แมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูล: ความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อมูล

แมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหนึ่งในหัวข้อที่มีคนพูดถึงมากที่สุดในบรรดาผู้สนใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทั้งสองสาขานี้เน้นที่ข้อมูลและเป็นภาคส่วนที่มีความต้องการมากที่สุด ดังนั้น ในขณะที่เลือกอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นเรื่องปกติที่จะรู้สึกสับสนเกี่ยวกับโดเมนที่ได้รับความนิยมทั้งสองนี้

แต่ไม่ต้องกังวล เพราะเราได้สร้างคู่มือที่สมบูรณ์แบบเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล

ตอนนี้ มาดูหัวข้อที่เกี่ยวข้องกัน – การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูล

แมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูล: คำจำกัดความ

เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล เราต้องดูที่คำจำกัดความก่อน พวกเขาจะช่วยให้คุณเข้าใจสิ่งที่ทำให้ฟิลด์เหล่านี้มีเอกลักษณ์และแตกต่างจากที่อื่น

เรียน รู้โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุด จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

การเรียนรู้ด้วยเครื่องหมายถึงการศึกษาอัลกอริทึมที่ปรับปรุงผ่านประสบการณ์ มันเกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะเรียนรู้จากข้อมูลโดยอัตโนมัติและนำการเรียนรู้ไปใช้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

แมชชีนเลิร์นนิงมีหลายสาขาและมีวิธีการใช้งานที่หลากหลาย โซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไปใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อค้นหารูปแบบและจับข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่มีอยู่

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของแมชชีนเลิร์นนิงในที่ทำงานคือระบบแนะนำของ Netflix ซึ่งแนะนำภาพยนตร์และรายการโดยอัตโนมัติตามการกรองการทำงานร่วมกันและการกรองตามเนื้อหา

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การวิเคราะห์ข้อมูลหรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการในการทำความสะอาด ตรวจสอบ การสร้างแบบจำลอง และการแปลงข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่มีค่า แจ้งข้อสรุป และปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ

การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลที่มีอยู่ บริษัทต่างๆ ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลที่ดีขึ้นเกี่ยวกับเรื่องต่างๆ รวมถึงการตลาด การผลิต ฯลฯ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้คุณนำข้อมูลดิบและดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกจากข้อมูลเดียวกันได้

อย่างที่คุณเห็น ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูลคือวิธีที่พวกเขาใช้ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การใช้ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การสร้างและฝึกอบรมอัลกอริทึมผ่านข้อมูลเพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างอิสระ

การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูล: เงินเดือน

ในแง่ของการจ่ายเงิน แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อมูลมีความแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด

เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

ค่า จ้างเฉลี่ยสำหรับมืออาชีพด้านแมชชีนเลิ ร์นนิง ในอินเดียอยู่ที่ 6.86 แสนรูปี INR ต่อปี รวมถึงผลกำไรและโบนัสที่ใช้ร่วมกัน Freshers ในสาขานี้ทำรายได้เฉลี่ย INR 3 แสนต่อปี อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสบการณ์สามารถได้รับ INR 20 แสนต่อปีโดยเฉลี่ย แน่นอนว่าเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่มีกำไรมากที่สุด

ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงใน บังกาลอร์และเจนไน มีรายได้มากกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศอย่างมาก ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงในเดลีและปูเน่มีรายได้ 25% และน้อยกว่าค่าเฉลี่ย 10%

เงินเดือนการวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

ในการวิเคราะห์ข้อมูล ค่าจ้างเฉลี่ยสำหรับมืออาชีพ คือ INR 4.24 แสนแสนต่อปี ผู้ที่สดใหม่ในสาขานี้โดยมีประสบการณ์วิชาชีพหนึ่งถึงสี่ปีจะได้รับ INR 3.9 แสนต่อปีโดยเฉลี่ย ในทางกลับกัน ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ห้าถึงเก้าปีจะได้รับรายได้โดยเฉลี่ยประมาณ INR 6 แสนต่อปี ในทำนองเดียวกัน นักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ 10 ถึง 19 ปีจะได้รับค่าจ้างเฉลี่ย INR 9 แสนต่อปี

คุณควรจำไว้ว่าด้วยประสบการณ์ที่เพิ่มขึ้นและทักษะที่เพิ่มขึ้น คุณสามารถติดตามบทบาทระดับสูงในวิชาชีพนี้ได้ เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือนักวิเคราะห์ธุรกิจ นักวิเคราะห์ข้อมูลในบังกาลอร์ มีรายได้มากกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศราว 18% ในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลในเดลีมีรายได้น้อยกว่าค่าเฉลี่ย 6%

ทั้งสองอาชีพนี้มีโอกาสในอาชีพการงานที่น่าสนใจมากมายพร้อมแพ็คเกจค่าตอบแทนสูง อย่างไรก็ตาม อย่าลืมว่าการจ่ายเงินนั้นขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ที่ตั้ง นายจ้าง ประสบการณ์ และทักษะของคุณ

แมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูล: ทักษะ

ในแง่ของทักษะ มีบางพื้นที่ที่ทั้งสองโดเมนเหลื่อมกัน ในขณะที่มีบางพื้นที่ที่ทั้งสองต่างกันโดยสิ้นเชิง

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง

ในฐานะมืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องมีทักษะดังต่อไปนี้ในคลังแสงของคุณ:

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาขั้นสูงของการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่เน้นการสร้างฟังก์ชันของเครื่องเหมือนสมองของมนุษย์ และช่วยในการสร้างรูปแบบและตัดสินใจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น การเรียนรู้เชิงลึกได้ขยายตัวอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และแอปพลิเคชันที่โดดเด่นบางส่วน ได้แก่ ผู้ช่วยเสมือน รถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง การตรวจจับการฉ้อโกง NLP (ซึ่งเราจะพูดถึงในภายหลัง) และการรวมข่าวสาร เป็นต้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มุ่งเน้นไปที่เครื่องฝึกอบรมเพื่อทำความเข้าใจและตีความข้อความหรือสัญลักษณ์ เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และมีแอปพลิเคชั่นมากมาย ตัวอย่างที่นิยมมากที่สุดอย่างหนึ่งของแอปพลิเคชัน NLP ในชีวิตจริงคือระบบป้อนอีเมลอัตโนมัติของ Gmail

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการฝึกคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจภาพ ช่วยให้คอมพิวเตอร์ตีความและเข้าใจภาพได้ เราใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อฝึกเครื่องจักรให้รู้จักวัตถุและบุคคลในภาพ ตัวอย่างที่ดีของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์คือเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า

ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับสาขานี้คือ:

การวิเคราะห์ทางสถิติ

การวิเคราะห์ทางสถิติเป็นศาสตร์แห่งการสำรวจ รวบรวม และนำเสนอข้อมูลจำนวนมากเพื่อค้นหาแนวโน้มและรูปแบบที่อยู่เบื้องหลัง ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ มุ่งเน้นที่การสร้างสถิติจากข้อมูลที่จัดเก็บไว้และการวิเคราะห์ข้อมูลเดียวกันเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ เป็นทักษะพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

SQL

SQL เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้สำหรับระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDMS) SQL ย่อมาจาก Structured Query Language และช่วยให้คุณเข้าถึงและจัดการฐานข้อมูล ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะต้องทำงานกับฐานข้อมูลจำนวนมาก ด้วยเหตุนี้การมีทักษะนี้จึงจะช่วยให้คุณเติบโตอย่างมืออาชีพได้มาก

ความรู้เกี่ยวกับ R และ Python

R และ Python เป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยมสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล R ช่วยคุณวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแอปพลิเคชันสำหรับดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติ ตั้งแต่การสร้างแบบจำลองข้อมูลไปจนถึงการจัดกลุ่มข้อมูล R ช่วยคุณด้วยฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลมากมาย ในทางกลับกัน Python มีไลบรารี่มากมาย เช่น NumPy และ SciPy ที่ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้นสำหรับคุณ

นอกจากนี้ คุณควรรู้ว่าทักษะบางอย่างมีอยู่ในตัวของทั้ง ML และการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การเขียนโปรแกรม แคลคูลัส และพีชคณิตเชิงเส้น ฯลฯ ในทำนองเดียวกัน ทั้งคู่ใช้เครื่องมือที่คล้ายกันสำหรับการทำงานกับข้อมูล เช่น Apache Spark

แมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูล: จะเข้าสู่ได้อย่างไร

ไม่ว่าสาขาเหล่านี้จะแตกต่างกันอย่างไร ในท้ายที่สุด ทั้งสองต่างก็มีเทคนิคขั้นสูง ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องได้รับทักษะเฉพาะโดเมนและได้รับคุณสมบัติที่จำเป็นด้วย นายหน้ามองหาผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการรับรองในทั้งสองสาขานี้ เนื่องจากการรับรองช่วยให้มั่นใจว่าผู้สมัครจะคุ้นเคยกับแนวคิดพื้นฐานและขั้นสูงของสาขาวิชา

ที่ upGrad เรามีหลักสูตรหลายหลักสูตรสำหรับทั้งสองโดเมน ในหลักสูตรของเรา คุณจะเรียนโดยตรงจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมผ่านวิดีโอ เซสชันสด และงานที่มอบหมาย นอกจากนี้ คุณจะได้รับการให้คำปรึกษาแบบเฉพาะตัว ความช่วยเหลือด้านอาชีพโดยเฉพาะ การให้คำปรึกษาด้านอาชีพ และสิ่งอำนวยความสะดวกในการตอบรับกลับมาเพื่อให้แน่ใจว่าคุณเริ่มต้นอาชีพด้านเทคโนโลยีได้อย่างง่ายดาย

หลักสูตรทั้งหมดของเราเปิดสอนทางออนไลน์ ดังนั้นคุณจึงสามารถเริ่มเรียนรู้ได้จากทุกที่ทุกเวลาโดยไม่ขัดจังหวะความมุ่งมั่นทางอาชีพหรือส่วนตัวของคุณ

หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่อง

นี่คือบางส่วนของหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องที่ upGrad:

• โปรแกรม Executive PG ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
• วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง & AI
• วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

บทสรุป

ถึงตอนนี้ เราหวังว่าคุณจะมีแนวคิดที่ชัดเจนมากขึ้นเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล ในขณะที่อดีตใช้ข้อมูลเพื่อฝึกฝนและทดสอบอัลกอริทึม อย่างหลังเน้นที่การค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล อย่างไรก็ตาม ทั้งสองเป็นสาขาวิชาทางเทคนิคและพึ่งพาอาศัยกันเป็นส่วนใหญ่

ต่อไปนี้เป็นแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมบางส่วนซึ่งครอบคลุมการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถค้นหาแหล่งข้อมูลดังกล่าวเพิ่มเติมได้ที่บล็อก upGrad:

• แมชชีนเลิร์นนิงด้วย R: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้
• 5 สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ด้วยเครื่องออนไลน์เพื่อพัฒนาอาชีพของคุณ
• เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ
• อาชีพใน Data Analytics: Ultimate Guide [2021]

คุณคิดอย่างไรกับบทความเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูล แจ้งให้เราทราบโดยแสดงความคิดเห็นด้านล่าง