数据科学、机器学习和大数据都是当今时代的流行语。数据科学是一种用于准备、组织和操作数据以执行数据分析的方法。在分析数据之后，我们需要提取结构化数据，这些数据用于各种机器学习算法中，以便以后训练 ML 模型。因此，这三种技术是相互关联的，它们共同提供了意想不到的结果。数据是这个 IT 世界中最重要的关键参与者，所有这些技术都是基于数据的。
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。
什么是数据科学？
数据科学被定义为从大量数据中提取有用见解的各种科学方法、算法、工具和过程的研究领域。它还使数据科学家能够从原始数据中发现隐藏的模式。这个概念使我们能够处理包括提取、组织、准备和分析在内的大数据。
数据既可以是结构化的，也可以是非结构化的。
数据科学帮助我们将业务问题转化为研究项目，然后再次将其转化为实用的解决方案。数据科学一词是由于数理统计、数据分析和大数据的发展而出现的。
数据科学所需的技能
如果希望在数据科学领域转行，那么必须对数学、统计学、编程和分析工具有深入的了解。以下是在进入该领域之前应该具备的一些重要技能。
- 精通 Python、R、SAS 和 Scala编程语言等。
- SQL领域的强大实践知识。
- 能够处理各种格式的数据，例如视频、文本、音频等。
- 了解各种分析功能。
- 机器学习和人工智能的基础知识。
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。
数据科学与机器学习的区别
数据科学和机器学习这两种技术都是 21 世纪所有数据科学家、机器学习工程师和专业人士中搜索最多的流行词。所有小型、中型和大型公司，如亚马逊、Facebook、Netflix 等，都在使用这些技术来运营和发展他们的业务。
当谈到数据科学和机器学习技术的区别时，Drew Conway 的维恩图是理解这一点的最佳选择。
在上图中，每个人都必须查看三个主要部分。这些如下：
- 黑客技能：这些技能包括组织数据、学习矢量化操作以及像计算机一样进行算法思考，从而成为熟练的数据黑客。
- 数理知识：在存储和清洗数据后，要知道合适的数理统计方法。必须对普通最小二乘回归有很好的了解。
- 实质性专业知识：这也是一个重要的常用术语，可以帮助消除所有困惑。
下面是数据科学和机器学习的区别表。
| 数据科学 | 机器学习 |
|---|---|
| 数据科学是计算机科学的一个领域，用于从结构化、非结构化和半结构化数据中提取有用的数据。 | 机器学习是人工智能的一个子集，它有助于使计算机能够根据旧数据/经验的训练来预测结果。 |
| 数据科学主要处理数据。 | 机器学习使用数据从中学习并预测见解或结果。 |
| 数据科学中的数据可能是也可能不是从机器或机械过程演变而来的。 | 机器学习包括各种技术，如监督、无监督、半监督和强化学习、回归、聚类等。 |
| 数据科学被广泛用作一个多学科术语。 | 机器学习用于数据科学。 |
| 数据科学包括清洗、收集、操作等各种数据操作， | 机器学习包括数据准备、数据整理、数据分析、模型训练等操作。 |
| 数据科学需要各种分析功能的知识以及对机器学习和人工智能的基本了解。 | 机器学习需要数据建模的高级知识。 |
| 数据科学需要强大的 Python、R、SAS、Scala 知识以及 SQL 数据库的实践知识。 | 机器学习需要 Java、Python、R 等编程语言的知识，以及概率和统计等数学概念的深入知识。 |
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