مقایسه علم داده و یادگیری ماشین

مقایسه علم داده و یادگیری ماشین به تازگی خیلی محبوب شده است.

هر دو آن ها ایده حوزه فناوری از مهمترین ها محسوب می شوند.

با استفاده از این دو فناوری، مردم در حال ساخت محصولات جدید، خدمات و انواع دیگر سیستم های زیرساختی خویش هستند.

هم علم داده و هم یادگیری ماشین به بخشی ضروری از دنیای تجارت تبدیل شده اند.

تقریبا هر شرکتی می خواهد به سرعت از این دو فناوری در کارهای خود استفاده کند.

بنابراین، اگر می خواهید بدانید که تفاوت علم داده با یادگیری ماشین چیست، این مقاله را بخوانید.

این مقاله همه چیزهایی را که باید در مورد تفاوت های علم داده و یادگیری ماشین بدانید را به شما نشان می دهد.

بیایید قبل از اینکه تفاوت های آن ها را بررسی کنیم، چندین مفهوم را بررسی کنیم.

“علم داده” دقیقا چیست؟

علم داده زیرشاخه ای از علوم کامپیوتر است که روی مطالعه داده ها و چگونگی استخراج معنا از آنها تمرکز دارد.

یکی از حوزه های مهم امروزی است.

دوره آموزش هوش مصنوعی

روشی برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها است.

علم داده اصول و شیوه های رشته های مختلف از جمله هوش مصنوعی، ریاضیات، آمار و مهندسی کامپیوتر را با هم ترکیب می کند و از آن ها استفاده می کند.

دانشمندان داده از الگوریتم‌ها، روش­ها، سیستم‌ها و ابزارهای مختلفی برای به دست آوردن بینش از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده می‌کنند.

سپس این داده‌ها توسط کسب‌وکارها، دولت و سایر سازمان‌ها برای کمک به بهبود محصولات و خدمات، تولید درآمد، ایجاد زیرساخت‌های برتر و سیستم‌های عمومی و دستیابی به اهداف مختلف دیگر استفاده می‌شود.

چرا علم داده مهم است؟

علم داده یکی از مهم ترین رشته های امروزی است.

ترکیب ابزارها، روش‌شناسی‌ها و فناوری‌های مختلف در یک حوزه واحد چیزی است که علم داده را به یک رشته ضروری تبدیل می‌کند.

موفقیت شرکت ها در حال حاضر به شدت به توانایی آنها در استفاده موثر از داده ها بستگی دارد.

دانشمندان داده از تکنیک هایی مانند تشخیص الگو و داده کاوی برای استخراج بینش مفید از مقادیر انبوه داده که ممکن است ساختار یافته یا بدون ساختار باشند استفاده می کنند.

علم داده به دلیل طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها که ممکن است در آن‌ها کاربرد داشته باشد، از کارهای ساده‌ای مانند درخواست از سیری یا الکسا برای توصیه‌ها گرفته تا اهداف پیچیده‌تر مانند کنترل یک خودروی خودران بسیار مهم است.

علوم کامپیوتر، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، آمار، استنتاج، تکنیک‌های یادگیری ماشین و فناوری‌های پیشرفته، همگی در حوزه وسیع علم داده گنجانده شده‌اند.

پلتفرم هوش مصنوعی به زبان فارسی

“یادگیری ماشین” دقیقا چیست؟

یادگیری ماشینی حوزه هوش مصنوعی است.

از الگوریتم هایی برای استخراج داده ها برای بینش در مورد الگوهای آینده به منظور پیش بینی استفاده می کند.

مهندسان نرم افزار از مدل های تعبیه شده در کد برای انجام تحلیل های آماری و درک بهتر روند داده ها استفاده می کنند.

از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی در مورد علایق و خواسته‌های کاربران با تجزیه و تحلیل اقدامات گذشته آنها و سپس ارائه پیشنهادهایی در مورد موارد، خدمات و مقالات مرتبط استفاده می‌شود تا آنها را بررسی کنند.

بسیاری از برندهای مشهور، از جمله گوگل، مایکروسافت، بایدو، و غیره، از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا در بازی جلوتر بمانند.

یادگیری ماشین بخشی جدایی ناپذیر از رشته به سرعت در حال گسترش علم داده است.

روش‌ها و مفاهیم یادگیری ماشینی هم در حوزه‌های علم داده و هم در حوزه‌های غیر مرتبط با علم داده استفاده می‌شوند.

هر زمان که نیاز باشد، دانشمندان داده اغلب از یادگیری ماشینی در کار خود استفاده می کنند، چه برای کمک به تجزیه و تحلیل روندها و چه برای به دست آوردن سریعتر اطلاعات بیشتر.

چرا یادگیری ماشینی مهم است؟

یادگیری ماشینی برای تجارت امروزی بسیار مهم است. به شرکت ها کمک می کند تا رفتار مشتری را بهتر درک کنند، عملیات داخلی را ساده کنند و محصولات جدید ایجاد کنند.

یادگیری ماشینی در چند دهه گذشته محبوبیت زیادی به دست آورده است و به بخشی جدایی ناپذیر از دنیای تجارت تبدیل شده است. بسیاری از کسب‌وکارها، از جمله فیس‌بوک، اپل، مایکروسافت، بایدو، گوگل و اوبر اکنون از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا خود را از رقبای خود متمایز کنند.

مقایسه علم داده و یادگیری ماشین: تفاوت بین این دو

علم داده مجموعه ای از الگوریتم ها، ابزارها و رویکردهای یادگیری ماشینی است که به شما امکان می دهد الگوهای پنهان را در داده های خام شناسایی کنید.

از سوی دیگر، یادگیری ماشینی، زیر شاخه ای از علوم کامپیوتر است که بر برنامه نویسی سیستم تمرکز دارد تا به طور خودکار یاد بگیرد و با تجربه بهبود یابد.

علم داده فرآیند استخراج اطلاعات ارزشمند از مجموعه داده های بزرگ با استفاده از طیف گسترده ای از تکنیک های آماری، محاسباتی و ریاضی است.

از سوی دیگر، یادگیری ماشینی به سیستمی اطلاق می‌شود که می‌تواند از داده‌ها از طریق خود بهبودی و بدون کدگذاری منطقی صریح توسط برنامه‌نویس، از داده‌ها یاد بگیرد. این نوع سیستم را سیستم یادگیری خودمختار می نامند.

علم داده یک حوزه بین رشته ای است که اطلاعات را از انواع مجموعه داده های ساختاریافته و بدون ساختار از طریق استفاده از روش های علمی، الگوریتم ها و سیستم های کامپیوتری استخراج می کند.

یادگیری ماشین رشته ای از علوم کامپیوتر است که به مطالعه الگوریتم ها و مدل های آماری می پردازد.

روش‌های ساده در علم داده با وجود کاربرد محدودشان ممکن است استفاده شوند. از سوی دیگر، توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین دشوار است.

علم داده زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی نیست زیرا بر روی انواع مختلفی از مشکلات تمرکز می کند. از طرف دیگر، حوزه یادگیری ماشینی در زیر هوش مصنوعی قرار می گیرد.

علم داده راهی است که می‌تواند به شما در درک بینش از داده‌ها و در عین حال در نظر گرفتن تمام پیچیدگی‌های دنیای واقعی کمک کند، و یادگیری ماشین روشی است که می‌تواند به شما در پیش‌بینی نتیجه برای مقادیر جدید پایگاه داده کمک کند.

علم داده به شما اجازه می دهد تا بینش هایی را از داده ها ایجاد کنید و در عین حال با پیچیدگی های دنیای واقعی نیز سر و کار داشته باشید. یادگیری ماشینی تکنیکی برای کسب دانش به صورت خودکار از طریق تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها و پیش بینی آینده است.

بشتر داده های ورودی در قالبی قابل خواندن توسط انسان تولید می شوند و بعد از آن این داده ها توسط انسان خوانده و تجزیه و تحلیل می شوند.

داده هایی که به یادگیری ماشین داده می شوند، به ویژه برای الگوریتم های مورد استفاده، تبدیل می شوند.

علم داده یک فرآیند کامل است. کل فرآیند علم داده شامل یادگیری ماشینی به عنوان یکی از مراحل جداگانه آن است.

علم داده از مقادیر زیادی RAM و ذخیره سازی حالت جامد برای جلوگیری از مشکلات ورودی/خروجی استفاده می کند. در زمینه یادگیری ماشین، از GPUها برای سرعت بخشیدن به محاسبات زمان بر استفاده می شود.

مهارت های کلیدی مورد نیاز برای دانشمند داده شدن

شغل دانشمند داده یکی از پردرآمدترین شغل های امروزی است. برای کار به عنوان یک دانشمند داده، باید توانایی هایی در برنامه نویسی و تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کنید.

در اینجا برخی از مهارت‌های ضروری وجود دارد که برای موفقیت به عنوان یک دانشمند داده باید توسعه دهید:

• تخصص در چندین زبان برنامه نویسی، از جمله Python، R، SQL، و SAS و غیره.
• کار با داده های سازمان یافته و بدون ساختار را در تنظیمات مختلف تجربه کنید.
• مدیریت پایگاه داده و توانایی های پردازش داده ها.
• توانایی پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها مطابق با نیازهای بازار.
• درک مفاهیم ریاضی، داده های آماری و احتمال آماری
• آشنایی با الگوریتم ها و مدل های مورد استفاده در یادگیری ماشینی
• توانایی همکاری و برقراری ارتباط موثر.

مهارت های کلیدی مورد نیاز برای مهندسی یادگیری ماشین

اگر می خواهید یک مهندس یادگیری ماشین باشید، باید مهارت های زیر را داشته باشید:

• دانش و تجربه در علوم کامپیوتر، به ویژه با توجه به ساختار داده، طراحی الگوریتمی، و طراحی معماری
• درک کاملی از روش های آماری و احتمال
• آشنایی با رشته های مهندسی نرم افزار و طراحی سیستم
• تخصص در چندین زبان برنامه نویسی، از جمله Python، R، و دیگران.
• توانایی مدل سازی و تحلیل داده ها.

نقش و مسئولیت های دانشمندان داده

در اینجا لیستی از نقش ها و مسئولیت های دانشمندان داده آمده است:

• اطلاعات مربوط به مدیریت داده های بدون ساختار
• جمع آوری اطلاعات و ارزیابی سودمندی آن.
• تخصص عملی در استفاده از زبان کدگذاری پایگاه داده SQL
• قادر به درک طیف گسترده ای از توابع تحلیلی
• کاربرد داده کاوی برای پردازش، تمیز کردن و بررسی یکپارچگی داده ها.
• همکاری با مشاوران با تجربه DevOps به منظور کمک به مشتریان در عملیاتی کردن مدل های خود.

وظایف و مسئولیت مهندسان یادگیری ماشین

در اینجا لیستی از نقش ها و مسئولیت های مهندسان یادگیری ماشین آمده است:

• آشنایی با توسعه داده ها و مدل سازی آماری
• درک درستی از الگوریتم ها و استفاده از آنها
• پردازش بر اساس زبان طبیعی
• آشنایی با طراحی معماری داده
• رویکردهای نمایش متن
• درک جامع از تکنیک های مختلف برنامه نویسی
• آشنایی با روش های احتمالی و آماری
• تخصص در سیستم های یادگیری ماشین و همچنین فناوری یادگیری عمیق
• درک عمیق از ابزارها و الگوریتم های یادگیری ماشین

جمع بندی

بنابراین، فهمیدیم که بین علم داده و یادگیری ماشین تفاوت وجود دارد.

امیدواریم این مقاله به شما در انتخاب شغل بهتر کمک کند.

هر دو این مفاهیم با یکدیگر کار می کنند و به دلیل مزایایی که به مشاغل ارائه می دهند، بسیار مورد تقاضا هستند.

البته، هم علم داده و هم یادگیری ماشین فرصت‌های شغلی سودآوری را ارائه می‌دهند، زیرا به عنوان مهم‌ترین فناوری‌ها در دنیای مدرن در نظر گرفته می‌شوند.

اکنون بیایید نگاهی به سوالات متداول مربوط به علم داده و یادگیری ماشین بیندازیم.

سوالات متداول

1. آیا ارتباطی بین علم داده و هوش تجاری وجود دارد؟

بله، بین علم داده و هوش تجاری رابطه معناداری وجود دارد.

سیستم های داده ادغام شده در معماری یک سازمان به عنوان سیستم های هوش تجاری شناخته می شوند.

وقتی ابزارهای هوش تجاری به درستی ادغام شوند، علم داده را در همه جا تسهیل می کنند.

سیستم های هوش تجاری به طور خودکار داده ها را از منابع مختلف استخراج کرده و در یک مخزن ذخیره می کنند.

هر یک از این مخازن به عنوان منبع داده برای یک دانشمند داده عمل می کند.

علاوه بر این، این مخازن میزان کاری را که یک دانشمند داده باید برای جمع آوری داده انجام دهد، کاهش می دهد.

2. گزینه های شغلی مختلف در زمینه های یادگیری ماشین و علم داده چیست؟

امروزه هم یادگیری ماشین و هم علم داده بسیار مورد توجه هستند.

می توانید از یادگیری ماشین برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین، یک توسعه دهنده نرم افزار متخصص در ML، یک دانشمند پردازش زبان طبیعی یا یک دانشمند داده استفاده کنید.

علم داده می تواند شما را برای مشاغل مختلف از جمله توسعه هوش تجاری، تجزیه و تحلیل داده ها، معماری داده ها، مهندسی داده، و مهندسی یادگیری ماشین و غیره آماده کند.

به یاد داشته باشید که برای بیشتر موقعیت ها، به یک پیش زمینه قوی در تئوری ریاضی، روش شناسی آماری و اصول مهندسی نرم افزار نیاز دارید. با این وجود، برخی از وظایف ممکن است نیاز به سطحی از تخصص داشته باشند.

به این معنی که مهندسان یادگیری ماشین باید مهارت های برنامه نویسی بیشتری داشته باشند.

3. کدام رشته، علم داده یا یادگیری ماشین، درآمد بیشتری دارند؟

وقتی صحبت از درآمد به میان می‌آید، مهندسان یادگیری ماشین به دلیل ماهیت نقش ها و مسئولیت های شغلی آنها بیش از دانشمندان داده درآمد دارند.

معمولا از مهندسان یادگیری ماشین انتظار می رود که دانش تخصصی داشته باشند.

حوزه علم داده تاکید بیشتری بر آمار دارد، در حالی که یادگیری ماشینی علاوه بر آمار، تاکید بیشتری بر علوم رایانه دارد.

قطعا شغل مهندسان یادگیری ماشین پیچیده‌تر از شغل دانشمند داده است.

4. چگونه بین علم داده و یادگیری ماشین یکی را انتخاب کنیم؟

وقتی صحبت از انتخاب بین علم داده و یادگیری ماشین می شود، انتخاب یکی از آنها دشوار است.

در حقیقت، علم داده و یادگیری ماشین هر دو مکمل هستند هم هستند.

به عنوان یک دانشمند داده، شما باید حداقل درک اولیه ای از یادگیری ماشین داشته باشید تا بتوانید حجم عظیمی از داده های بزرگ را که هر روز تولید می شود مدل سازی و درک کنید.

حوزه علم داده بسیار جامع است اما به ویژه چالش برانگیز نیست.

نقش یک دانشمند داده را می توان به زیرشاخه های مختلفی تقسیم کرد زیرا از مراحل متعددی تشکیل شده است.

اگر روش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مناسب برای کار با داده‌ها را بیاموزید و تخصص موضوع مورد نیاز را به دست آورید، می‌توانید مهارت‌های خود را به عنوان یک دانشمند داده توسعه دهید، حتی اگر تجربه قبلی در برنامه‌نویسی نداشته باشید.

اگر می خواهید به عنوان دانشمند داده شروع به کار کنید، یادگیری R بسیار مهم است.

5. علم داده در مقابل یادگیری ماشین: کدام یک برتر است؟

هر زمینه ای اهمیت خاص خود را در دنیای تجارت دارد.

البته، نقش ها و مسئولیت ها برای هر دو پروفایل متفاوت است، اما شباهت های خاصی وجود دارد.

به عنوان مثال، اگر می‌خواهید به عنوان دانشمند داده شروع به کار کنید، برای مدل‌سازی و درک حجم عظیمی از داده‌های بزرگ، باید درک درستی از یادگیری ماشین داشته باشید.

اگر از کار با حجم زیادی از داده ها لذت می برید و علاقه مند به دنبال کردن شغلی در دنیای تجارت هستید، احتمالا باید علم داده را در نظر بگیرید.

اگر می خواهید به عنوان یک مهندس در طراحی الگوریتم ها با استفاده از یادگیری ماشین کار کنید، احتمالا باید به حوزه یادگیری ماشین بپردازید.

انتخاب با شماست! شما باید بفهمید که کدام رشته شما را بیشتر جذب می کند.