Data Science и машинное обучение – чем отличается одно от другого

В сфере работы с данными часто можно встретить два понятия – Data Science и Machine Learning. Первое связано с исследованием данных, второе – с машинным обучением (к написанию программ для станков эта деятельность не имеет отношения). Более подробный рассказ о том, в чем отличие Data Science от Machine Learning, ждет вас далее.

Что такое Machine Learning и Data Science

Data Science или наука данных – это сфера классификации и прогнозирования результатов, которая помогает бизнесу принимать решения. Специалист, работающий в этой области, – исследователь, который пытается извлечь максимум пользы из имеющейся у него информации. Он не всегда работает с огромными массивами данных, но всегда старается изучить их вдоль и поперек, чтобы дать максимально вероятный прогноз развития событий.

В общем и целом, специалист по Data Science может многое, но его основной функционал сводится к следующему:

• сбор, очистка и визуализация данных;
• использование методов неструктурированного управления данными;
• разработка программного обеспечения для автоматизации обработки данных;
• построение моделей и создание прогнозов.

Machine Learning – это особая область работы с данными, которая помогает обрабатывать массивы с информацией в автоматическом режиме, без участия человека. Это становится возможным благодаря использованию целого набора методик и алгоритмов, помогающих машине находить закономерности в данных и использовать их при прогнозировании.

Неделя пробных занятий по работе с данными
Ссылка на курсы: https://netology.ru/programs/

Специалист по машинному обучению – это инженер, который и создает программы или компьютерные модели для тестирования различных решений и поиска наилучшего из них. Алгоритмы, созданные для этих целей, могут создавать прогнозы даже для сложных вопросов.

Машинное обучение применяется при прогнозировании трафика, создании рекомендательных систем (например, для фильмов в онлайн-кинотеатре), для сегментации клиентов, ранжирования выдачи в поиске и других процессов.

Какие навыки нужны, чтобы стать специалистом по Data Science или Machine Learning

Для работы с данными в рамках Data Science необходимо знание языка программирования Python или R, хотя бы базовое понимание SQL, а также владение алгоритмами машинного обучения.

Языки программирования помогают исследователю получать из необработанных данных больше информации, выводов и закономерностей, чем при ручном изучении. Без них цельный анализ не получится, поэтому Python или R – основа основ.

Вся неструктурированная информация изначально представлена в виде огромного массива, который нужно перенести в базу данных, а затем уже обработать. Для этого нужно уметь работать в системах на основе SQL: MySQL, Oracle SQL, PostgreSQL и других.

Алгоритмы Machine Learning – неотъемлемая часть Data Science, ведь они помогают автоматизировать множество рутинных процессов. Поэтому каждый исследователь данных должен знать хотя бы основы машинного обучения.

Если машинное обучение – часть науки о данных, то какие навыки нужны таким специалистам? В первую очередь, инженер Machine Learning должен:

• Знать основы информатики и статистики;
• Уметь оценивать данные и составлять на их основе модели;
• Понимать и успешно применять алгоритмы;
• Владеть методами обработки естественного языка;
• Уметь проектировать архитектуры данных.

Если исходных данных слишком мало, нужно уметь их генерировать или собирать из других источников

Data Science и машинное обучение – чем отличается одно от другого

Чтобы наш заключительный раздел получился действительно кратким, представим отличия Data Science от Machine Learning в виде таблицы.

Другими словами, Machine Learning – это алгоритмы и ПО для автоматизации анализа данных, а Data Science – это исследование массивов информации, которое проводится для получения практической пользы. Для последнего используются разные методы, в том числе машинного обучения. Если вы хотите освоить одну из этих профессий, пройдите онлайн-курсы, выбрать которые можно с помощью нашего сервиса.