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法学数据科学与机器学习的区别
数据科学是对数据进行清洗、创建数据模型，然后分析这些模型以从中提取收集数据的见解的研究。机器学习是人工智能的一个分支，也是数据科学的一个子领域，它允许计算机从数据中学习。
什么是数据科学？
顾名思义，数据科学处理的是数据。它是对组织中大量数据的学习。数据科学使用统计方法、机器学习算法和一些分析技术，并将它们应用于数据，以便他们可以从这些数据中开发一些有用的见解，这些见解用于组织的增长。
数据科学家是在原始数据上执行这些技术并帮助组织做出更好决策的人。许多组织，例如 Netflix、亚马逊等，都使用这些数据科学技术来了解用户兴趣和收集趋势，以便可以进行必要的更改以改进其服务。
使用数据科学，数据以以下方式进行研究
描述性分析 - 使用可视化获得见解
诊断性分析 - 详细的数据检查
预测性分析 - 基于历史数据预测未来模式
规范性分析 - 分析所有结果并推荐最佳结果
这是一个跨学科领域，它涉及收集原始数据、清洗数据、可视化数据、分析数据、在其上应用统计和机器学习算法，然后开发一些有助于商业组织做出决策的见解。这反过来又增加了该组织的利润。
成为数据科学家所需的技能
统计学、微积分和线性代数
数据清洗和数据挖掘
数据可视化
编程语言，例如 python、R、SAS、Scala 等。
数据库 SQL、MongoDB 等。
数据工具，如 Hadoop、TensorFlow、Pig、Hive 等。
机器学习
可以使用数据科学的概念来发现新的模式、创建新产品、执行实时优化等。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能 (AI) 和计算机科学的一个分支，它允许计算机学习并做出自己的决策来解决问题，而无需显式编程。它将统计工具应用于数据以提取模式和规则，以便它们可以预测未来的结果。
机器学习用于在没有任何人工干预的情况下做出决策。它为相同现有数据创建不同类型的解决方案，并在其中选择最合适的解决方案。它确保此解决方案也可以用于所有其他数据集。机器学习的主要目标是使计算机能够自主学习并以最少的人工参与做出决策。
使用历史数据，机器学习算法创建无需任何显式编程即可做出决策的数学模型。
图像识别、语音识别、电子邮件过滤、Facebook 自动标记等都是机器学习的应用示例。
成为 ML 工程师所需的技能
计算机科学基础
应用数学和统计学
Python
数据评估和建模
机器学习算法
神经网络
自然语言处理
沟通技巧
数据科学与机器学习的区别
下表重点介绍了数据科学和机器学习的主要区别：
数据科学 |
机器学习 |
|---|---|
数据科学是对数据进行深入研究以从中提取有价值的见解。 |
机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机做出决策 |
它用于识别给定数据中的隐藏模式，这些模式可用于组织做出数据驱动的决策，从而使它们受益 |
机器学习使计算机能够在没有人工参与的情况下为问题创建有效的解决方案 |
创建此模块的步骤包括数据提取、清洗、可视化、分析、建模，然后做出决策 |
在数据科学的背景下，创建此模块的步骤包括数据科学的所有步骤，然后应用数学和统计分析以及机器学习算法来创建最佳解决方案 |
它适用于原始的、结构化的或非结构化的数据 |
它主要处理结构化数据 |
数据科学家应该具备使用 Hadoop、Hive 等工具以及 Python 和 R 等编程语言的技能 |
机器学习工程师所需的技能包括计算机科学基础知识、Python 和 R 的编程技能、应用数学、统计学等。 |
数据科学允许您从处理现实世界复杂性的数据中创建见解和模式 |
机器学习允许我们使用算法根据现有数据预测新数据的結果 |
数据科学不是人工智能的一个分支 |
机器学习是人工智能的一个分支 |
它涉及数据处理以及算法和统计的应用 |
它完全依赖于算法和机器学习 |
它包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘等。 |
无监督、强化和监督是机器学习的三种类型 |
示例：Netflix 使用数据科学技术 |
示例：Facebook 使用机器学习技术 |
结论
数据科学是一个多学科领域，它将各种技术应用于海量数据以理解数据并做出必要的决策。机器学习是一门研究，它赋予计算机基于现有数据自主学习和做出决策的能力。
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