我(wǒ)(wǒ)們都知(zhī)道機器學習，數據科學和數據分(fēn)析是未來的發展方向。有些公司不僅利用大(dà)數據幫助企業預測未來增長并創造收入，還在應用于其他各個領域，如調查，産品發布，選舉等。像Target和Amazon這樣的電(diàn)子商(shāng)務網站會不斷跟蹤用戶數據的交易形式，從而幫助他們改善用戶體(tǐ)驗并在登錄頁面上爲您部署自定義推薦。
好吧，我(wǒ)(wǒ)們已經讨論了這個趨勢，所以讓我(wǒ)(wǒ)們深入挖掘并探讨它們之間的差異。機器學習，數據科學和數據分(fēn)析不能完全分(fēn)開(kāi)，因爲它們起源于相同的概念，但剛剛應用得不同。它們都是相互配合的，你也很容易在它們之間找到重疊。
數據科學
那麽，數據科學是什麽?
數據科學是一(yī)個用于處理和監控大(dà)量數據或“大(dà)數據”的概念。數據科學包括數據清理，準備和分(fēn)析等過程。數據科學家從多個來源收集數據，如調查，物(wù)理數據繪圖等。然後，他們通過有力的算法傳遞數據，從數據中(zhōng)提取關鍵信息并制作數據集。該數據集可以進一(yī)步用于分(fēn)析算法以從中(zhōng)獲得更多意義。這就是數據分(fēn)析的用武之地。
成爲數據科學家需要什麽技能?
• 深入了解Python，Scala，SAS
• 了解SQL等數據庫
• 熟悉數學和統計學領域
• 理解分(fēn)析功能
• 機器學習方面的知(zhī)識和經驗
數據分(fēn)析
用外(wài)行人的話(huà)來說，如果數據科學是由所有工(gōng)具和資(zī)源組成的房子，那麽數據分(fēn)析将是一(yī)個特定的空間。它在功能和應用方面更具體(tǐ)。數據分(fēn)析師不僅像在數據科學中(zhōng)那樣尋找連接，而且還有一(yī)個特定的目标和目标。公司經常使用數據分(fēn)析來搜索其增長趨勢。它通常使用數據洞察力通過連接趨勢和模式之間的點來産生(shēng)影響，而數據科學更多地隻是洞察力。你可以說這個領域更側重于企業和組織及其發展。您需要Python，Rlab，統計學，經濟學和數學等技能才能成爲數據分(fēn)析師。
數據分(fēn)析進一(yī)步分(fēn)爲數據挖掘等分(fēn)支，包括對數據集進行排序和識别關系。
數據分(fēn)析的另一(yī)個分(fēn)支是預測分(fēn)析。這通常包括預測客戶行爲和産品影響。預測分(fēn)析有助于在市場研究階段，并使從調查中(zhōng)收集的數據在預測中(zhōng)更加可用和準确。預測分(fēn)析在許多地方都有應用，從天氣預報生(shēng)成到預測學生(shēng)在學校的行爲，預測疾病的爆發。
總而言之，顯然不能在數據分(fēn)析和數據科學之間劃清界限，但數據分(fēn)析師通常會擁有與經驗豐富的數據科學家相同的知(zhī)識和技能。它們之間的區别在于應用領域。
機器學習
還記得你是如何學習騎自行車(chē)的嗎(ma)?機器可以借助算法和數據集來學習。
機器學習基本上包括一(yī)組算法，這些算法可以使軟件和程序從過去(qù)的經驗中(zhōng)學習，從而使其更準确地預測結果。這不需要明确編程，因爲算法改進并且自己适應自己。
機器學習所需的技能：
• 編碼基礎知(zhī)識的專業知(zhī)識
• 編程概念
• 概率和統計
• 數據建模
機器學習與數據科學
機器學習和數據分(fēn)析是數據科學的一(yī)部分(fēn)。因爲機器學習算法顯然依賴于要學習數據，所以數據科學是一(yī)個更廣泛的術語，不僅關注實現算法和統計，還包括整個數據處理方法。
因此，數據科學是一(yī)個更廣泛的術語，可以包含多個概念，如數據分(fēn)析，機器學習，預測分(fēn)析和業務分(fēn)析。
然而，機器學習在數據科學無法獨立的領域中(zhōng)找到了應用，例如面部識别，指紋掃描儀，語音識别，機器人等。最近，谷歌教了一(yī)個機器人走路，隻使用允許它進入的算法其周圍環境的約束和物(wù)理參數。沒有包含其他數據集，機器遍曆了許多不同的情況，并制作了它可以參考的值的數據集。因此，經過幾次試驗，它學會了幾天走路。這是機器學習的最佳示例，其中(zhōng)機器實際上學習并改變其行爲。