data science и машинное обучение чем отличается

В чем разница между наукой о данных, анализом данных, большими данными, аналитикой, дата майнингом и машинным обучением

В последнее время слово big data звучит отовсюду и в некотором роде это понятие стало мейнстримом. С большими данными тесно связаны такие термины как наука о данных (data science), анализ данных (data analysis), аналитика данных (data analytics), сбор данных (data mining) и машинное обучение (machine learning).

Почему все стали так помешаны на больших данных и что значат все эти слова?

Почему все молятся на биг дату

Чем больше данных, тем сложнее с ними работать и анализировать. Математические модели, применимые к небольшим массивам данных скорее всего не сработают при анализе биг даты. Тем не менее в науке о данных большие данные занимают важное место. Чем больше массив, тем интересней будут результаты, извлеченные из глубоких недр большой кучи данных.

Преимущества больших данных:

Наука о данных

Наука о данных это глубокие познания о выводимых данных. Чтобы заниматься наукой о данных необходимо знать математику на высоком уровне, алгоритмические техники, бизнес-аналитику и даже психологию. Все это нужно чтобы перелопатить огромную кучу инфы и обнаружить полезный инсайт или интересные закономерности.

Наука о данных базируется вокруг строгих аналитических доказательств и работает со структурированными и не структурированными данными. В принципе все, что связано с отбором, подготовкой и анализом, лежит в пределах науки о данных.

Примеры применения науки о данных:

Аналитика

Аналитика — это наука об анализе, применении анализа данных для принятия решений.

Аналитика данных предназначена для внедрения инсайтов в массив данных и предполагает использование информационных запросов и процедур объединения данных. Она представляет различные зависимости между входными параметрами. Например, автоматически выявленные, не очевидные связи между покупками.

В науке о данных для построения прогнозируемой модели используются сырые данные. В аналитике зачастую данные уже подготовлены, а отчеты может интерпретировать практически любой юзер. Аналитику не нужны глубокие знания высшей математики, достаточно хорошо оперировать данными и строить удачные прогнозы.

Анализ данных

Анализ данных — это деятельность специалиста, которая направлена на получение информации о массиве данных. Аналитик может использовать различные инструменты для анализа, а может строить умозаключения и прогнозы полагаясь на накопленный опыт. Например, трейдер Forex может открывать и закрывать трейдерские позиции, основываясь на простых наблюдениях и интуиции.

Машинное обучение

Машинное обучение тесно связано с наукой о данных. Это техника искусственного обучения, которую применяют для сбора больших данных. По-простому это возможность обучить систему или алгоритм получать различные представления из массива.

При машинном обучении для построения модели прогнозирования целевых переменных используется некий первичный набор знаний. Машинное обучение применимо к различным типам сложных систем: от регрессионных моделей и метода опорных векторов до нейронных сетей. Здесь центром является компьютер, который обучается распознавать и прогнозировать.

Примеры алгоритмов:

Отбор данных

Сырые данные изначально беспорядочны и запутаны, собраны из различных источников и непроверенных записей. Не очищенные данные могут скрыть правду, зарытую глубоко в биг дате, и ввести в заблуждение аналитика.

Дата майнинг — это процесс очистки больших данных и подготовки их последующему анализу или использованию в алгоритмах машинного обучения. Дата майнеру нужно обладать исключительными распознавательными качествами, чудесной интуицией и техническими умениями для объединения и трансформирования огромного количества данных.

Источник

Чем отличаются наука о данных, анализ данных и машинное обучение

Перевод статьи Клеофаса Мулонго «Difference Between Data Science, Analytics And Machine Learning».

Наука о данных, машинное обучение и анализ данных это три главные сферы деятельности, получившие в последние годы огромную популярность. Для профессионалов в этих областях настал их звездный час. Спрос на них на рынке труда высок. Предсказывают, что к 2020 году в этих сферах деятельности будет много открытых вакансий.

Так что же означают эти названия? Чем отличаются эти сферы деятельности? Чтобы ответить на эти и другие вопросы, мы сравнили науку о данных, машинное обучение и анализ данных.

Наука о данных

Что такое наука о данных?

Хотя этот предмет имеет множество определений, мы воспользуемся самым распространенным, которое будет понятно всем. Наука о данных это концепция, которая используется для работы с большими данными. Эта концепция включает аспекты подготовки данных, очистки данных и анализа данных.

В нормальных обстоятельствах человек, занимающийся наукой о данных, собирает данные из различных источников и применяет различные техники для того чтобы извлечь из этих наборов данных осмысленную информацию. Среди часто используемых при этом методов можно назвать предикативную аналитику, анализ настроений и даже машинное обучение.

Люди, занимающиеся наукой о данных, рассматривают эти данные с точки зрения бизнеса. Они стараются делать прогнозы максимально точно, поскольку на их основе могут приниматься решения.

Навыки, необходимые, чтобы заниматься наукой о данных

Вы хотите быть профессиональным data scientist? Есть несколько ключевых областей специализации, на которых вам нужно будет сфокусироваться. Это программирование, аналитика и предметная область (узкоспециальные знания).

Вам нужно будет приобрести следующие знания и навыки:

Машинное обучение

Начнем с главного. Что такое машинное обучение?

Машинное обучение можно описать как процесс использования алгоритмов для тщательного исследования данных и извлечения из них осмысленной информации. Машинное обучение также может использовать заданные наборы данных для предсказания будущих тенденций. Годами программное обеспечение для машинного обучения использует статистический и предикативный анализ для определения шаблонов и выявления в них скрытых, но имеющих значение знаний.

Прекрасным примером реализации машинного обучения в жизни является алгоритм Facebook. Этот алгоритм создан для изучения вашего поведения в этой социальной сети. Полученные знания он затем использует для формирования вашей ленты. Amazon изучит ваше поведение в браузере, чтобы рекомендовать вам продукты, которые вы, вероятно, захотите купить. То же самое касается Netflix. Он будет рекомендовать вам фильмы, исходя из ваших привычек браузинга.

Что нужно, чтобы стать экспертом в машинном обучении?

Если рассматривать строго, то машинное обучение можно считать ответвлением как информатики, так и статистики. Если вы планируете остановить свой выбор на этой карьере, вам следует:

Чем отличаются наука о данных и машинное обучение?

Наука о данных это широкое поле деятельности, которое включает в себя многие дисциплины. Машинное обучение подпадает под понятие науки о данных, ведь оно применяет несколько техник, обычно используемых в этой сфере.

А вот наука о данных может быть производной машинного обучения, а может и не быть. Она включает в себя много дисциплин, в отличие от машинного обучения, которое концентрируется на одном предмете.

Анализ данных

Анализ данных, чтобы прийти к какому-то выводу, влечет за собой появление описательной статистики и визуализации данных. Он очень связан со статистикой. Аналитик должен уметь работать с числами. В большинстве случаев анализ данных рассматривается как базовая версия науки о данных.

Если вы занимаетесь анализом данных, вы должны хорошо уметь объяснять разнообразные причины, почему данные именно такие, какие есть. Вы должны уметь представлять данные таким образом, чтобы они были понятны каждому, а не только экспертам.

Какие навыки нужны, чтобы работать в сфере анализа данных?

Вы должны хорошо разбираться в следующих областях знаний:

Как видите, все три сферы деятельности тесно связаны друг с другом. Однако между ними существуют различия, о которых мы вам и рассказали в нашей статье. Надеемся, теперь вы сможете лучше различать науку о данных, машинное обучение и анализ данных.

Источник

Data Science и Machine Learning: с чего начать и где учиться

Меня зовут Ольга Мажара, я преподаю «Искусственный интеллект» в КПИ им. Игоря Сикорского и являюсь Senior Java Developer в Intellias.

Я училась в КПИ на теплоэнергетическом факультете по специальности программист. В то далекое время Data Science и ML не были мейнстримом и изучались фрагментарно в рамках других курсов, таких как ИИ или математические методы. Позже, после окончания аспирантуры, преподавала машинное обучение на этой же кафедре. Параллельно работала в Samsung R&D Institute Ukraine. Многие кухонные разговоры на работе были посвящены подходам к изучению Data Science, и мне было интересно сравнивать мнение коллег и студентов.

Сейчас я преподаю на факультете информатики и вычислительной техники. Сегодня Data Science и Machine Learning стали довольно популярны — четверть дисциплин и половина дипломных работ на курсе посвящены этому направлению. Однако, если раньше была проблема в недостатке информации, сейчас есть запрос на структуризацию и помощь в выборе курса, который даст необходимый для работы минимум навыков.

Данная статья написана для тех, кто хочет попробовать себя в Data Science и машинном обучении, но не знает, с чего начать и какие знания для этого нужны.

Что такое Data Science и Machine Learning

Прежде чем говорить об обучении, начнем с разбора терминологии. Data Science — это общее наименование дисциплин по изучению данных, а Machine Learning — это подразделение Data Science, которое занимается построением умных моделей. Такие модели могут использоваться для предсказания покупки товара пользователем, рекомендаций в соцсетях (рекомендательные системы), распознавания изображений и так далее.

Data Science специалисты занимаются исследованиями. В иностранных компаниях такой должности соответствуют позиции research-инженеров — это в большей мере математики, которые работают с теоретической частью алгоритмов и исследуют разнообразные закономерности. Machine Learning инженеры, в свою очередь, занимаются построением моделей на основе полученных данных. Но такое разделение существует лишь в теории или же только в некоторых странах.

В Украине Data Science и Machine Learning ранее использовались как слова-синонимы, сейчас же эти понятия уже начинают разделять. В наших реалиях вакансии, где необходимо знание Machine Learning, зачастую называются Data Scientist и наоборот. Поэтому, если вы хотите работать с данными, вам следует изучить и то, и другое.

Процесс обучения Data Science и Machine Learning можно разбить на пять блоков:

Рассмотрим каждый из них более детально.

Математика

Для начала давайте разберемся, нужна ли вообще математика в работе с Data Science и Machine Learning. Коротким ответом будет: да, нужна. Безусловно, есть много примеров того, как успешные Data Scientists занимают призовые места на Кaggle-соревнованиях, не имея при этом технического образования. Но даже они согласятся, что знание математики дает значительное преимущество в работе с Data Science.

Несмотря на то, что почти все алгоритмы реализуются в библиотеках Python и R, понимание базовых математических концепций значительно упростит вашу учебу и выполнение прикладных задач. Кроме того, в большинстве статей о машинном обучении содержатся математические выкладки, читать которые без знаний математики будет затруднительно.

Для успешной работы минимально нужно понимать три раздела математики:

Язык программирования

Для работы с данными вы должны уметь программировать. Например, чтобы загрузить данные, распарсить, синтезировать новые признаки или воплотить в жизнь любую другую вашу идею. Основным языком программирования большинства Data Science специалистов является Python.

Python сам по себе очень простой язык, в нем реализовано множество библиотек для обработки и анализа данных. Популярные ранее R и Matlab сегодня встречается все реже и реже, поэтому, если вы только начинаете осваивать Data Science, сосредоточьтесь на изучении Python.

Базовые алгоритмы машинного обучения

Для того чтобы начать свой профессиональный путь в машинном обучении, вам необходимо знать основные классы задач Machine Learning, какие существуют алгоритмы и какие подходы позволяют решить тот или иной класс задач. Вы также должны различать алгоритмы разных специализаций, понимать их преимущества и недостатки.

На Coursera есть хороший курс с легкой и наглядной подачей материала, который поможет разобраться во всех этих аспектах. Несмотря на то, что в этом курсе используется Octave, а не Python, вам стоит его пройти. Здесь изучите основы и принципы машинного обучения, а также получите необходимые знания по линейной алгебре. Курс не требует какой-либо предварительной подготовки и подходит всем, кто собирается изучать Data Science.

Теоретическая часть курсов на Coursera бесплатная, а практическая — платная. Но, если у вас нет возможности заплатить за практику, вы можете поискать решения других студентов и специалистов на гитхабе. Кроме того, есть различные специализированные курсы от университетов — Стэнфорда, Гарварда, Мичигана, Университета Дюка и так далее.

Также не забывайте, что машинное обучение — практическая дисциплина, поэтому очень важно применять полученные знания на реальных данных. Возьмите за правило заходить на Kaggle — это платформа для соревнований по Data Science. Здесь вы найдете множество датасетов, на которых сможете разобрать решения других участников и попрактиковать свои аналитические навыки. И со временем сможете попытать счастья в каком-нибудь открытом конкурсе.

Deep Learning

Имея базовое понимание принципов машинного обучения и знание Python, можно приступить к изучению Deep Learning. Это один из разделов машинного обучения, в основе которого лежит использование нейронных сетей. Тут я рекомендую к изучению курс Deep Learning Specialization.

Отдельные специализации

Отдельные специализации в машинном обучении можно проходить, когда вы изучили и материалы и решили несколько прикладных кейсов. Если подытожить, ваше обучение может выглядеть следующим образом:

Сложно ли выучить Data Science

Все зависит от вашего бэкграунда и склада ума. С хорошо развитыми аналитическими способностями и знанием математики ваш путь в Data Science будет довольно простым. Если вы на данный момент учитесь в школе или в университете, старайтесь участвовать в математических олимпиадах. Они помогут сформировать базис аналитического мышления и значительно облегчат освоение профессии в будущем.

Если же решили перейти в Data Science из другой сферы, я бы рекомендовала решать практические задачи на Kaggle. Решайте их самостоятельно, разбирайте решения других людей — все это помогает развивать логику и аналитику. Обратите внимание на блоги различных Data Scientists, YouTube-каналы с разбором и описанием того, как они строили модель, какую логику вкладывали в решение.

Кроме того, в свободном доступе есть много данных, на которых можно практиковаться. Возьмите, к примеру, статистику по заболеваемости COVID-19 и попробуйте найти закономерности (такой конкурс недавно проводили на Kaggle). Вы можете посмотреть на чужие хорошие решения, разобрать логику и постепенно улучшать свои знания алгоритмов. При постоянной практике и наличии аналитического мышления очень скоро вы начнете делать первые успехи в Data Science.

Что почитать

Хотя профильная литература может помочь в вашем обучении, не забывайте, что технологии развиваются очень быстро, а информация в книгах устаревает. Для успеха в Data Science важна практика, понимание предметной области, задач и инструментов, которыми владеете.

И все же советую почитать:

Підписуйтеся на Telegram-канал редакції DOU, щоб не пропустити найважливіші статті.

Источник

Data Science, ИИ и машинное обучение без программирования

Независимо от уровня ваших знаний, если вы хотите эффективно работать с данными и получать от этого удовольствие, вам необходимо знать о методах, не требующих написания кода.

Методы работы с данными, не требующие программирования, стали очень популярными и незаменимыми в наш информационный век. Если вы пользуетесь этими методами, то это не значит, что вы не умеете программировать. На самом деле, для работы с подобными инструментами навыки программирования необходимы. Data Science и искусственный интеллект – достаточно сложные области для применения методов работы с данными, не требующих написания кода. Тем не менее, ряд компаний и стартапов смогли использовать всю мощь искусственного интеллекта, чтобы раздвинуть границы технологий. Теперь утомительные задачи очистки данных и формирования прогнозов могут быть автоматизированы – и для этого не придется программировать. Obviously AI – одна из ведущих компаний, которой удалось создать платформу, дающую возможность специалистам в области Data Science и ИИ делать свою работу, не прибегая к написанию программного кода.

Зачем использовать методы, не требующие написания кода?

Возможно, вам интересно, почему я предлагаю специалистам в области Data Science и ИИ начать работать с данными без написания собственных программ. В этом посте я собираюсь рассказать о многочисленных преимуществах, которые дает использование подобных методов. Впрочем, следует отметить, что такой подход предназначен не для замены традиционных методов разработки, а для того, чтобы специалисты в области Data Science и инженеры по искусственному интеллекту могли выполнять свою работу еще лучше, чем прежде.

Это супер-быстро

Использование методов работы “без кода” (подобных тем, что предлагает Obviously AI) дает вам гибкость в работе и позволяет в 5 раз быстрее решать задачи, требующие написания специальных программ. Использование графических инструментов позволит вам ускорить процессы очистки и обработки данных. Сэкономленное время можно использовать для внесения других исправлений, благодаря чему вы сможете добиться максимальной продуктивности. Также Obviously AI дает вам возможность делать потрясающе точные прогнозы на основе ваших данных! Хорошее знание концепций, связанных с областью вашей работы, также является плюсом и поможет вам понять результаты вашего прогнозирования, сделанного с помощью инструментов вроде Obviously AI.

Это весело и интересно

Использование методов работы “без кода” может быть интересным. Obviously AI имеет очень привлекательный пользовательский интерфейс, который дает постоянное ощущение вовлеченности в работу. Вы буквально можете видеть увлекательные визуализации по мере того, как очищаете свои данные или делаете прогнозы на их основе. По сравнению с традиционными методами, работа с данными без написания собственных программ увлекает и дает возможность сконцентрироваться на текущей задаче.

Это повышает производительность

Сочетание хорошей теоретической базы и понимания концепций и принципов программирования повышает производительность труда при использовании инструментов, не требующих написания кода. Причина в том, что работа может быть выполнена очень быстро, а вы можете концентрироваться на конкретных задачах, не распыляя свое внимание. Вы можете работать с большими объемами данных в считанные секунды и автоматизировать целый ряд задач, что сэкономит вам кучу времени и избавит от лишнего стресса. Машинное обучение, не требующее разработки собственной программной реализации, позволяет предприятиям сосредоточиться на принятии решений и конкретных действиях – компании смогут работать с технологиями ИИ, не вкладываясь в разработку сложной системной инфраструктуры.

Про Obviously AI

Obviously AI упростила методы работы с технологиями машинного обучения до трех этапов. Теперь вы можете загрузить данные, нажать пару кнопок и сформировать прогнозы на основе своих данных, не написав ни строки кода. Эта платформа позволяет использовать машинное обучение кому угодно и делает его простым для всех, независимо от технической подготовки. Прогнозируйте доходы, оптимизируйте цепочку поставок, персонализируйте маркетинг, создавайте персоналии. Теперь вы можете знать, что будет дальше. Узнайте больше здесь.

Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:

Источник

Data Science против Machine Learning

DATA SCIENCE ACADEMY

Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.

Введение

Недавно мы с командой наткнулись на то, что не смогли договориться, кто или что такое «девелопер». Один сказал, что это предприниматель, который занимается созданием новой недвижимости; другой – что так модно назвать программного разработчика; финансовый директор сказал, что это аналитик, разрабатывающий стратегии развития компании, а рекламщик – фанат фотографии – с пеной у рта доказывал, что это проявитель для снимков.

Договориться у нас так и не получилось, а спор, как снежный ком, стал расти. В итоге мы узнали 4 значения слова «джоббер», пришлось объяснить девушке из финансового отдела, что «тестер» — это не пробный экземпляр духов в магазине, а «ресечер» – это помощник рекрутера.

Если вы подумали, что ошиблись: и вместо портала о финансах и аналитике попали в лингвистический онлайн-институт, то это не так. Вы попали как раз по адресу.

Если у нас возникли небольшие разногласия и вопросы по поводу современных названий профессий, то, возможно, у кого-то из вас тоже появлялись подобные вопросы, которые некогда было прояснить.

В этом мы решили вам помочь. Мы будем постепенно вводить вас в курс дела и освещать самые популярные и непонятные по названиям специальности. Вдруг вы всегда мечтали стать, например, трейдером, но пугающее название даже не давало Вам помыслить в ту сторону.

С этого дня SF Education – это единственный финансовый онлайн-институт с лингвистическим уклоном!))

Data Science vs Machine Learning

Сегодня поговорим о науке о данных и машинном обучении. А точнее об ученых по данным и инженерах машинного обучения (к специалистам, создающим лекции для станков ЧПУ, эта профессия не имеет никакого отношения).

Кажется, что даже у современных компаний бывает путаница в том, что из себя представляют две эти профессии и какие требования необходимо выдвигать кандидатам.

Сегодня мы хотим пролить свет на то, почему профессии разделены и где роли специалистов могут пересекаться.

Вообще, погруженные достаточно глубоко в IT-сферу люди быстро осознают, что эти области очень похожи, но в то же время отличаются настолько, что требуют уникальных наборов знаний и умений.

Короче говоря, наука о данных – это исследование, построение и интерпретация созданной модели, в то время как машинное обучение – своего рода инструмент для создания этой модели.

– Кто такой Data Scientist?
– Статистик?
– Типа того.

Наука данных, в самом общем смысле – это область автоматизированной статистики в форме моделей, которые помогают в классификации и прогнозировании результатов.

Вот основные навыки, необходимые для работы с данными:

Языки программирования необходимы для целостного исследования данных. С помощью программных манипуляций можно выудить из Big Data (да и не очень big data) много больше выводов и закономерностей, чем глядя двумя даже самыми умными глазами на тысячестрочные таблицы. К тому же, это универсальный профессиональный язык. На нем можно общаться с коллегами. Но это высший уровень мастерства.

SQL, может показаться, больше нужен аналитикам. Но ученые по данным и есть своего рода аналитики. Если Вы работаете в бизнес-среде, то большинство наборов данных на блюдечке не предоставляются и приходится создавать свои собственные – с помощью SQL. Сейчас существует множество систем, использующих SQL, например, PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server T-SQL и Oracle SQL. Это схожие формы одного и того же языка запросов, размещенные на разных платформах. Поскольку они очень похожи (по крайней мере, в базовом наборе функций), наличие в активе любого из них полезно и поможет легко адаптироваться к иной форме SQL. Если вы хотите изучить SQL, то рекомендуем записаться на наш открытый онлайн-курс «Аналитика с SQL и R».

Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматизировать многие процессы, которые не под силу человеку. Машинное обучение – неотъемлемая часть науки о данных. Методами, входящими в область ML должен обладать каждый Data Scientist, считающий себя профессионалом.

В целом, Data Scientist может многое. Но основными функциями являются:

Кто такой инженер машинного обучения?

Machine Learning – это область, состоящая из целого набора методов, позволяющих изучать и обрабатывать наборы данных без вмешательства человека. Это достигается с помощью сложных алгоритмов и методов, таких как регрессия, кластеризация, метод Байеса и многое другое.

Инженер машинного обучения создает полезную модель или программу, автономно тестирующую множество решений на основе имеющихся данных. А затем находящую наилучшее решение. Созданные с помощью методов машинного обучения алгоритмы способны выдавать аргументированные решения и делать прогнозы по сложным вопросам.

Иногда модель, созданная Data Scientist бывает довольно статичной. Если данных очень мало, то их нужно как-то генерировать, а если их очень много, то обработать их вручную проблематично и не особо эффективно. В таком случае инженер может помочь автоматически обучить и оценить ту же модель.

Навыки, необходимые для инженеров машинного обучения:

С первого взгляда, науку о данных и машинное обучение можно рассматривать как взаимозаменяемые области. Однако, это не так. Скорее это две пересекающиеся сферы, но при этом существующие отдельно друг о друга.

То есть как область Machine Learning активно развивается в отрыве от Data Science, так и DS включает в себя другие разделы.

На рисунке показано, как соотносятся две эти области.

Сходства

Зачастую ученые по данным хорошо знакомы с методами машинного обучения и сами выполняют роль инженеров ML.

Все это благодаря тому, что и те, и другие имеют в своем арсенале следующие основные навыки:

И инженеры машинного обучения, и ученые о данных занимаются проектированием, будь то ученый, запрашивающий базу данных с использованием SQL, или инженер машинного обучения, использующий SQL, для обучения модели.

Обе вакансии требуют умение программирования на высоком уровне и знание языка Python (или R) и, как правило, системы контроля версий, совместного использования кода и запросов извлечения через GitHub. Рекомендуем записаться на наш открытый онлайн-курс «Первый код на Python», если хотите освоить Python.

Оба специалиста имеют дело с моделями данных, поэтому должны уметь применять основные методы и алгоритмы анализа и прогнозирования (Метод главных компонент; метод наименьших квадратов; построение регрессии; методы кластеризации, типа k-средних; использование нейронных сетей различной конфигурации; деревья принятия решений и многое другое).

Различия

Основное отличие заключается в реализуемых процессах и конечных результатах. Наука о данных охватывает, как говорят математики, несчетное множество задач, посредством обработки, очистки, анализа, прогнозирования и интерпретации результатов, а машинное обучение – решает ограниченный круг проблем с уже очищенными, обработанными данными.

В чем особенности каждой области?

Наука о данных

— фокусируется на статистике и алгоритмах;
— неконтролируемых и контролируемых алгоритмах;
— регрессии и классификации;
— интерпретирует результаты;
— представляет и сообщает результаты.

Машинное обучение

— основной упор на разработку программного обеспечения и программировании;
— автоматизация;
— масштабирование;
— планирование;
— включение результатов модели в таблицу / склад / пользовательский интерфейс.

Также существует некоторое различие в подходах к образованию. Специалисты по данным, например, могут сосредоточиться на получении знаний в статистике, математике или актуарной науке, в то время как инженер по машинному обучению будет уделять основное внимание изучению аспектов разработки программного обеспечения.

Резюме

Вопрос разделения профессиональных навыков стоит довольно остро. Конечно, работодатели хотят видеть в своих коллективах «универсальных» солдат, способных и компьютер обучить, и компанию озолотить. (и стены в зале совещаний покрасить и коробки в архив отнести…).

Поэтому молодые специалисты стараются развиваться в разных сферах, чтобы быть более конкурентоспособными и востребованными.

Из-за этого грань между разными специальностями размывается и уже не разберешь, что должен делать, например, аналитик данных, а что менеджер по продажам.

Мы, конечно, за многогранность и саморазвитие! Но мешать котлеты с мухами – не самая лучшая идея.

Смешивание двух сфер деятельности, как например, науку о данных и машинное обучение, лишь обедняет каждое понятие, занижает значимость и ухудшает квалификацию специалистов (все хотят приписать себе ту или иную модную специальность, а вот владеют ли они ей на самом деле…). К сожалению, ответ на этот вопрос все утаивают.

Мы стремимся к тому, чтобы наши студенты полностью владели всеми необходимыми навыками и знаниями для успешной карьеры.

Если Вам интересна история ваших специальностей, особенности и отличия от смежных сфер деятельности, то пишите в комментариях все, о чем хотелось бы узнать. Мы вам все расскажем!

Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education

DATA SCIENCE ACADEMY

Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.

Источник