Разлике између Дата Сциентист и Машинског учења
Дата Сциентист је стручњак одговоран за прикупљање, испитивање и тумачење великих количина података како би препознао начине како да помогну предузећу да побољша пословање и стекне одрживу предност пред ривалима. Слиједи интердисциплинарни приступ. Лежи између повезивања математике, статистике, софтверског инжењерства, вештачке интелигенције и дизајнерског размишљања. Бави се прикупљањем, чишћењем, анализом, визуализацијом, моделом валидације, предвиђањем експеримената, дизајном, тестирањем и многим хипотезама. Машинско учење је подјела вештачке интелигенције која се науком података користи за постизање својих циљева. Машинско учење се углавном фокусира на алгоритме, полиномске структуре и додавање речи. Састоји се од групе алгоритама, машина и омогућава им да уче, а да притом нису јасно програмирани.
Дата Сциентист
Ова улога Дата Сциентист је грана улоге статистике која укључује употребу напредне верзије аналитичких технологија, укључујући машинско учење и предиктивно моделирање, како би се омогућиле визије изван статистичких анализа. Петиција за вештину науке о подацима значајно је порасла током последњих година јер компаније настоје да прикупе корисне информације из огромних количина структурираних, полуструктурираних и неструктурираних података које велико предузеће производи и које се заједно називају великим подацима. Циљ свих корака је управо извлачење увида из података.
Стандардни задаци:
- Распоређује, обједињује и синтетише податке из различитих структуираних и неструктурираних извора
- Истражите, развијајте и примените интелигентно учење на податке из стварног света, пружите важне налазе и успешне акције засноване на њима
- Анализирајте и пружите податке прикупљене у организацији
- Дизајнирајте и изградите нове процесе за моделирање, вађење и имплементацију података
- Развити прототипове, алгоритме, предиктивне моделе, прототипове
- Извршите захтеве за анализу података и пренесите своје налазе и одлуке
Поред тога, постоје и специфичнији задаци, зависно од домене у којој послодавац ради или се пројекат реализује.
Сирови подаци -> Наука о подацима ---> Увидљиви увиди
Машинско учење
Позиција инжењера машинског учења је више „техничка“. МЛ Енгинеер има више заједничког са класичним софтверским инжењерингом него Дата Сциентист. Помаже вам да научите циљну функцију која улазе уноси на циљну варијаблу и / или независне варијабле на зависне варијабле.
Стандардни задаци МЛ Инжењера су углавном попут Дата Сциентист. Такође морате бити у могућности да радите са подацима, експериментишете са разним алгоритмима машинског учења који ће решити задатак, креирати прототипове и готова решења.
Потребна знања и вештине за ову позицију се такође преклапају са Дата Сциентистом. Од кључних разлика издвојио бих:
- Снажне програмске вештине на једном или више популарних језика (обично Питхон и Јава), као и у базама података;
- Мањи нагласак на способности за рад у окружењима за анализу података, али већи нагласак на алгоритмима машинског учења;
- Р и Питхон за моделирање су пожељнији од Матлаб, СПСС и САС;
- Способност коришћења готових библиотека за разне стокове у апликацији, на пример, Махоут, Луцене за Јава, НумПи / СциПи за Питхон;
- Способност креирања дистрибуираних апликација помоћу Хадоопа и других решења.
Као што видите, позиција МЛ инжењера (или ужа) захтева више знања из софтверског инжењеринга, и, сходно томе, је погодна за искусне програмере. Често случај функционише када уобичајени програмер мора решити задатак МЛ-а за своју дужност и он почне да разуме потребне алгоритме и библиотеке.
Упоређивање података између научника и машинског учења
Испод је топ 5 разлика између Дата Сциентист и инжењера машинског учења 
Кључна разлика између Дата Сциентист и Машинског учења
Испод су спискови тачака, опишите кључне разлике између Дата Сциентист-а и инжењера машинског учења
- Машинско учење и статистика део су науке о подацима. Учење речи у машинском учењу значи да алгоритми зависе од неких података који се користе као сет за обуку за фино подешавање неких модела или параметара алгоритма. Ово обухвата многе технике као што су регресија, наивни Баиес или надгледано групирање. Али не одговарају све технике у ову категорију. На пример, неконтролисано кластерирање - статистичка и научна техника - има за циљ откривање кластера и структуре кластера без икаквог претходног знања или сета обуке како би се помогао алгоритам класификације. Потребно је људско биће да означи пронађене кластере. Неке технике су хибридне, као што је полу-надгледана класификација. Неке технике детекције или процјене густоће уклапају се у ову категорију.
- Међутим, наука о подацима је много више од машинског учења. Подаци, у науци о подацима, могу или не морају потицати из машинског или механичког процеса (подаци истраживања могу се ручно прикупити, клиничка испитивања укључују одређену врсту малих података) и могу имати никакве везе са учењем као што сам управо расправљао. Али главна разлика је чињеница да наука о подацима покрива читав спектар обраде података, а не само алгоритмичке или статистичке аспекте. Наука података такође обухвата интеграцију података, дистрибуирану архитектуру, аутоматизовано машинско учење, визуализацију података, надзорне табле и велики инжењеринг података.
Табела упоређивања података научника и машинског учења
Следе листе тачака, опишите поређења између Дата Сциентист и инжењера машинског учења:
| одлика | Дата Сциентист | Машинско учење |
| Подаци | Углавном се фокусира на вађење детаља података у табелама или сликама | Углавном се фокусира на алгоритме, полиномске структуре и додавање речи |
| Сложеност | Бави се неструктурираним подацима и ради са планером | Користи алгоритме и математичке концепте, статистику и просторну анализу |
| Хардверски захтев | Системи су хоризонтално скалабилни и имају висок диск и РАМ меморију | За то су потребни графички процесори и тензорски процесори који су хардвер високог нивоа |
| Вештине | Профилирање података, ЕТЛ, НоСКЛ, извештавање | Питхон, Р, математика, статистика, СКЛ модел |
| Фокус | Фокусира се на способности за руковање подацима | Алгоритми се користе за стицање знања из огромних података |
Закључак - Дата Сциентист вс Машинско учење
Машинско учење помаже вам да научите циљну функцију која уноси улазне податке на циљну варијаблу и / или независне варијабле на зависне варијабле
Научник података ради много истраживања података и стиже до широке стратегије како се борити са тим. Он је одговоран за постављање питања унутар података и проналажење одговора који се могу разумно извући из података. Функционални инжењеринг припада царству Дата Сциентист. Креативност такође игра улогу овде, а инжењер за машинско учење познаје више алата и може да израђује моделе с обзиром на скуп функција и података - према упутама Дата Сциентист. Подручје претходне обраде података и екстракције значајки припада МЛ инжењеру.
Наука података и испитивање користе машинско учење за ову врсту потврде и стварања архетипа. Битно је напоменути да сви алгоритми у овом моделу стварања можда не потичу од машинског учења. Они могу стићи из бројних других области. Модел жели да увек буде релевантан. Ако се ситуације промене, тадашњи модел који смо креирали може постати небитан. Захтеви модела који се морају проверити због његове сигурности у различито време и морају се прилагодити ако се његова сигурност умањи.
Наука података је потпуно велика домена. Ако га покушамо ставити у састав, оно би имало прикупљање података, похрану података, предрадбу података или чишћење података, обрасце учења у подацима (путем машинског учења), користећи учење за предвиђања. Ово је један од начина да се разуме како се машинско учење уклапа у науку о подацима.
Препоручени чланак
Ово је водич за разлике између инжењера података од инжењера машинског учења, њиховог значења, поређења, кључна разлика, табела упоређивања и закључка. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Рударство података вс машинско учење - 10 најбољих ствари које морате знати
- Машинско учење вс предиктивна аналитика - 7 корисних разлика
- Дата Сциентист вс Бусинесс Аналист - Откријте 5 изванредних разлика
- Дата Сциентист вс Дата Енгинеер - 7 невероватних поређења
- Питања за интервју са софтверским инжењерингом | Врх и најчешћа питања