今天的世界严重依赖数据。我们产生的数据量每年都在以指数形式增长。每天至少产生2.5万亿字节的数据--如果你不知道的话，这是一个由18个零组成的数字在这些数据里面，我们可以找到关于如何在更短的时间内获得更好的结果的重要见解，无论是制造业、医学，还是教育。
数据科学、数据分析和机器学习这些术语在谈论从这些数据中获得意义时经常被互换使用。但这是错误的。事实上，机器学习、数据科学和数据分析是追求不同目标的不同领域。
在这篇文章中，我们将谈谈它们之间的区别，以便你能正确使用它们。让我们开始吧!
什么是数据分析学？
数据分析是一个研究如何收集、处理和解释数据的领域。数据分析通常应用于大公司，这些公司收集有关客户的数据，并应用数据驱动的方法，使其产品和服务更好。这种方法使企业在做决策时能够专注于客观事实。
什么是数据科学？
数据是可以以文本、数字、音频或视频格式存在的信息。数据科学是一门高度跨学科的科学，应用机器学习算法、统计方法、数学分析来从数据中提取知识。此外，这一领域还研究如何与数据打交道--制定研究问题，收集数据，为分析进行预处理，存储数据，进行分析，并在报告和可视化中展示研究结果。
用于分析的数据来自不同的渠道，而且增长速度很快，所以分析它超出了人类的能力。至少，如果没有特殊的工具和技术。
因此，要在数据科学领域工作，就需要有一套多样化的技术技能。他们需要知道编程和计算机科学，但也需要统计学、数学和数据可视化。此外，重要的是拥有一个研究导向的头脑，能够注意到知识的差距，并提出问题，以帮助填补这些差距。
今天，数据科学是许多行业的一个组成部分。使用数据有助于公司更好地了解他们的客户，优化业务流程，并提供更好的产品。他们不再指望某人的高度主观意见，而是有数字和事实来为他们服务。
什么是机器学习？
机器学习是计算机科学的一个分支，研究如何使计算机在不被明确编程的情况下一步步解决问题。这个领域包括各种方法，通常分为监督、无监督和强化学习方法。这些类型的ML都有其优点和缺点。学习是通过将算法应用于数据而发生的。每个ML组都使用不同的算法。机器学习中的算法是做一个过程的指令。它们在数据上运行，进行模式识别并从中 "学习"。
然而，今天机器学习中最被炒作的算法是神经网络。这些算法试图模拟活生生的人类大脑的运作。它们能够分析大量的数据并从中提取模式和规则。不同类型的神经网络更适合于解决不同的任务。
为了部署算法，监测它们的性能，并为它们的训练提出更好的参数，我们需要一个科学领域来解释如何正确地做到这一点。机器学习研究如何建立一个适合某个数据集的模型，但在其他数据集上也能发挥作用。一个高质量的模型，显示可重复的结果，是机器学习的主要产出。
数据科学和数据分析之间的区别是什么？
这两个领域都与数据紧密相连，所以很容易被混淆。然而，数据分析的概念比数据科学更广泛。
数据科学意味着围绕数据有一个科学密集型的任务。它是一个你试图回答的研究问题，或者一个你可以通过从数据中提取洞察力来解决的严重问题。数据科学任务的例子是识别和预测疾病或提供个性化的医疗保健建议。通常情况下，这些任务相当复杂，所以数据科学家最常在团队中工作。
数据分析师与某些类型的产品一起工作。通常涉及用户数据，他们主要服务于商业目的，进行数据分析。数据分析师可以成为任何公司的一个组成部分，无论它有多小。
总的来说，这两种职业之间没有明确的界限，而是一个光谱。但是，数据分析是一个非常应用的专业。他们的主要任务是为企业从这些数据中获取价值。而数据科学家首先是一个具有高级学术准备并以研究为导向的科学家。
数据分析和数据挖掘之间的区别是什么？
数据分析常常与另一个术语--数据挖掘相混淆。事实上，数据挖掘和数据分析是任何想称自己为 "数据驱动 "的项目的不同步骤。
数据挖掘是第一位的。它描述了在一个数据集或许多数据集中发现有用模式的程序。为了找到你所需要的东西，你必须经历的数据量可能是巨大的，这就是为什么这个过程被称为 "挖掘"--它就像在坚固的岩石中寻找钻石。
数据分析是处理数据的下一个步骤。分析师需要去除多余的数据，对其进行清理，并对数据集进行转换，以揭示有价值的见解。
数据科学和机器学习之间的区别
数据科学是研究数据以及如何从中提取意义的领域，而机器学习则专注于建立可以通过数据自我学习的模型的工具和技术。
数据科学家通常是一个研究人员，他们运用自己的技能来提出研究方法，并与算法背后的理论合作。一个机器学习工程师建立模型。他们为一个特定的问题选择最合适的算法，并试图通过在数据上运行实验来实现某些可重复的结果。
| 数据分析 | 数据科学 | 机器学习 | |
| 目标 | 从通常相当小的数据集中提取相关信息 | 对各种数据源进行操作，以证明或反驳某种假说 | 开发软件，通过从数据中提取意义进行自我学习 |
| 工具类 | 涉及到在结构化数据上使用分析应用程序 | 涉及使用ML工具来处理结构化和非结构化的数据 | 涉及到使用ML算法和分析模型 |
| 范围 | 包括预测性建模、风险分析和其他 | 涉及到数据采集、数据清洗、数据调查等。 | 包括有监督的、无监督的、半监督的学习 |
| 输出 | 趋势分析 | 基于关键数据的报告 | ML模型 |
这些领域的主要区别。
进入这些行业需要的技能
如果你想在这些领域中的任何一个领域工作，数据分析、数据科学和机器学习需要你拥有不同的技能。
数据分析
如果你想从事数据分析师的工作，你必须拥有必要的硬技能来收集和处理数据。为此，你将需要知道一种编程语言，通常是R或Python，因为这些语言有丰富的库，可以帮助你处理数据。接下来，你将需要结构化查询语言（SQL）来查看、管理和访问你正在使用的信息。最后，数据分析师经常要向客户或其他利益相关者介绍他们的发现结果。因此，你将需要学习如何进行数据可视化，例如，在谷歌图表、Tableau、Grafana的帮助下。你还需要自信和良好的演讲技巧。
数据科学
数据科学家是一个经常需要制定和证明或反驳假设的人。这就是为什么如果你选择这个职业，重要的是要有扎实的学术背景，能够系统地、有条不紊地处理问题。数据科学团队经常发表论文，报告有关他们的实验结果，并吸引公众对他们正在研究的问题的关注。因此，如果你远离学术界，这份工作对你来说可能很难。然而，一切都取决于你所从事的项目的类型。
更实际地讲，你需要知道数学和统计学，以及数据挖掘、清理和处理技术。编程和机器学习技术的知识肯定是有用的，因为你经常要建立ML模型，从数据中得出意义。
机器学习
应用数学是机器学习工程师武库中相当重要的一项技能。一旦你开始在复杂的项目上工作，你会发现开箱即用的模型并不像你希望的那样好用，你将不得不寻找解决方案。如果你有很好的数学理论和统计学知识，你的工作就会更有效率。
机器学习专家也是一名工程师，所以编程是必不可少的。Python是机器学习最常见的选择，然而，还有其他语言在这个领域越来越受欢迎，如Julia。
最后，机器学习是一个巨大的领域，所以你可能要选择你要专攻的领域。例如，如果你对自然语言处理感兴趣，学习语言学是很有用的。但对于其他领域，如计算机视觉，语言学就不那么有用了。
