機器學習與數據分析：機器學習和數據分析之間的區別

機器學習與數據分析是數據科學有志者中談論最多的話題之一。 這兩個領域都專注於數據，並且是最受歡迎的領域之一。 因此，在選擇數據科學職業時，對這兩個趨勢領域感到困惑是很自然的。

但不要擔心，因為我們已經創建了完美的指南來幫助您了解機器學習和數據分析之間的區別。

現在，讓我們直接進入手頭的主題——機器學習與數據分析。

機器學習與數據分析：定義

要了解機器學習和數據分析之間的區別，我們必須首先查看它們的定義。 它們將幫助您了解是什麼使這些領域獨一無二且彼此不同。

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什麼是機器學習？

機器學習是指研究通過經驗改進的算法。 它與人工智能有關。 機器學習算法自動從數據中學習並應用學習而無需人工干預。

機器學習有多個分支，並且有多種方法可以使用它們。 傳統的機器學習解決方案使用預測分析和統計分析來尋找模式並捕捉對可用數據的隱藏見解。

機器學習的最佳例子之一是 Netflix 的推薦系統，它基於協作和基於內容的過濾自動推薦電影和節目。

什麼是數據分析？

數據分析，也稱為數據分析，是對數據進行清理、檢查、建模和轉換以發現有價值的信息、得出結論並增強決策過程的過程。

數據分析側重於從可用數據中產生有價值的見解。 公司使用數據分析來就營銷、生產等各種問題做出更明智的決策。數據分析可幫助您獲取原始數據並從中提取有用的信息。

如您所見，機器學習和數據分析之間的關鍵區別在於它們如何使用數據。 數據分析側重於使用數據產生洞察力，而機器學習側重於通過數據創建和訓練算法，以便它們能夠獨立運行。

機器學習與數據分析：薪水

在薪酬方面，機器學習和數據分析之間存在顯著差異。

印度的機器學習薪水

印度機器學習專業人士的平均年薪為 68.6 萬印度盧比，包括共享利潤和獎金。 該領域的新生平均每年可賺取約 30 萬印度盧比。 但是，經驗豐富的機器學習專業人員平均每年可以獲得高達 200 萬印度盧比的收入。 這無疑是最賺錢的行業之一。

班加羅爾和欽奈的機器學習專業人員的收入遠高於全國平均水平，而德里和浦那的機器學習專業人員的收入比平均水平低 25% 和 10%。

印度的數據分析薪水

在數據分析領域，專業人士的平均年薪為42.4 萬印度盧比。 在該領域擁有一到四年專業經驗的新人平均每年可賺取 39 萬印度盧比。 另一方面，擁有五到九年經驗的數據分析專業人員平均每年可賺取約 60 萬印度盧比。 同樣，擁有 10 至 19 年經驗的數據分析師的平均年薪為 90 萬印度盧比。

您應該記住，隨著經驗的增加和技能的豐富，您可以在該行業擔任高級職位，例如數據科學家或業務分析師。 班加羅爾的數據分析師的收入比全國平均水平高出約 18%，而德里的數據分析師的收入比平均水平低 6%。

這兩個職業都提供了許多有前途的高薪職業機會。 但是，請記住，薪酬取決於多種因素，包括您的位置、雇主、經驗和技能。

機器學習與數據分析：技能

在技​​能方面，這兩個領域在某些領域重疊，而在其他領域則完全不同。

機器學習技能

作為機器學習專業人士，您需要在自己的武器庫中具備以下技能：

深度學習

深度學習是機器學習的一個高級分支，專注於使機器像人腦一樣工作，它有助於生成模式並做出更明智的決策。 深度學習在過去幾年中得到了大幅擴展，其中一些值得注意的應用包括虛擬助手、自動駕駛汽車、欺詐檢測、NLP（我們稍後會討論）和新聞聚合等等。

自然語言處理 (NLP)

自然語言處理 (NLP) 側重於訓練機器理解和解釋文本或符號。 它是人工智能的一個分支，有很多應用。 現實生活中 NLP 應用程序中最受歡迎的示例之一是 Gmail 的電子郵件自動填充系統。

計算機視覺

計算機視覺是人工智能領域，專注於訓練計算機理解視覺。 它允許計算機解釋和理解圖像。 我們使用計算機視覺來訓練機器識別圖像中的物體和人物。 計算機視覺的一個很好的例子是面部識別技術。

數據分析技能

數據分析側重於從大量數據中收集見解。 因此，該領域最重要的技能是：

統計分析

統計分析是探索、收集和呈現大量數據以發現潛在趨勢和模式的科學。 在數據科學和分析中，它側重於從存儲的數據中生成統計數據並對其進行分析以產生有用的見解。 這是數據分析的基本技能。

SQL

SQL 是一種用於關係數據庫管理系統 (RDMS) 的編程語言。 SQL 代表結構化查詢語言，它允許您訪問和操作數據庫。 作為一名數據分析師，您將使用許多數據庫，這就是為什麼擁有這項技能將幫助您成為一名專業人士。

熟悉R和Python

R 和 Python 是最受數據科學專業人士歡迎的編程語言。 R 可幫助您分析數據並創建用於執行統計分析的應用程序。 從數據建模到數據聚類，R 可以幫助您處理大量數據分析功能。 另一方面，Python 擁有眾多庫，例如 NumPy 和 SciPy，它們可以讓您更輕鬆地進行數據分析。

此外，您應該知道某些技能是機器學習和數據分析所固有的，例如編程、微積分和線性代數等。同樣，它們都使用類似的工具來處理數據，例如 Apache Spark。

機器學習與數據分析：如何進入？

不管這些領域有多麼不同，歸根結底，它們都是高度技術性的。 這意味著要進入其中任何一個，您都需要獲得特定領域的技能並獲得必要的資格。 招聘人員在這兩個領域尋找經過認證的專業人員，因為認證可確保候選人熟悉該領域的基本和高級概念。

在 upGrad，我們為這兩個領域提供多種課程。 在我們的課程中，您可以通過視頻、現場會議和作業直接向行業專家學習。 此外，您將獲得個性化的指導、專門的職業幫助、職業諮詢和簡歷反饋設施，以確保您輕鬆開始您的科技職業生涯。

我們所有的課程都是在線提供的，因此您可以隨時隨地開始學習，而不會中斷您的專業或個人承諾。

機器學習課程

以下是 upGrad 提供的一些機器學習課程：

• 機器學習和人工智能執行 PG 計劃
• 機器學習與人工智能理學碩士
• 機器學習和人工智能理學碩士

結論

到目前為止，我們希望您對機器學習和數據分析之間的區別有了更清晰的認識。 前者使用數據來訓練和測試算法，而後者則專注於從數據中尋找模式和洞察力。 但是，它們都是技術學科，並且在很大程度上相互依賴。

以下是一些涵蓋機器學習和數據分析的更多資源。 您可以在 upGrad 博客上找到更多此類資源：

• 使用 R 進行機器學習：您需要知道的一切
• 提升職業生涯的 5 大在線機器學習課程
• 每個數據科學家都應該知道的頂級數據分析工具
• 數據分析職業：終極指南 [2021]

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