▷Data Science vs Machine Learning: 7 punti di differenziazione ✅

Nota: il seguente articolo ti aiuterà con: Data Science vs Machine Learning: 7 punti di differenziazione

Data Science e Machine Learning sono due tecnologie in forte espansione e in rapida crescita. Essendo l’argomento di discussione del momento, attirano l’attenzione degli appassionati di tecnologia e degli esploratori IT di tutto il mondo. Le organizzazioni cercano lavoratori che esaminino i dati molto rapidamente e forniscano approfondimenti per guidare le decisioni aziendali in modo efficiente. Le persone possono spesso confondere le due tecnologie, perché sono strettamente collegate ma hanno funzioni e obiettivi relativamente diversi.

Le parole d’ordine di Data Science e Machine Learning sono oggi le più cercate su Internet. Quindi, vale la pena sapere perché i due domini sono entusiasmanti mentre si cerca potenziale lavorativo come matricola. E le competenze che bisogna possedere per guadagnare una solida posizione in entrambi i campi nel lungo periodo. Ecco un esempio dei punti di differenziazione tra scienza dei dati e apprendimento automatico.

Incredibilmente, Google, Microsoft, Amazon e Facebook archiviano 1200 petabyte di informazioni. Pertanto, oggi più che mai, nel settore industriale vi è una forte dipendenza dalla qualità dei dati. Pertanto, ha senso formare questa enorme quantità di dati come informazioni di qualità per le parti interessate e gli analisti aziendali per portare le aziende a livelli sconosciuti. I sei punti descritti di seguito ti aiuteranno a spiegare come la scienza dei dati e il machine learning aiutano le aziende a evolversi insieme.

Leggi anche: Scienza dei dati vs Analisi dei dati

I dati come informazioni esistono in formati testuali, numerici, audio e video. Pertanto, la scienza dei dati si occupa dell’estrazione, santificazione, preparazione e analisi dei dati per comprenderli dal punto di vista aziendale.

La scienza dei dati si occupa della raccolta di dati da fonti disparate in diverse strutture e formati. Gli ingegneri dei dati sono quindi responsabili della trasformazione, combinazione ed elaborazione dei dati grezzi acquisiti in dati di qualità prontamente disponibili per ulteriori analisi. Analisti e scienziati dei dati raccolgono i dati elaborati per estrarre informazioni critiche e modelli significativi per analisi e approfondimenti predittivi che incidono su decisioni di settore di inestimabile valore.

Questo flusso gestisce i Big Data utilizzando strumenti di pre-elaborazione, analisi predittive e modelli statistici per ricavare modelli regolari per imporre acuità ragionevoli. Ad esempio, Netflix utilizza la scienza dei dati per studiare i modelli di interesse di visualizzazione dell’utente estraendo i suoi risultati di ricerca recenti e la cronologia di visualizzazione.

La scienza dei dati è un campo di studio che si avvicina alla ricerca di insight partendo dai dati grezzi.

Come branca dell’informatica, il Machine Learning è uno studio che consente al computer di risolvere problemi senza implementare programmi espliciti per risolverli passo dopo passo. Il ML è implementabile utilizzando diversi metodi come metodi di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Ogni metodo ML ha i suoi pro e i suoi contro.

Utilizzando il Machine Learning, la tua macchina o il tuo sistema apprende applicando algoritmi al set di dati. E questi algoritmi fungono da istruzioni per il metodo ML per eseguire un processo. Una macchina determina da sola i modelli dai dati forniti e poi impara dall’approccio per prendere le proprie decisioni. Una delle tecniche di machine learning più pubblicizzate del momento sono le reti neurali, che richiedono che una macchina prenda decisioni simili a un cervello umano.

Nelle reti neurali, l’apprendimento automatico applica gli algoritmi per elaborare i dati e addestrarsi a fornire previsioni future senza alcun intervento umano. Consente alla macchina di apprendere dai dati passati e di applicare automaticamente i modelli risultanti ad altre attività specificate. Ad esempio, Google e Facebook utilizzano gli input del ML come un insieme di istruzioni/dati/osservazioni per anticipare annunci e notifiche agli utenti.

L’apprendimento automatico consente al computer di apprendere autonomamente dalle esperienze passate utilizzando algoritmi di apprendimento e riconoscimento di modelli. Utilizza metodi statistici per migliorare le prestazioni e prevedere l’output senza essere programmato esplicitamente.

La scienza dei dati è un ombrello che racchiude l’analisi dei dati, il data mining, l’apprendimento automatico e altre discipline correlate. Per sviluppare una forte carriera in questo settore, è necessario acquisire esperienza in queste tre divisioni critiche: analisi, programmazione e conoscenza del dominio.

Ora puoi ritagliarti una solida carriera come data scientist con le seguenti competenze che adornano il tuo curriculum:

Forte programmazione algoritmica e conoscenza di Python, R, Scala, SAS e Java.
Capacità di lavorare con dati non strutturati provenienti da diverse fonti, come video e social media.
Comprensione teorica delle funzioni analitiche e dei concetti statistici.
Capacità di eseguire competenze di data mining, pulizia e visualizzazione.
Competenza nella scrittura di query DB SQL.
Conoscenza fondamentale degli strumenti Big Data come Hadoop e Hive.

Inoltre, queste competenze cruciali sono proprio ciò di cui hai bisogno per avviare la tua carriera nel campo dell’apprendimento automatico:

Conoscenza della matematica applicata, della statistica e dei concetti di probabilità.
Buona conoscenza di programmazione di linguaggi come Python, R e Julia.
Conoscenza pratica e comprensione degli algoritmi di Machine Learning.
Elaborazione del linguaggio naturale
Modellazione dei dati e comprensione della valutazione.

Leggi anche: Cos’è il Machine Learning? È diverso dal Deep Learning e dall’AI?

In Data Science puoi lavorare con dati grezzi, strutturati o non strutturati per trasformarli e presentarli in un formato significativo. Inoltre, è possibile estrarre i dati da varie fonti in diverse strutture e formati. Alcune delle varie strutture dati e formati supportati sono i seguenti:

Testuale
Audio
video
Numerico
immagini
Vettori

Inoltre. Il Machine Learning utilizza dati strutturati applicandovi algoritmi per studiare gli schemi ricorrenti ed eseguire azioni basate sull’apprendimento.

È necessario avere una buona padronanza del funzionamento degli strumenti ML per lavorare su dati strutturati e non strutturati. Alcuni degli strumenti più utilizzati nella scienza dei dati sono elencati di seguito:

Utilizzo di strumenti Big Data come Hadoop, Hive e Apache Stark.
Tableau – Questo è un software di visualizzazione dei dati che si concentra sulle industrie che lavorano nel campo della business intelligence. È in grado di interfacciarsi con database, fogli di calcolo, cubi OLAP (Online Analytical Processing) e può visualizzare dati geografici.
BigML: questo strumento di data science offre un ambiente GUI basato su cloud completamente interagibile che è possibile utilizzare per l’elaborazione di algoritmi di machine learning.
Excel: funge da strumento analitico per la scienza dei dati. È possibile utilizzare varie formule, tabelle, filtri e affettatrici. Inoltre, puoi creare funzioni e formule personalizzate utilizzando Excel. Potrebbe non essere adatto per eseguire calcoli su un’enorme quantità di dati, ma è comunque la scelta ideale per creare potenti visualizzazioni di dati e fogli di calcolo.

Gli ingegneri dell’apprendimento automatico dovrebbero avere competenze quali i fondamenti dell’informatica, la conoscenza della programmazione di Python o R, algoritmi ML, statistiche e concetti di probabilità. Con le competenze di cui sopra, è necessario avere una solida conoscenza ed esperienza nel lavorare su uno degli strumenti per ottenere un buon lavoro.

Scikit Learn: questo software può essere utilizzato gratuitamente dagli ingegneri per lo sviluppo dell’apprendimento automatico in Python. Fornisce modelli e algoritmi per la classificazione, la regressione, il clustering, la riduzione dimensionale, la selezione del modello e la pre-elaborazione.
PyTorch – È una libreria di machine learning Python. La torcia è un framework informatico basato su Lua, un linguaggio di scripting e una libreria di apprendimento automatico. Aiuta nella costruzione e nell’ottimizzazione delle reti neurali.
TensorFlow: questa libreria JavaScript aiuta nell’apprendimento automatico. Le API ad esso associate aiutano a creare e addestrare i modelli ML. Aiuta nelle reti neurali e nella stima della posa umana.
Colab – Questo è un servizio cloud che supporta Python. Aiuta a creare applicazioni di machine learning utilizzando le librerie di PyTorch, Keras, TensorFlow e OpenCV.

Leggi anche: Qual è la differenza tra Big Data e Data Science?

La scienza dei dati è ancora un campo vasto e in crescita che offre infinite opportunità per un aspirante tecnologico. Puoi iniziare la tua carriera nella scienza dei dati come ingegnere dei dati e sviluppare gradualmente il tuo interesse per specializzarti in un sottodominio specifico come la statistica, oppure perseguire il percorso di crescita per diventare un analista aziendale.

I ruoli lavorativi più popolari nel campo della scienza dei dati sono come indicato:

Analista dati.
Ingegneri dei dati.
Amministratore del database.
Scienziato dei dati.
Architetto dei dati.
Statistico.
Analista di affari.

I data scientist investono gran parte del loro tempo nella gestione, nella pulizia dei dati e nella comprensione dei loro schemi.

Sebbene il machine learning sia un ramo della scienza dei dati, offre molte opportunità affascinanti per sviluppare tecnologie nuove ed entusiasmanti e attrae molti professionisti nel settore. Ci sono molte posizioni da esplorare in ML e con cui iniziare.

Ingegnere dell’apprendimento automatico
Ingegnere robotico
Scienziato dell’elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
Sviluppatore di software
Analista della sicurezza informatica
Ingegnere dell’intelligenza artificiale (AI).

Di solito, gli ingegneri ML trascorrono la maggior parte del tempo a gestire le complessità che si verificano durante l’implementazione degli algoritmi e i concetti matematici alla base degli stessi.

Nell’ambito della scienza dei dati, conduci operazioni su varie fonti di dati per dimostrare o confutare una determinata ipotesi. L’obiettivo della scienza dei dati si evolve attorno alla comprensione e alla scoperta di modelli nascosti o approfondimenti significativi dai dati per prendere decisioni aziendali più intelligenti. Di conseguenza, i data scientist e gli analisti aziendali producono report preziosi basati su input e approfondimenti derivati da dati significativi.

Utilizzando l’apprendimento automatico, gli sviluppatori possono sviluppare software che apprende da solo estraendo significato dai dati. Il machine learning è un sottocampo della scienza dei dati che consente alla macchina di apprendere automaticamente dai dati e dalle esperienze passati. Pertanto, l’obiettivo principale del machine learning è fare previsioni e classificare il risultato per nuovi punti dati. Di conseguenza, modelli ML ad autoapprendimento che sono sufficientemente capaci di prendere le proprie decisioni sulla base di dati ed esperienze passate.

Data Science è un termine vasto che include vari passaggi per creare un modello per un determinato problema e distribuire il modello. Pertanto, è necessario eseguire attività come l’acquisizione dei dati, la pulizia, l’indagine, la raccolta di approfondimenti e la manipolazione nell’ambito della scienza dei dati per progettare un modello predittivo ben strutturato e futuro.

Leggi anche: Qual è la differenza tra Big Data e Data Science?

Data Science vs Machine Learning: 7 punti di differenziazione

Potresti essere interessato a: