Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği: Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği Arasındaki Fark

Makine öğrenimi ve veri analitiği, veri bilimi adayları arasında en çok konuşulan konulardan biridir. Bu alanların her ikisi de verilere odaklanır ve en çok talep gören sektörler arasındadır. Bu nedenle, bir veri bilimi kariyeri seçerken, bu iki trend alan hakkında kafanızın karışması oldukça doğaldır.

Ancak endişelenmeyin, makine öğrenimi ile veri analitiği arasındaki farkı anlamanıza yardımcı olacak mükemmel kılavuzu oluşturduk.

Şimdi doğrudan konuya geçelim – makine öğrenimi ve veri analitiği.

Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği: Tanım

Makine öğrenimi ve veri analitiği arasındaki farkı anlamak için önce tanımlarına bakmalıyız. Bu alanları benzersiz ve birbirinden farklı kılan şeyin ne olduğunu anlamanıza yardımcı olacaklar.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden En İyi Makine Öğrenimi Programlarını Öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, deneyim yoluyla gelişen algoritmaların incelenmesini ifade eder. Yapay zeka ile alakalıdır. Bir makine öğrenimi algoritması, verilerden otomatik olarak öğrenir ve öğrenmeyi insan müdahalesi gerektirmeden uygular.

Makine öğreniminin birden fazla dalı vardır ve bunları kullanmanın çeşitli yöntemleri vardır. Geleneksel makine öğrenimi çözümleri, kalıpları bulmak ve mevcut verilerle ilgili gizli bilgileri yakalamak için tahmine dayalı analiz ve istatistiksel analiz kullanır.

İş yerinde makine öğreniminin en iyi örneklerinden biri, ortak çalışmaya ve içerik tabanlı filtrelemeye dayalı olarak filmleri ve şovları otomatik olarak öneren Netflix'in öneri sistemidir.

Veri Analitiği nedir?

Veri analizi olarak da bilinen veri analitiği, değerli bilgileri bulmak, sonuçları bildirmek ve karar verme sürecini geliştirmek için verileri temizleme, inceleme, modelleme ve dönüştürme sürecidir.

Veri analitiği, mevcut verilerden değerli içgörüler oluşturmaya odaklanır. Şirketler, pazarlama, üretim vb. dahil olmak üzere çeşitli konularda daha bilinçli kararlar almak için veri analitiğini kullanır. Veri analitiği, ham verileri almanıza ve bunlardan yararlı bilgiler çıkarmanıza yardımcı olur.

Gördüğünüz gibi, makine öğrenimi ile veri analitiği arasındaki temel fark, verileri nasıl kullandıklarıdır. Veri analitiği, içgörü oluşturmak için verileri kullanmaya odaklanırken, makine öğrenimi, bağımsız olarak çalışabilmeleri için veriler aracılığıyla algoritmalar oluşturmaya ve eğitmeye odaklanır.

Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği: Maaş

Ücret açısından, makine öğrenimi ile veri analitiği arasında dikkate değer bir fark vardır.

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşı

Hindistan'da bir makine öğrenimi uzmanı için ortalama ücret, paylaşılan karlar ve ikramiyeler dahil olmak üzere yıllık 6,86 lakh INR'dir. Bu alandaki tazeler yılda ortalama 3 bin INR kazanıyor. Bununla birlikte, deneyimli bir makine öğrenimi uzmanı yılda ortalama INR 20 lakh'a kadar çıkabilir. Kesinlikle en karlı sektörlerden biri.

Bangalore ve Chennai'deki makine öğrenimi uzmanları ulusal ortalamadan önemli ölçüde daha fazla kazanırken, Delhi ve Pune'deki makine öğrenimi uzmanları ortalamadan %25 ve %10 daha az kazanıyor.

Hindistan'da Veri Analitiği Maaşı

Veri analizinde, bir profesyonel için ortalama ücret yılda 4,24 INR lakh'dir. Bu alanda bir ila dört yıllık mesleki deneyime sahip daha taze bir kişi, yılda ortalama 3,9 lakh INR kazanacaktır. Öte yandan, beş ila dokuz yıllık deneyime sahip bir veri analitiği uzmanı yılda ortalama 6 lakh INR kazanıyor. Benzer şekilde, 10 ila 19 yıllık deneyime sahip veri analistleri, yılda ortalama 9 lakh INR maaş alıyor.

Artan deneyim ve zenginleştirilmiş becerilerle, bu meslekte Veri Bilimcisi veya İş Analisti gibi üst düzey roller üstlenebileceğinizi unutmayın. Bangalore'deki veri analistleri ulusal ortalamadan yaklaşık %18 daha fazla kazanırken Delhi'deki veri analistleri ortalamadan %6 daha az kazanıyor.

Bu mesleklerin her ikisi de yüksek ücret paketleriyle çok sayıda gelecek vaat eden kariyer fırsatları sunuyor. Ancak, ödemenin konumunuz, işvereniniz, deneyiminiz ve becerileriniz dahil olmak üzere birçok faktöre bağlı olduğunu unutmayın.

Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği: Beceriler

Beceriler açısından, bu alanların her ikisinin de örtüştüğü bazı alanlar varken, her ikisinin de tamamen farklı olduğu alanlar vardır.

Makine Öğrenimi Becerileri

Bir makine öğrenimi uzmanı olarak, cephaneliğinizde aşağıdaki becerilere sahip olmanız gerekir:

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, insan beyni gibi bir makine işlevi yapmaya odaklanan ve kalıp oluşturmaya ve daha akıllı kararlar almaya yardımcı olan gelişmiş bir makine öğrenimi dalıdır. Derin öğrenme, son birkaç yılda önemli ölçüde genişledi ve dikkate değer uygulamalarından bazıları arasında sanal asistanlar, kendi kendine giden arabalar, dolandırıcılık tespiti, NLP (daha sonra tartışacağız) ve haber toplama yer alıyor.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal dil işleme (NLP), metin veya sembolleri anlamak ve yorumlamak için eğitim makinelerine odaklanır. Yapay zekanın bir dalıdır ve birçok uygulaması vardır. Gerçek hayattaki NLP uygulamalarının en popüler örneklerinden biri, Gmail'in e-postalar için otomatik doldurma sistemidir.

Bilgisayar görüşü

Bilgisayarla görme, görselleri anlamak için bilgisayarları eğitmeye odaklanan yapay zeka alanıdır. Bilgisayarların görüntüleri yorumlamasını ve anlamasını sağlar. Görüntülerdeki nesneleri ve insanları tanımak için makineleri eğitmek için bilgisayar vizyonunu kullanıyoruz. Bilgisayarla görmenin mükemmel bir örneği yüz tanıma teknolojisidir.

Veri Analitiği Becerileri

Veri analitiği, büyük miktarda veriden içgörü toplamaya odaklanır. Dolayısıyla bu alan için en önemli beceriler şunlardır:

İstatistiksel analiz

İstatistiksel analiz, temel eğilimleri ve kalıpları bulmak için büyük miktarda veriyi keşfetme, toplama ve sunma bilimidir. Veri bilimi ve analitiğinde, saklanan verilerden istatistikler oluşturmaya ve yardımcı bilgiler oluşturmak için bunları analiz etmeye odaklanır. Veri analitiği için temel bir beceridir.

SQL

SQL, ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDMS) için kullanılan bir programlama dilidir. SQL, Structured Query Language anlamına gelir ve veritabanlarına erişmenize ve bunları değiştirmenize olanak tanır. Bir veri analisti olarak, birçok veritabanıyla çalışıyor olacaksınız, bu nedenle bu beceriye sahip olmak bir profesyonel olarak büyümenizde size çok yardımcı olacaktır.

R ve Python bilgisi

R ve Python, veri bilimi uzmanları için en popüler programlama dilleridir. R, verileri analiz etmenize ve istatistiksel analiz gerçekleştirmek için uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olur. Veri modellemeden veri kümelemeye kadar, R size tonlarca veri analizi işleviyle yardımcı olur. Python ise NumPy ve SciPy gibi veri analitiğini sizin için kolaylaştıran çok sayıda kütüphaneye sahiptir.

Ayrıca, programlama, matematik ve doğrusal cebir vb. gibi bazı becerilerin hem makine öğrenimi hem de veri analitiğine özgü olduğunu bilmelisiniz. Benzer şekilde, her ikisi de Apache Spark gibi verilerle çalışmak için benzer araçlar kullanır.

Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği: Nasıl Girilir?

Bu alanlar ne kadar farklı olursa olsun, sonuçta ikisi de oldukça tekniktir. Bu, bunlardan herhangi birine girmek için alana özgü beceriler edinmeniz ve ayrıca gerekli nitelikleri elde etmeniz gerektiği anlamına gelir. Belgelendirme, adayın alanın temel ve gelişmiş kavramlarına aşina olmasını sağladığından, işe alımcılar bu alanların her ikisinde de sertifikalı profesyoneller ararlar.

upGrad'da bu alanların her ikisi için birden fazla kurs sunuyoruz. Kurslarımızda, videolar, canlı oturumlar ve ödevler aracılığıyla doğrudan sektör uzmanlarından eğitim alırsınız. Ayrıca, teknoloji kariyerinize kolayca başlamanızı sağlamak için kişiselleştirilmiş mentorluk, özel kariyer yardımı, kariyer danışmanlığı ve özgeçmiş geri bildirim olanakları alacaksınız.

Tüm kurslarımız çevrimiçi olarak sunulur, böylece profesyonel veya kişisel taahhütlerinizi kesintiye uğratmadan istediğiniz zaman istediğiniz yerden öğrenmeye başlayabilirsiniz.

Makine Öğrenimi Kursları

upGrad'da sunulan makine öğrenimi kurslarından bazıları şunlardır:

• Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Yönetici PG Programı
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Bilim Ustası

Çözüm

Şimdiye kadar, makine öğrenimi ile veri analitiği arasındaki fark hakkında çok daha net bir fikre sahip olduğunuzu umuyoruz. İlki, algoritmaları eğitmek ve test etmek için verileri kullanırken, ikincisi verilerden kalıpları ve içgörüleri bulmaya odaklanır. Bununla birlikte, her ikisi de teknik disiplinlerdir ve büyük ölçüde birbirine bağımlıdır.

Aşağıda, makine öğrenimi ve veri analitiğini kapsayan bazı kaynaklar bulunmaktadır. Bu tür kaynakların daha fazlasını upGrad blogunda bulabilirsiniz:

• R ile Makine Öğrenimi: Bilmeniz Gereken Her Şey
• Kariyerinizi Geliştirmek için En İyi 5 Çevrimiçi Makine Öğrenimi Kursu
• Her Veri Bilimcisinin Bilmesi Gereken En İyi Veri Analitiği Araçları
• Veri Analitiğinde Kariyer: Nihai Kılavuz [2021]

Makine öğrenimi ile veri analitiği arasındaki makalemiz hakkındaki düşünceleriniz nelerdir? Aşağıya bir yorum bırakarak bize bildirin.