Rozdiely medzi údajovým vedcom a strojovým učením
Data Scientist je odborník zodpovedný za zhromažďovanie, skúmanie a interpretáciu veľkých objemov údajov, aby rozpoznal spôsoby, ako pomôcť podniku zlepšiť operácie a získať životaschopnú výhodu nad konkurenciou. Vychádza z interdisciplinárneho prístupu. Spočíva medzi prepojením matematiky, štatistiky, softvérového inžinierstva, umelej inteligencie a dizajnérskeho myslenia. Zaoberá sa zberom, čistením, analýzou, vizualizáciou, validačným modelom, predikciou experimentov, navrhovaním, testovaním a hypotézami. Strojové učenie je rozdelenie umelej inteligencie, ktoré využíva veda údajov na dosiahnutie svojich cieľov. Strojové učenie sa zameriava hlavne na algoritmy, polynomické štruktúry a pridávanie slov. Skladá sa zo skupiny algoritmov, strojov a umožňuje im učiť sa bez toho, aby na to boli jasne naprogramované.
Vedec dát
Táto úloha vedca údajov je odvetvím úlohy štatistiky, ktorá zahŕňa použitie pokročilých verzií analytických technológií, vrátane strojového učenia a prediktívneho modelovania, na poskytovanie vízií nad rámec štatistickej analýzy. Petícia za zručnosti v oblasti vedy o údajoch sa v posledných rokoch výrazne rozrástla, pretože spoločnosti sa usilujú zhromažďovať užitočné informácie z obrovského množstva štruktúrovaných, pološtrukturovaných a neštruktúrovaných údajov, ktoré veľký podnik vytvára a súhrnne označujú ako veľké údaje. Cieľom všetkých krokov je iba odvodiť poznatky z údajov.
Štandardné úlohy:
- Prideľujte, agregujte a syntetizujte údaje z rôznych štruktúrovaných a neštruktúrovaných zdrojov
- Preskúmajte, rozvíjajte a aplikujte inteligentné učenie na údaje v reálnom svete, poskytujte na nich dôležité zistenia a úspešné akcie
- Analyzujte a poskytnite údaje zhromaždené v organizácii
- Navrhujte a budujte nové procesy pre modelovanie, získavanie a implementáciu údajov
- Vývoj prototypov, algoritmov, prediktívnych modelov, prototypov
- Vykonajte žiadosti o analýzu údajov a oznámte ich zistenia a rozhodnutia
Okrem toho existujú špecifickejšie úlohy v závislosti od oblasti, v ktorej zamestnávateľ pracuje alebo sa projekt realizuje.
Nespracované údaje -> Veda o údajoch -> Podrobné informácie o činnosti
Strojové učenie
Pozícia technika strojového učenia je viac „technická“. ML Engineer má viac spoločného s klasickým softvérovým inžinierstvom ako Data Scientist. Pomáha vám naučiť sa objektívne funkcie, ktoré vykresľujú vstupy do cieľovej premennej a / alebo nezávislé premenné do závislých premenných.
Štandardné úlohy ML Engineera sú zvyčajne ako Data Scientist. Musíte tiež byť schopní pracovať s dátami, experimentovať s rôznymi algoritmami strojového učenia, ktoré vyriešia úlohu, vytvoria prototypy a hotové riešenia.
Požadované znalosti a zručnosti pre túto pozíciu sa tiež prekrývajú s Data Scientistom. Z kľúčových rozdielov by som zdôraznil:
- Silné programovacie zručnosti v jednom alebo viacerých populárnych jazykoch (obvykle Python a Java), ako aj v databázach;
- Menší dôraz na schopnosť pracovať v prostrediach analýzy údajov, ale väčší dôraz na algoritmy strojového učenia;
- R a Python na modelovanie sú výhodnejšie ako Matlab, SPSS a SAS;
- Schopnosť používať hotové knižnice pre rôzne balíčky v aplikácii, napríklad Mahout, Lucene pre Javu, NumPy / SciPy pre Python;
- Schopnosť vytvárať distribuované aplikácie pomocou Hadoop a ďalších riešení.
Ako vidíte, pozícia ML Engineera (alebo užšieho) vyžaduje viac znalostí v softvérovom inžinierstve, a preto je vhodná pre skúsených vývojárov. Pomerne často prípad funguje vtedy, keď obvyklý vývojár musí vyriešiť úlohu ML pre svoju povinnosť a začne chápať potrebné algoritmy a knižnice.
Porovnanie údajov medzi vedcami údajov a strojovým učením
Nižšie je päť najlepších rozdielov medzi technikom Data Scientist vs Machine Learning 
Kľúčový rozdiel medzi vedcom údajov a strojovým učením
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi technikom Data Scientist vs Machine Learning
- Strojové vzdelávanie a štatistika sú súčasťou dátovej vedy. Učenie slov v strojovom učení znamená, že algoritmy závisia od niektorých údajov, ktoré sa používajú ako školiaca súprava, na jemné doladenie niektorých parametrov modelu alebo algoritmu. Zahŕňa to mnoho techník, ako je regresia, naivné Bayes alebo dohľadané zoskupovanie. Do tejto kategórie sa však nehodia všetky techniky. Napríklad klastrovanie bez dozoru - štatistická a vedecká technika - sa zameriava na detekciu klastrov a klastrových štruktúr bez akýchkoľvek predchádzajúcich znalostí alebo školení, ktoré by pomohli klasifikačnému algoritmu. Na označenie nájdených zhlukov je potrebná ľudská bytosť. Niektoré techniky sú hybridné, napríklad klasifikácia s polovičným dohľadom. Niektoré techniky detekcie vzorov alebo odhadu hustoty sa hodia do tejto kategórie.
- Dáta veda je však oveľa viac ako strojové učenie. Údaje vo vede údajov môžu alebo nemusia pochádzať zo strojového alebo mechanického procesu (údaje z prieskumu by sa mohli zbierať manuálne, klinické skúšky zahŕňajú špecifický typ malých údajov) a nemusí mať nič spoločné s učením, ako som práve hovoril. Hlavným rozdielom je však skutočnosť, že veda o údajoch pokrýva celé spektrum spracovania údajov, nielen algoritmické alebo štatistické aspekty. Dátová veda zahŕňa aj integráciu údajov, distribuovanú architektúru, automatizované strojové učenie, vizualizáciu údajov, dashboardy a techniku veľkých dát.
Porovnávacia tabuľka vedcov údajov verzus strojové učenie
Nasledujú zoznamy bodov, opíšte porovnania medzi technikom Data Scientist vs Machine Learning:
| vlastnosť | Vedec dát | Strojové učenie |
| údaje | Zameriava sa hlavne na extrahovanie podrobností údajov v tabuľkách alebo obrázkoch | Zameriava sa hlavne na algoritmy, polynomické štruktúry a pridávanie slov |
| zložitosť | Zaoberá sa neštruktúrovanými údajmi a pracuje s plánovačom | Používa algoritmy a matematické koncepty, štatistiky a priestorovú analýzu |
| Hardvérová požiadavka | Systémy sú horizontálne škálovateľné a majú vysoký diskový a RAM úložný priestor | Vyžaduje grafické procesory a tenzorové procesory, čo je hardvér vysokej úrovne |
| zručností | Profilovanie dát, ETL, NoSQL, reporting | Python, R, matematika, štatistika, model SQL |
| ohnisko | Zameriava sa na schopnosti spracovania údajov | Algoritmy sa používajú na získanie poznatkov z obrovských údajov |
Záver - Data Scientist vs Machine Learning
Strojové učenie vám pomôže naučiť sa objektívne funkcie, ktoré vykresľujú vstupy do cieľovej premennej a / alebo nezávislé premenné do závislých premenných
Vedec údajov robí veľa prieskumov údajov a dospieva k všeobecnej stratégii, ako ich riešiť. Je zodpovedný za kladenie otázok vo vnútri údajov a zisťuje, aké odpovede možno z údajov primerane vyvodiť. Funkčné inžinierstvo patrí do oblasti Data Scientist. Tu hrá úlohu aj kreativita a technik strojového učenia vie viac nástrojov a môže zostavovať modely na základe súboru funkcií a údajov - podľa pokynov od vedca údajov. Oblasť predzpracovania údajov a extrahovania prvkov patrí technikovi ML.
Veda a skúška dát využívajú strojové učenie pre tento druh archetypálnej validácie a tvorby. Je dôležité si uvedomiť, že všetky algoritmy v tomto modeli nemusia pochádzať z strojového učenia. Môžu prísť z mnohých iných oblastí. Model si želá, aby bol vždy relevantný. Ak sa situácia zmení, model, ktorý sme vytvorili skôr, sa môže stať nepodstatným. Požiadavky modelu sa musia skontrolovať z hľadiska ich istoty v rôznom čase a ak sa jeho istota zníži, je potrebné ich upraviť.
Dátová veda je celá veľká doména. Ak by sme sa ho pokúsili dať do potrubia, malo by to získavanie údajov, ukladanie údajov, predspracovanie údajov alebo čistenie údajov, vzorce učenia sa v dátach (pomocou strojového učenia), využívajúce učenie na predpovede. Toto je jeden zo spôsobov, ako pochopiť, ako strojové učenie zapadá do vedy o údajoch.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca pre rozdiely medzi technikom Data Scientist vs Machine Learning, ich významom, porovnaním medzi jednotlivými hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacou tabuľkou a záverom. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Dolovanie dát verzus strojové učenie - 10 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť
- Strojové učenie vs prediktívne analýzy - 7 užitočných rozdielov
- Vedec údajov vs obchodný analytik - zistite 5 úžasných rozdielov
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných porovnaní
- Otázky týkajúce sa rozhovoru v oblasti softvérového inžinierstva Najlepšie a najčastejšie otázky