数据科学,数据分析和机器学习之间,有什么本质区别?

机器学习,数据科学和数据分析不能完全分开,因为它们起源于相同的概念,但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的,你也很容易在它们之间找到重叠。数据科学是一个用于处理和监控大量数据或“大数据”的概念。数据科学包括数据清理,准备和分析等过程。数据科学家从多个来源收集数据,如调查,物理数据绘图等。然后,他们通过有力的算法传递数据,从数据中提取关键信息并制作数据集。该数据集可以进一步用于分析算法以从中获得更多意义。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。机器学习和数据分析是数据科学的一部分。因为机器学习算法显然依赖于要学习数据,所以数据科学是一个更广泛的术语,不仅关注实现算法和统计,还包括整个数据处理方法。因此,数据科学是一个更广泛的术语,可以包含多个概念,如数据分析,机器学习,预测分析和业务分析。

数据分析成为未来职业的发展趋势,无论什么岗位都需要拥有数据分析的能力,因此数据分析培训学习成为了潮流,学数据分析的人越来越多,学习的过程中遇到的问题也很多,专业的答疑,是职业生涯最重要的一环。

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