大資料分析與機器學習之間的區別與聯絡

　　無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智慧和機器學習都正在慢慢取代我們作為現代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智慧也將成為每個增長業務的一部分，越來越多的人熟悉大資料，大資料分析和機器學習等技術術語，並使用它們來解決複雜的分析問題。

　　通過處理足夠的資料，公司可以使用大資料分析技術來發現，理解和分析資料庫中複雜的原始資料。機器學習是大資料分析的一部分，它使用演算法和統計資訊來理解提取的資料。儘管大資料分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經常將二者混淆為同一技術的一部分。本文章旨在探討大資料分析與機器學習之間的區別及其適用性。

　　瞭解大資料分析

　　設想一個場景，要求您使用技術並解決迫在眉睫的業務問題。你將從哪裡開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地瞭解如何解決問題。這就是大資料分析適合的地方!

　　大資料分析是對資料的廣泛研究。它用於通過演算法開發，資料推斷來分析和處理資料，以簡化複雜的分析問題並提取資訊。您是否注意到在Amazon上觀看某個特定產品後，如何在YouTube或Netflix上觀看節目時在螢幕上彈出同一產品的多個廣告?這就是大資料分析為您所做的工作!簡而言之，大資料分析使用流式和原始格式的資料來產生業務價值。

　　

 

　　大資料分析領域所需的技能

　　為了探索大資料分析的職業前景，這裡有一些必需的技能：

　　數學專長

　　資料有多個方面，包括相關性，紋理和維度，需要以數學或統計方式表示。為了構建資料產品和借出資料見解，必須具備數學方面的專業知識。

　　黑客技術專長

　　呼吸!通過黑客攻擊，我們並不是要闖入某人的計算機。從本質上講，這意味著您需要發揮自己的才智和創造力來操縱技術知識並找到解決方案，以為企業構建想法和產品。

　　強大的戰略或商業頭腦

　　精通戰術業務是任何大資料分析家的關鍵技能。必須有能力處理資料，才能切實地提供解決方案或對複雜問題和上述問題的解決方案提供更具凝聚力的敘述。

　　瞭解機器學習

　　機器學習是人工智慧的一個分支，它使計算機可以通過任何人工干預從經驗中自動學習。機器學習的整個概念圍繞著在沒有人為干擾的情況下確定障礙物的答案而開始，這始於從示例或直接經驗中瞭解資料，分析資料模式並根據推論做出更好的決策。

　　當存在大量資料和變數而不使用現有演算法時，它最適合用於解決問題。例如，Google傾向於優化搜尋結果，並彈出與您的品味或您以前訪問過的網站類似的產品的廣告。它研究使用者的行為並相應顯示結果。

　　機器學習所需的技能

　　對機器學習領域感興趣的專業人員需要具備以下技能：

　　概率統計專業知識

　　對演算法的深刻理解，從資料中得出推斷並建立預測模型的專業知識概率，使用統計資料來理解p值和解決混淆矩陣在機器學習領域至關重要。

　　程式語言知識

　　沒有程式語言的機器學習就像是空洞的杯子!對諸如C ++，Python，Java，R等程式語言的廣泛瞭解至關重要。

　　資料建模和評估技能

　　如果不評估給定的資料模型，任何機器學習過程都是不完整的。要精通機器學習，專業人員需要了解資料建模的工作原理，對於給定錯誤適用的準確度度量標準，並且還應具有有效的評估策略。

　　額外的技能

　　除了這些技能之外，與最新的開發工具，演算法和理論保持同步也可以派上用場。在Google Big Table，Google File System，Google Map-Reduce上閱讀論文可能會很有用。

　　結論

　　機器學習是大資料分析的組成部分。大資料分析作為一個整體，包括大資料，資料學習，統計資訊等等。機器學習涉及使用程式設計和計算演算法來得出結論，而大資料分析則使用數字和統計來得出結果。

　　對於更多以資料為驅動力的公司，轉向大資料分析是提高業務水平和爭取更好的投資回報的祕訣。另一方面，在今天，機器學習至關重要，因為它可以通過將機器分解為零來解決複雜而複雜的計算問題。

 

摘自：https://www.aaa-cg.com.cn/data/2224.html