Data Science vs Data Analytics vs Machine Learning – Διαδρομή Analytics

Αυτή τη στιγμή ζούμε σε έναν κόσμο γεμάτο δεδομένα. Θεωρείται ως η εποχή των Big Data, το παρόν 21^αγ αιώνα κυριαρχείται από τεχνολογίες Big Data. Η Επιστήμη των Δεδομένων, η Ανάλυση Δεδομένων και η Μηχανική Μάθηση είναι από τις πιο περιζήτητες τεχνολογίες Big Data που έχουν τεράστιο αντίκτυπο στις μέρες μας. Πολλές εταιρείες σε όλους τους κλάδους του κλάδου, όπως IT, Healthcare, Banking, Finance, κ.λπ. βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στη χρήση αυτών των τεχνολογιών Big Data για να αναπτυχθούν σε κλίμακα.

Οι τεχνολογίες Data Science, Analytics και Machine Learning έχουν γίνει επικερδείς επιλογές σταδιοδρομίας για άτομα που προέρχονται τόσο από τεχνικό όσο και από μη τεχνικό υπόβαθρο. Υπάρχει μια έκρηξη στη ζήτηση για επαγγελματίες που είναι σε θέση να παίζουν με τα μεγάλα δεδομένα στην άκρη των δακτύλων τους και να υποστηρίζουν τις επιχειρήσεις στη λήψη γρήγορων επιχειρηματικών αποφάσεων. Καθώς η ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων έχει γίνει η πιο δημοφιλής δεξιότητα εργασίας, όσοι διαθέτουν δεξιότητες Επιστήμης Δεδομένων, Αναλύσεων Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης αποκτούν ισχυρή βάση σε αυτόν τον ανταγωνιστικό κόσμο.

Τώρα ας καταλάβουμε πώς διαφέρουν μεταξύ τους οι τεχνολογίες Data Science, Data Analytics και Machine Learning.

Τι είναι το Data Analytics;

Μπορούμε να δούμε το παρακάτω διάγραμμα Venn που παρουσιάστηκε από τον Hugh Conway το 2010 για να έχουμε μια σαφή ιδέα της Επιστήμης των Δεδομένων.

Από το διάγραμμα Venn, μπορούμε να δούμε ότι η Επιστήμη των Δεδομένων ενσωματώνει δεξιότητες Μαθηματικών, Στατιστικής και hacking. Εάν έχετε εξειδίκευση και σε αυτούς τους τρεις τομείς, τότε μπορείτε να κατακτήσετε την Επιστήμη των Δεδομένων χωρίς πολλή ταλαιπωρία.

Η Επιστήμη Δεδομένων ενσωματώνει διαφορετικές τεχνικές, όπως Καθαρισμός Δεδομένων, Προετοιμασία και Ανάλυση, για να κάνει ακριβείς ερμηνείες των Μεγάλων Δεδομένων. Είναι ευθύνη ενός Επιστήμονα Δεδομένων να συγκεντρώσει σχετικά δεδομένα από διαφορετικές πηγές και να εφαρμόσει τη Μηχανική Μάθηση, την Προγνωστική Ανάλυση και την Ανάλυση Συναισθήματος για την επίτευξη των επιθυμητών στόχων. Η Επιστήμη Δεδομένων μπορεί να διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στη διαδικασία λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων. Μπορείτε να κατακτήσετε τις δεξιότητες στην Επιστήμη Δεδομένων με μας Εκπαίδευση Επιστήμης Δεδομένων στο Χαϊντεραμπάντ σειρά μαθημάτων.

Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;

Ο Αναλυτής Δεδομένων είναι ένας επαγγελματίας που διαθέτει σύνολα δεξιοτήτων που περιλαμβάνουν Περιγραφική Στατιστική, Οπτικοποίηση Δεδομένων και κοινοποιεί σημεία δεδομένων για σχετικά συμπεράσματα. Οι αναλυτές δεδομένων πρέπει να έχουν καλή γνώση των στατιστικών και την αντίληψη να οπτικοποιούν τα δεδομένα. Η ανάλυση δεδομένων μπορεί να θεωρηθεί ως αρχάριο επίπεδο της Επιστήμης Δεδομένων.

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;

Η Μηχανική Μάθηση μπορεί να ερμηνευτεί ως μια προηγμένη έννοια της Επιστήμης Δεδομένων που βοηθά στην πραγματοποίηση ακριβών προβλέψεων από τα Μεγάλα Δεδομένα. Οι αλγόριθμοι Machine Learning μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση δεδομένων για την ακριβή πρόβλεψη των μελλοντικών τάσεων για αυτό το θέμα. Το καλύτερο παράδειγμα μηχανικής μάθησης σε χρήση είναι ο αλγόριθμος Machine Learning του Facebook. Αναλύει τα ιστορικά δεδομένα των χρηστών και προτείνει άρθρα και ειδοποιήσεις στη ροή ειδήσεων που ευθυγραμμίζονται απόλυτα με τα ενδιαφέροντα των χρηστών.