Машинное обучение, наука о данных, анализ данных

В данной статье, как вы поняли по названию, мы рассмотрим обозначения и разницу между обучением, наукой и анализом.

Предсказывают, что к 2020 году в этих сферах деятельности будет много открытых вакансий.

Анализ данных

Анализ данных, чтобы прийти к какому-то выводу, влечет за собой появление описательной статистики и визуализации данных. Он очень связан со статистикой. Аналитик должен уметь работать с числами. В большинстве случаев анализ данных рассматривается как базовая версия науки о данных.

Если вы занимаетесь анализом данных, вы должны хорошо уметь объяснять разнообразные причины, почему данные именно такие, какие есть. Вы должны уметь представлять данные таким образом, чтобы они были понятны каждому, а не только экспертам.

Вы должны хорошо разбираться в следующих областях знаний:

• Математика и статистика
• Обработка данных

Машинное обучение

Машинное обучение можно описать как процесс использования алгоритмов для тщательного исследования данных и извлечения из них осмысленной информации. Машинное обучение также может использовать заданные наборы данных для предсказания будущих тенденций. Годами программное обеспечение для машинного обучения использует статистический и предикативный анализ для определения шаблонов и выявления в них скрытых, но имеющих значение знаний.

Прекрасным примером реализации машинного обучения в жизни является алгоритм Facebook. Этот алгоритм создан для изучения вашего поведения в этой социальной сети. Полученные знания он затем использует для формирования вашей ленты. Amazon изучит ваше поведение в браузере, чтобы рекомендовать вам продукты, которые вы, вероятно, захотите купить. То же самое касается Netflix. Он будет рекомендовать вам фильмы, исходя из ваших привычек браузинга.

И не забудьте о Google переводчике 😉

Если рассматривать строго, то машинное обучение можно считать ответвлением как информатики, так и статистики. Если вы планируете остановить свой выбор на этой карьере, вам следует:

• Приобрести опыт работы с компьютерными системами.
• Овладеть практическими навыками программирования.
• Разбираться в вероятностях и статистике.
• Изучить моделирование данных.

Наука о данных

Наука о данных это концепция, которая используется для работы с большими данными. Эта концепция включает аспекты подготовки данных, очистки данных и анализа данных.

В нормальных обстоятельствах человек, занимающийся наукой о данных, собирает данные из различных источников и применяет различные техники для того чтобы извлечь из этих наборов данных осмысленную информацию. Среди часто используемых при этом методов можно назвать предикативную аналитику, анализ настроений и даже машинное обучение.

Есть несколько ключевых областей специализации, на которых вам нужно будет сфокусироваться, если вы планируете заниматься наукой о данных. Это программирование, аналитика и предметная область (узкоспециальные знания).

Вам нужно будет приобрести следующие знания и навыки:

• Практический опыт в программировании на Python.
• Хорошие знания программирования баз данных SQL.
• Способность работать с неструктурированными данными из различных источников, например, социальных медиа-платформ.
• Знание машинного обучения.
• Понимание аналитических функций.

Как вы узнали из статьи, три направления связаны друг с другом и в то же время отличаются некоторыми дисциплинами и направлениями.

Выберите то, что вам интересно и двигайтесь вперёд!

Спасибо за внимание!