В сфере работы с данными часто можно встретить два понятия – Data Science и Machine Learning. Первое связано с исследованием данных, второе – с машинным обучением (к написанию программ для станков эта деятельность не имеет отношения). Более подробный рассказ о том, в чем отличие Data Science от Machine Learning, ждет вас далее.

Что такое Machine Learning и Data Science

Data Science или наука данных – это сфера классифицирования и прогнозирования результатов, которая помогает бизнесу принимать решения. Специалист, работающий в этой области, – исследователь, который пытается извлечь максимум пользы из имеющейся у него информации. Он не всегда работает с огромными массивами данных, но всегда старается изучить из вдоль и поперек, чтобы дать максимально вероятный прогноз развития событий.

В общем и целом, специалист по Data Science может многое, но его основной функционал сводится к следующему:

  1. сбор, очистка и визуализация данных;
  2. использование методов неструктурированного управления данными;
  3. разработка программного обеспечения для автоматизации обработки данных;
  4. построение моделей и создание прогнозов.

Machine Learning – это особая область работы с данными, которая помогает обрабатывать массивы с информацией в автоматическом режиме, без участия человека. Это становится возможным благодаря использованию целого набора методик и алгоритмов, помогающих машине находить закономерности в данных и использовать их при прогнозировании.

Специалист по машинному обучению – это инженер, который и создает программу или компьютерную модель для тестирования различных решений и поиска наилучшего из них. Алгоритмы, созданные для этих целей, могут создавать прогнозы даже для сложных вопросов.

Машинное обучение применяется при прогнозировании трафика, создании рекомендательных систем (например, для фильмов в онлайн-кинотеатре), для сегментации клиентов, ранжирования выдачи в поиске и других процессов.

Какие навыки нужны, чтобы стать специалистом по Data Science или Machine Learning

Для работы с данными в рамках Data Science необходимо знание языка программирования Python или R, хотя бы базовое понимание SQL, а также владение алгоритмами машинного обучения.

Языки программирования помогают исследователю получать из необработанных данных больше информации, выводов и закономерностей, чем при ручном изучении. Без них целостный анализ не получится, поэтому Python или R – основа основ.

Вся неструктурированная информация изначально представлена в виде огромного массива, который нужно перенести в базу данных, а потом уже обрабатывать. Для этого нужно уметь работать в системах на основе SQL: MySQL, Oracle SQL, PostgreSQL и другие. 

Алгоритмы Machine Learning – неотъемлемая часть Data Science, ведь они помогают автоматизировать множество рутинных процессов. Поэтому каждый исследователь данных должен знать хотя бы основы машинного обучения.

Если машинное обучение – часть науки о данных, то какие навыки необходимы таким специалистам? В первую очередь, инженер Machine Learning должен: 

  1. Знать основы информатики и статистики;
  2. Уметь оценивать данные и составлять на их основе модели;
  3. Понимать и успешно применять алгоритмы;
  4. Владеть методами обработки естественного языка;
  5. Уметь проектировать архитектуры данных.

Если исходных данных слишком мало, нужно уметь их генерировать или собирать из других источников, а если слишком много – автоматизировать их обработку. В обоих случаях инженер машинного обучения должен создать модель и научить ее действовать по выбранному алгоритму.

На первый взгляд, Data Science и Machine Learning можно представить как взаимозаменяемые сферы деятельности. Но на деле это не совсем так – наука данных и машинное обучение – это в чем-то пересекающиеся, но существующие независимо друг от друга области. 

Кратко: Data Science и машинное обучение – чем отличается одно от другого

Чтобы наш заключительный раздел получился действительно кратким, представим отличия Data Science от Machine Learning в виде таблицы.

Data Science Machine Learning
Фокус на алгоритмах и статистических исследованиях Основное внимание уделяет разработке ПО и программированию
Работа с неконтролируемыми и контролируемыми алгоритмами Автоматизация сложных аналитических процессов
Использование регрессии и классификации Использует масштабирование разрозненных данных
Интерпретация результатов обязательна Обработка данных необходима для планирования
Презентует результаты анализа менеджерам и руководителям, чтобы те принимали управленческие решения Результаты работы включаются в таблицу или интегрируются в пользовательский интерфейс

Другими словами, Machine Learning – это алгоритмы и ПО для автоматизации анализа данных, а Data Science – это исследование массивов информации, которое проводится для получения практической пользы. Для последнего используются разные методы, в том числе машинного обучения. Если вы хотите освоить одну из этих профессий, пройдите онлайн-курсы, выбрать которые можно с помощью нашего сервиса.