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法學資料科學與機器學習的區別
資料科學是對資料進行清洗、建立資料模型，然後分析這些模型以從中提取收集資料的見解的研究。機器學習是人工智慧的一個分支，也是資料科學的一個子領域，它允許計算機從資料中學習。
什麼是資料科學？
顧名思義，資料科學處理的是資料。它是對組織中大量資料的學習。資料科學使用統計方法、機器學習演算法和一些分析技術，並將它們應用於資料，以便他們可以從這些資料中開發一些有用的見解，這些見解用於組織的增長。
資料科學家是在原始資料上執行這些技術並幫助組織做出更好決策的人。許多組織，例如 Netflix、亞馬遜等，都使用這些資料科學技術來了解使用者興趣和收集趨勢，以便可以進行必要的更改以改進其服務。
使用資料科學，資料以以下方式進行研究
描述性分析 - 使用視覺化獲得見解
診斷性分析 - 詳細的資料檢查
預測性分析 - 基於歷史資料預測未來模式
規範性分析 - 分析所有結果並推薦最佳結果
這是一個跨學科領域，它涉及收集原始資料、清洗資料、視覺化資料、分析資料、在其上應用統計和機器學習演算法，然後開發一些有助於商業組織做出決策的見解。這反過來又增加了該組織的利潤。
成為資料科學家所需的技能
統計學、微積分和線性代數
資料清洗和資料探勘
資料視覺化
程式語言，例如 python、R、SAS、Scala 等。
資料庫 SQL、MongoDB 等。
資料工具，如 Hadoop、TensorFlow、Pig、Hive 等。
機器學習
可以使用資料科學的概念來發現新的模式、建立新產品、執行即時最佳化等。
什麼是機器學習？
機器學習是人工智慧 (AI) 和計算機科學的一個分支，它允許計算機學習並做出自己的決策來解決問題，而無需顯式程式設計。它將統計工具應用於資料以提取模式和規則，以便它們可以預測未來的結果。
機器學習用於在沒有任何人工干預的情況下做出決策。它為相同現有資料建立不同型別的解決方案，並在其中選擇最合適的解決方案。它確保此解決方案也可以用於所有其他資料集。機器學習的主要目標是使計算機能夠自主學習並以最少的人工參與做出決策。
使用歷史資料，機器學習演算法建立無需任何顯式程式設計即可做出決策的數學模型。
影像識別、語音識別、電子郵件過濾、Facebook 自動標記等都是機器學習的應用示例。
成為 ML 工程師所需的技能
計算機科學基礎
應用數學和統計學
Python
資料評估和建模
機器學習演算法
神經網路
自然語言處理
溝通技巧
資料科學與機器學習的區別
下表重點介紹了資料科學和機器學習的主要區別：
資料科學 |
機器學習 |
|---|---|
資料科學是對資料進行深入研究以從中提取有價值的見解。 |
機器學習是人工智慧的一個分支，它允許計算機做出決策 |
它用於識別給定資料中的隱藏模式，這些模式可用於組織做出資料驅動的決策，從而使它們受益 |
機器學習使計算機能夠在沒有人工參與的情況下為問題建立有效的解決方案 |
建立此模組的步驟包括資料提取、清洗、視覺化、分析、建模，然後做出決策 |
在資料科學的背景下，建立此模組的步驟包括資料科學的所有步驟，然後應用數學和統計分析以及機器學習演算法來建立最佳解決方案 |
它適用於原始的、結構化的或非結構化的資料 |
它主要處理結構化資料 |
資料科學家應該具備使用 Hadoop、Hive 等工具以及 Python 和 R 等程式語言的技能 |
機器學習工程師所需的技能包括計算機科學基礎知識、Python 和 R 的程式設計技能、應用數學、統計學等。 |
資料科學允許您從處理現實世界複雜性的資料中建立見解和模式 |
機器學習允許我們使用演算法根據現有資料預測新資料的結果 |
資料科學不是人工智慧的一個分支 |
機器學習是人工智慧的一個分支 |
它涉及資料處理以及演算法和統計的應用 |
它完全依賴於演算法和機器學習 |
它包括資料清洗、資料視覺化、資料探勘等。 |
無監督、強化和監督是機器學習的三種類型 |
示例：Netflix 使用資料科學技術 |
示例：Facebook 使用機器學習技術 |
結論
資料科學是一個多學科領域，它將各種技術應用於海量資料以理解資料並做出必要的決策。機器學習是一門研究，它賦予計算機基於現有資料自主學習和做出決策的能力。
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