10 до 19 лет зарабатывают в среднем 9 лакхов индийских рупий в год.

Вы должны иметь в виду, что с увеличением опыта и обогащением навыков вы можете занимать руководящие должности в этой профессии, например, специалист по данным или бизнес-аналитик. Аналитики данных в Бангалоре зарабатывают примерно на 18% больше, чем в среднем по стране, а аналитики данных в Дели зарабатывают на 6% меньше, чем в среднем.

Обе эти профессии предлагают множество перспективных карьерных возможностей с высокой оплатой труда. Однако помните, что оплата зависит от множества факторов, включая ваше местоположение, работодателя, опыт и навыки.

Машинное обучение против аналитики данных: навыки

С точки зрения навыков, есть некоторые области, в которых обе эти области пересекаются, в то время как есть другие, где они полностью различаются.

Навыки машинного обучения

Как профессионалу в области машинного обучения, вам необходимо иметь в своем арсенале следующие навыки:

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это продвинутая ветвь машинного обучения, которая фокусируется на том, чтобы машина функционировала как человеческий мозг, и помогает генерировать шаблоны и принимать более разумные решения. Глубокое обучение значительно расширилось за последние несколько лет, и некоторые из его заметных приложений включают виртуальных помощников, беспилотные автомобили, обнаружение мошенничества, NLP (о котором мы поговорим позже) и агрегацию новостей, и это лишь некоторые из них.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) фокусируется на обучении машин понимать и интерпретировать текст или символы. Это отрасль искусственного интеллекта, имеющая множество приложений. Одним из самых популярных примеров реальных приложений НЛП является система автоматического заполнения электронных писем Gmail.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на обучении компьютеров понимать визуальные эффекты. Это позволяет компьютерам интерпретировать и понимать изображения. Мы используем компьютерное зрение, чтобы научить машины распознавать объекты и людей на изображениях. Отличным примером компьютерного зрения является технология распознавания лиц.

Навыки анализа данных

Аналитика данных фокусируется на сборе информации из больших объемов данных. Таким образом, наиболее важными навыками для этой области являются:

Статистический анализ

Статистический анализ — это наука об изучении, сборе и представлении больших объемов данных для выявления основных тенденций и закономерностей. В науке о данных и аналитике основное внимание уделяется созданию статистики из сохраненных данных и их анализу для получения полезных идей. Это фундаментальный навык для анализа данных.

SQL

SQL — это язык программирования, используемый для систем управления реляционными базами данных (RDMS). SQL расшифровывается как язык структурированных запросов и позволяет вам получать доступ к базам данных и управлять ими. Как аналитик данных, вы будете работать со многими базами данных, поэтому наличие этого навыка очень поможет вам в профессиональном росте.

Знание R и Python

R и Python — самые популярные языки программирования для специалистов по науке о данных. R помогает анализировать данные и создавать приложения для статистического анализа. От моделирования данных до кластеризации данных, R помогает вам с множеством функций анализа данных. Python, с другой стороны, имеет множество библиотек, таких как NumPy и SciPy, которые упрощают вам анализ данных.

Кроме того, вы должны знать, что некоторые навыки присущи как машинному обучению, так и анализу данных, например программирование, исчисление и линейная алгебра и т. д. Точно так же оба они используют аналогичные инструменты для работы с данными, такие как Apache Spark.

Машинное обучение против аналитики данных: как войти?

Какими бы разными ни были эти области, в конце концов, обе они сложны в техническом отношении. Это означает, что для входа в любой из них вам необходимо приобрести навыки, относящиеся к предметной области, а также получить необходимую квалификацию. Рекрутеры ищут сертифицированных специалистов в обеих этих областях, поскольку сертификация гарантирует, что кандидат будет знаком с основными и продвинутыми концепциями в этой области.

В upGrad мы предлагаем несколько курсов для обеих этих областей. На наших курсах вы учитесь непосредственно у отраслевых экспертов с помощью видео, живых сессий и заданий. Кроме того, вы получите индивидуальное наставничество, специальную помощь в построении карьеры, консультации по вопросам карьеры и возможности обратной связи по резюме, чтобы облегчить начало вашей технической карьеры.

Все наши курсы предлагаются онлайн, так что вы можете начать обучение из любого места в любое время, не прерывая свои профессиональные или личные дела.

Курсы по машинному обучению

Вот некоторые из курсов по машинному обучению, доступных на upGrad:

• Программа Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта
• Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта
• Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта

Заключение

Мы надеемся, что к настоящему моменту у вас появилось более четкое представление о разнице между машинным обучением и анализом данных. В то время как первый использует данные для обучения и тестирования алгоритмов, второй фокусируется на поиске закономерностей и выводов из данных. Однако обе они являются техническими дисциплинами и во многом зависят друг от друга.

Ниже приведены еще несколько ресурсов, посвященных машинному обучению и анализу данных. Вы можете найти больше таких ресурсов в блоге upGrad:

• Машинное обучение с R: все, что вам нужно знать
• 5 лучших онлайн-курсов по машинному обучению для улучшения вашей карьеры
• Лучшие инструменты анализа данных, о которых должен знать каждый специалист по данным
• Карьера в области аналитики данных: полное руководство [2021]

Что вы думаете о нашей статье о машинном обучении и анализе данных? Дайте нам знать, оставив комментарий ниже.