数据科学 vs. 机器学习 vs. 大数据

数据科学、机器学习和大数据在当今时代都是热门词汇。数据科学是一种准备、组织和操作数据以进行数据分析的方法。在分析数据之后，我们需要提取结构化数据，这些数据用于各种机器学习算法，以便稍后训练 ML 模型。因此，这三项技术相互关联，共同带来意想不到的成果。数据是 IT 世界中最关键的参与者，所有这些技术都基于数据。

数据科学、机器学习和大数据是当今世界上最热门的技术，并且呈指数级增长。无论是大公司还是小公司，现在都在寻找能够从海量数据中挖掘价值并帮助他们高效做出明智业务决策的 IT 专业人士。数据科学、大数据和机器学习是帮助企业根据当前的竞争形势发展和壮大的关键术语。在本主题“数据科学 vs. 机器学习 vs. 大数据”中，我们将讨论它们的定义和所需的技能。此外，我们还将了解数据科学、ML 和大数据之间的基本区别。那么，让我们一个接一个地开始快速介绍。

什么是数据科学？

数据科学被定义为研究各种科学方法、算法、工具和过程，以从海量数据中提取有用见解的领域。它还使数据科学家能够发现原始数据中隐藏的模式。这个概念使我们能够处理大数据，包括提取、组织、准备和分析。

数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。

数据科学帮助我们将业务问题转化为研究项目，然后再将其转化为实际解决方案。数据科学一词源于数学统计学、数据分析和大数据的发展。

数据科学所需技能

如果您希望将职业生涯转向数据科学领域，那么您必须对数学、统计学、编程和分析工具有深入的了解。以下是您在进入该领域之前应具备的一些重要技能。

• 精通 Python、R、SAS 和 Scala
• 在 SQL 领域具有扎实的实践知识
• 能够处理各种格式的数据，如视频、文本、音频等。
• 了解各种分析函数。
• 对机器学习和人工智能的基本了解。

什么是机器学习？

机器学习被定义为人工智能的一个子集，它使机器/系统能够从过去的经验或趋势中学习，并准确预测未来事件。

它帮助系统从样本/训练数据中学习，并通过各种算法进行自我学习来预测结果。一个理想的机器学习模型甚至不需要人工干预；然而，这样的 ML 模型目前还不存在。

机器学习的应用可见于医疗保健、基础设施、科学、教育、银行、金融、营销等各个领域。

机器学习所需技能

以下是您在这个领域建立职业生涯所需的一些技能集

• 深入的计算机科学和基础知识。
• 强大的编程技能，如 Python、Java、R 等，
• 基本的数学知识，如概率和统计
• 数据建模知识。

什么是大数据？

大数据是指由大型组织获取的海量、庞大或海量的数据、信息或相关统计数据，这些数据难以用传统工具处理。大数据可以分析结构化、非结构化或半结构化数据。数据是运行任何业务的关键参与者之一，并且随着时间的推移呈指数级增长。十年前，组织只能处理千兆字节的数据，并在数据存储方面遇到问题，但随着大数据的出现，组织现在能够处理 PB 甚至 EB 的数据，并使用 Hadoop 等云和大数据框架存储海量数据。

大数据用于存储、分析和组织海量的结构化和非结构化数据集。大数据主要可以通过以下 5 个 V 来描述：

• 体积
• 多样性 (Variety)
• 速度
• 值
• 真实性 (Veracity)

大数据所需技能

• 精通机器学习概念
• 了解数据库，如 SQL、NoSQL 等。
• 深入了解各种编程语言，如 Hadoop、Java、Python 等。
• 了解 Apache Kafka、Scala 和云计算
• 了解数据仓库，如 Hive。

数据科学与机器学习的区别

数据科学和机器学习是 21 世纪所有数据科学家、机器学习工程师和专业人士搜索最多的两个热门词汇。Amazon、Facebook、Netflix 等所有大小公司都在使用这些技术来运营和发展他们的业务。

当谈到数据科学和机器学习技术之间的区别时，Drew Conway 的维恩图是理解这一点的最佳选择。

在上图中，有三个主要部分是每个人都必须注意的。它们如下：

黑客技能：这些是组织数据、学习向量化操作以及像计算机一样进行算法思考的技能，使一个人成为熟练的数据黑客。

数学和统计知识：在存储和清理数据后，我们必须知道适当的数学和统计方法。您必须对普通最小二乘回归有很好的理解。

实质专业知识：这也是一个重要的通用术语，可以帮助您消除所有困惑。

下表列出了数据科学和机器学习之间的区别。

大数据与机器学习的区别

大数据处理海量数据，帮助我们发现模式和趋势，以及做出与人类行为和交互技术相关的决策。另一方面，机器学习是关于让机器/计算机自动学习并利用算法从过去的数据中预测结果的研究。机器学习使用算法来训练模型并进行预测。然而，机器学习需要海量数据，这可以通过“大数据”来实现。它有助于从海量数据集中提取结构化和非结构化数据，然后这些数据被用作输入来训练机器学习模型。

下表有助于理解机器学习和大数据之间的区别。

大数据与数据科学的区别

大数据：大数据是指由大型组织获取的海量、庞大或海量的数据、信息或相关统计数据，这些数据难以用传统工具处理。它指的是收集和分析海量数据集以发现隐藏模式的研究，这些模式有助于公司利用专业软件和分析工具做出更强的决策。大数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。

大数据用于存储、分析和组织海量的结构化和非结构化数据集。大数据主要可以通过 5 个 V 来描述：Volume（体量）、Variety（多样性）、Velocity（速度）、Value（价值）和 Veracity（真实性）。

数据科学：数据科学是处理海量数据并实现预测性、指示性分析模型的研究。它有助于利用各种科学方法、算法、工具和过程，从海量数据集中区分有用和原始数据/见解。它包括挖掘、捕获、分析和利用海量数据集中的数据。

它是计算机科学、机器学习、人工智能、数学、商业和统计学等各个领域的结合。

让我们在下表中讨论数据科学和大数据之间的一些主要区别。

结论

机器学习、数据科学和大数据都是当前全球广泛使用最受欢迎的技术。虽然这些技术各自具有重要意义，但当它们结合在一起时，它们在处理模型/项目方面会变得更加强大。大数据技术是海量数据源，数据科学是从大数据中提取有用见解的技术，这些有用信息用于机器学习，以教会机器或计算机根据过去的经验预测未来结果并建立强大的决策能力。