数据科学、机器学习和大数据都是全世界最热门的技术，并且呈指数级增长。所有大型和小型公司现在都在寻找能够在数据金矿中转换并帮助他们有效推动平稳业务决策的 IT 专业人员。数据科学、大数据和机器学习是帮助企业根据当前竞争形势发展壮大的关键术语。在本主题“数据科学与机器学习与大数据”中，我们将讨论基本定义和学习它们所需的技能。此外，我们将看到数据科学、机器学习和大数据之间的基本区别。因此，让我们从快速介绍所有内容开始。
什么是机器学习？
机器学习被定义为人工智能的子集，它使机器/系统能够从过去的经验或趋势中学习并准确地预测未来事件。
它帮助系统从样本/训练数据中学习，并通过使用各种算法自学来预测结果。理想的机器学习模型也不需要人工干预； 然而，这样的 ML 模型仍然不存在。
机器学习的使用可以在医疗保健、基础设施、科学、教育、银行、金融、营销等各个领域看到。
机器学习所需的技能
以下是在该领域建立职业应该具备的一些技能：
- 深入了解计算机科学和基础知识。
- 较强的编程能力，如：Python、Java、R编程语言等，
- 基本数学知识，如概率和统计
- 数据建模知识。
什么是大数据？
大数据是大型组织获取的、传统工具难以处理的庞大、庞大或海量的数据、信息或相关统计数据。大数据可以分析结构化、非结构化或半结构化。数据是运营任何业务的关键参与者之一，并且随着时间的推移呈指数级增长。十年前，组织只能处理千兆字节的数据，并且在数据存储方面遇到问题，但在出现大数据之后，组织现在能够处理 PB 和 EB 的数据，并能够使用云存储大量数据 以及Hadoop等大数据框架。
大数据用于存储、分析和组织大量结构化和非结构化数据集。大数据主要可以用5V来描述如下：
- 体积
- 种类
- 速度
- 价值
- 真实性
大数据所需的技能
- 对机器学习概念有深入的了解
- 了解数据库，如 SQL、NoSQL 等。
- 深入了解各种编程语言，如Hadoop、Java、Python等。
- 了解 Apache Kafka、Scala 和云计算
- 熟悉 Hive 等数据库仓库。
大数据处理大量数据，帮助我们发现模式和趋势，并做出与人类行为和交互技术相关的决策。另一方面，机器学习是研究自动学习机器/计算机并使用算法预测过去数据的结果。机器学习使用算法来训练模型并做出预测。但是，机器学习需要使用“大数据”可能的批量数据。它有助于从大量数据集中的结构化和非结构化数据中提取数据，然后将其用于训练机器学习模型作为输入。
大数据与机器学习的区别
下表是了解机器学习和大数据的区别 -
| 机器学习 | 大数据 |
|---|---|
| 机器学习处理使用更多数据作为输入和算法来根据趋势预测未来结果。 | 大数据处理从大量数据集中提取和分析数据。 |
| 机器学习包括有监督、无监督、半监督和强化学习等技术。 | 大数据可以分为结构化、非结构化和半结构化。 |
| 机器学习使用 Numpy、Pandas、Scikit Learn、TensorFlow、Keras 等工具来分析数据集。 | 大数据需要像 Apache Hadoop MongoDB 这样的工具。 |
| 机器学习可以从训练数据中学习，并通过使用算法自学来智能地做出有效的预测。 | 大数据分析提取原始数据并寻找模式以帮助公司做出更有力的决策。 |
| 机器学习有助于提供虚拟帮助、产品推荐、垃圾邮件过滤等。 | 大数据有助于处理不同的目的，包括股票分析、市场分析等。 |
| 机器学习的范围非常广泛，例如提高预测质量、建立强大的决策能力、认知分析、改善医疗服务、语音和文本识别等。 | 大数据的范围不仅限于收集大量的信息不仅可以优化数据，还可以优化数据以进行分析。 |
| 机器学习具有广泛的应用，例如电子邮件和垃圾邮件过滤、产品推荐、基础设施、营销、交通、医疗、金融和银行、教育、自动驾驶汽车等。 | 大数据还具有广泛的分析数据存储应用以结构化格式，例如股票市场分析等。 |
| 机器学习整个过程不需要人工干预。 | 大数据使用各种算法来构建智能模型来预测结果。 |
| 机器学习包含有限的维度数据，因此更容易识别特征。 | 由于大量的多维数据，它需要人工干预。由于具有多维数据，因此很难从数据中提取特征。 |
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