机器学习与数据分析：机器学习和数据分析之间的区别

机器学习与数据分析是数据科学有志者中谈论最多的话题之一。 这两个领域都专注于数据，并且是最受欢迎的领域之一。 因此，在选择数据科学职业时，对这两个趋势领域感到困惑是很自然的。

但不要担心，因为我们已经创建了完美的指南来帮助您了解机器学习和数据分析之间的区别。

现在，让我们直接进入手头的主题——机器学习与数据分析。

机器学习与数据分析：定义

要了解机器学习和数据分析之间的区别，我们必须首先查看它们的定义。 它们将帮助您了解是什么使这些领域独一无二且彼此不同。

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什么是机器学习？

机器学习是指研究通过经验改进的算法。 它与人工智能有关。 机器学习算法自动从数据中学习并应用学习而无需人工干预。

机器学习有多个分支，并且有多种方法可以使用它们。 传统的机器学习解决方案使用预测分析和统计分析来寻找模式并捕捉对可用数据的隐藏见解。

机器学习的最佳例子之一是 Netflix 的推荐系统，它基于协作和基于内容的过滤自动推荐电影和节目。

什么是数据分析？

数据分析，也称为数据分析，是对数据进行清理、检查、建模和转换以发现有价值的信息、得出结论并增强决策过程的过程。

数据分析侧重于从可用数据中产生有价值的见解。 公司使用数据分析来就营销、生产等各种问题做出更明智的决策。数据分析可帮助您获取原始数据并从中提取有用的信息。

如您所见，机器学习和数据分析之间的关键区别在于它们如何使用数据。 数据分析侧重于使用数据产生洞察力，而机器学习侧重于通过数据创建和训练算法，以便它们能够独立运行。

机器学习与数据分析：薪水

在薪酬方面，机器学习和数据分析之间存在显着差异。

印度的机器学习薪水

印度机器学习专业人士的平均年薪为 68.6 万印度卢比，包括共享利润和奖金。 该领域的新生平均每年可赚取约 30 万印度卢比。 但是，经验丰富的机器学习专业人员平均每年可以获得高达 200 万印度卢比的收入。 这无疑是最赚钱的行业之一。

班加罗尔和钦奈的机器学习专业人员的收入远高于全国平均水平，而德里和浦那的机器学习专业人员的收入比平均水平低 25% 和 10%。

印度的数据分析薪水

在数据分析领域，专业人士的平均年薪为42.4 万印度卢比。 在该领域拥有一到四年专业经验的新人平均每年可赚取 39 万印度卢比。 另一方面，拥有五到九年经验的数据分析专业人员平均每年可赚取约 60 万印度卢比。 同样，拥有 10 至 19 年经验的数据分析师的平均年薪为 90 万印度卢比。

您应该记住，随着经验的增加和技能的丰富，您可以在该行业担任高级职位，例如数据科学家或业务分析师。 班加罗尔的数据分析师的收入比全国平均水平高出约 18%，而德里的数据分析师的收入比平均水平低 6%。

这两个职业都提供了许多有前途的高薪职业机会。 但是，请记住，薪酬取决于多种因素，包括您的位置、雇主、经验和技能。

机器学习与数据分析：技能

在技​​能方面，这两个领域在某些领域重叠，而在其他领域则完全不同。

机器学习技能

作为机器学习专业人士，您需要在自己的武器库中具备以下技能：

深度学习

深度学习是机器学习的一个高级分支，专注于使机器像人脑一样工作，它有助于生成模式并做出更明智的决策。 深度学习在过去几年中得到了大幅扩展，其中一些值得注意的应用包括虚拟助手、自动驾驶汽车、欺诈检测、NLP（我们稍后会讨论）和新闻聚合等等。

自然语言处理 (NLP)

自然语言处理 (NLP) 侧重于训练机器理解和解释文本或符号。 它是人工智能的一个分支，有很多应用。 现实生活中 NLP 应用程序中最受欢迎的示例之一是 Gmail 的电子邮件自动填充系统。

计算机视觉

计算机视觉是人工智能领域，专注于训练计算机理解视觉。 它允许计算机解释和理解图像。 我们使用计算机视觉来训练机器识别图像中的物体和人物。 计算机视觉的一个很好的例子是面部识别技术。

数据分析技能

数据分析侧重于从大量数据中收集见解。 因此，该领域最重要的技能是：

统计分析

统计分析是探索、收集和呈现大量数据以发现潜在趋势和模式的科学。 在数据科学和分析中，它侧重于从存储的数据中生成统计数据并对其进行分析以产生有用的见解。 这是数据分析的基本技能。

SQL

SQL 是一种用于关系数据库管理系统 (RDMS) 的编程语言。 SQL 代表结构化查询语言，它允许您访问和操作数据库。 作为一名数据分析师，您将使用许多数据库，这就是为什么拥有这项技能将帮助您成为一名专业人士。

熟悉R和Python

R 和 Python 是最受数据科学专业人士欢迎的编程语言。 R 可帮助您分析数据并创建用于执行统计分析的应用程序。 从数据建模到数据聚类，R 可以帮助您处理大量数据分析功能。 另一方面，Python 拥有众多库，例如 NumPy 和 SciPy，它们可以让您更轻松地进行数据分析。

此外，您应该知道某些技能是机器学习和数据分析所固有的，例如编程、微积分和线性代数等。同样，它们都使用类似的工具来处理数据，例如 Apache Spark。

机器学习与数据分析：如何进入？

不管这些领域有多么不同，归根结底，它们都是高度技术性的。 这意味着要进入其中任何一个，您都需要获得特定领域的技能并获得必要的资格。 招聘人员在这两个领域寻找经过认证的专业人员，因为认证可确保候选人熟悉该领域的基本和高级概念。

在 upGrad，我们为这两个领域提供多种课程。 在我们的课程中，您可以通过视频、现场会议和作业直接向行业专家学习。 此外，您将获得个性化的指导、专门的职业帮助、职业咨询和简历反馈设施，以确保您轻松开始您的科技职业生涯。

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机器学习课程

以下是 upGrad 提供的一些机器学习课程：

• 机器学习和人工智能执行 PG 计划
• 机器学习与人工智能理学硕士
• 机器学习和人工智能理学硕士

结论

到目前为止，我们希望您对机器学习和数据分析之间的区别有了更清晰的认识。 前者使用数据来训练和测试算法，而后者则专注于从数据中寻找模式和洞察力。 但是，它们都是技术学科，并且在很大程度上相互依赖。

以下是一些涵盖机器学习和数据分析的更多资源。 您可以在 upGrad 博客上找到更多此类资源：

• 使用 R 进行机器学习：您需要知道的一切
• 提升职业生涯的 5 大在线机器学习课程
• 每个数据科学家都应该知道的顶级数据分析工具
• 数据分析职业：终极指南 [2021]

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