Qual è la differenza tra Data Science e Machine Learning?
What's the difference between Data Science and Machine Learning?
Introduzione
La “Scienza dei Dati” e “Machine Learning” sono argomenti tecnologici prominenti nel XXV secolo. Sono utilizzati da diverse entità, che vanno dagli studenti di informatica alle grandi organizzazioni come Netflix e Amazon. L’afflusso di Big Data ha aperto una nuova era, in cui le imprese lottano con massive quantità di dati misurati in petabyte ed exabyte. In passato, la memorizzazione dei dati presentava significativi problemi, ma ora i framework come Hadoop hanno risolto tali questioni, spostando l’attenzione sul trattamento dei dati. La scienza dei dati e il machine learning svolgono un ruolo critico in questo contesto. Tuttavia, cosa differenzia questi due termini? Quali sono le differenze chiave tra di loro? Questo articolo approfondisce il confronto tra Scienza dei Dati vs Machine Learning per esplorare le loro differenze.
Che cos’è la Scienza dei Dati?
È l’analisi complessa delle immense quantità di dati che un’azienda o un’organizzazione conserva in un repository. Lo studio copre le fonti dei dati, un’analisi dell’argomento del dato e come il dato potrebbe aiutare l’azienda a crescere in futuro. Ci sono sempre due tipi di dati organizzativi: strutturati e non strutturati. Quando analizziamo questi dati, apprendiamo importanti cose sui trend di mercato o di business, il che dà all’azienda un vantaggio sui rivali perché hanno migliorato la loro efficienza identificando i pattern nel dataset.
Che cos’è il Machine Learning?
I computer possono ora imparare senza essere programmati esplicitamente, grazie al campo di studio noto come machine learning. Il machine learning utilizza algoritmi per elaborare dati senza l’intervento umano e diventare addestrati per fare previsioni. Il set di istruzioni, i dati o le osservazioni sono gli input per il machine learning. L’uso del machine learning è diffuso tra le imprese come Facebook, Google, ecc.
Scienza dei Dati vs Machine Learning
| Aspetto | Scienza dei Dati | Machine Learning |
|---|---|---|
| Definizione | Un campo multidisciplinare che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenza e intuizioni dai dati strutturati e non strutturati. | Una sotto-area dell’intelligenza artificiale (AI) che si concentra sulla sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono ai sistemi informatici di apprendere e fare previsioni o decisioni senza essere programmati esplicitamente. |
| Ambito | Ambito più ampio, che comprende varie fasi del ciclo di vita dei dati, tra cui raccolta, pulizia, analisi, visualizzazione e interpretazione dei dati. | Focalizzazione più stretta sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono alle macchine di apprendere dai dati e fare previsioni o decisioni. |
| Obiettivo | Estrarre intuizioni, pattern e conoscenza dai dati per risolvere problemi complessi e prendere decisioni basate sui dati. | Sviluppare modelli e algoritmi che consentono alle macchine di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni in specifici compiti automaticamente. |
| Tecniche | Incorpora varie tecniche e strumenti, tra cui statistica, data mining, visualizzazione dei dati, machine learning e deep learning. | Focalizzazione principalmente sull’applicazione di algoritmi di machine learning, tra cui apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento per rinforzo e deep learning. |
| Applicazioni | La scienza dei dati viene applicata in vari domini, come la sanità, la finanza, il marketing, le scienze sociali e altro ancora. | Il machine learning trova applicazioni in sistemi di raccomandazione, elaborazione del linguaggio naturale, computer vision, rilevamento delle frodi, veicoli autonomi e molte altre aree. |
Data Scientist vs Ingegnere del Machine Learning
Mentre i data scientist si concentrano sull’estrazione di intuizioni dai dati per guidare le decisioni aziendali, gli ingegneri del machine learning sono responsabili dello sviluppo degli algoritmi e dei programmi che consentono alle macchine di apprendere e migliorare autonomamente. Comprendere le differenze tra questi ruoli è cruciale per chiunque stia considerando una carriera in questo campo.
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| Data Scientist | Ingegnere del Machine Learning | |
|---|---|---|
| Competenze | Si specializza nella trasformazione di dati grezzi in intuizioni preziose | Si concentra sullo sviluppo di algoritmi e programmi per il machine learning |
| Abilità | Competente nel data mining, machine learning e statistica | Competente nella codifica algoritmica |
| Applicazioni | Usato in vari settori come l’e-commerce, la sanità e altro ancora | Sviluppa sistemi come le auto a guida autonoma e i feed di notizie personalizzati |
| Focalizzazione | Analisi dei dati e derivazione di intuizioni aziendali | Abilitazione delle macchine a esibire comportamenti indipendenti |
| Ruolo | Trasforma i dati in intelligence azionabile | Sviluppa algoritmi per far apprendere e migliorare le macchine |
Quali sono le somiglianze tra Data Science e Machine Learning?
Quando parliamo di Data Science vs Machine Learning, Data Science e Machine Learning sono campi strettamente correlati con diverse somiglianze. Ecco alcune delle principali somiglianze tra Data Science e Machine Learning:
1. Approccio basato sui dati: Data Science e Machine Learning si concentrano sull’uso dei dati per ottenere informazioni e prendere decisioni informate. Si basano sull’analisi e l’interpretazione di grandi volumi di dati per estrarre modelli e conoscenze significativi.
2. Obiettivo comune: L’obiettivo finale sia della Data Science che del Machine Learning è quello di trarre preziose informazioni e previsioni dai dati. Mirano a risolvere problemi complessi, fare previsioni accurate e scoprire schemi o relazioni nascoste nei dati.
3. Fondamenti statistici: Entrambi i campi si basano su tecniche e metodi statistici per analizzare e modellare i dati. La teoria della probabilità, i test di ipotesi, l’analisi della regressione e altri strumenti statistici sono comunemente utilizzati nella Data Science e nel Machine Learning.
4. Feature engineering: Sia nella Data Science che nel Machine Learning, l’ingegneria delle feature svolge un ruolo cruciale. Consiste nella selezione, trasformazione e creazione di feature rilevanti dai dati grezzi per migliorare le prestazioni e l’accuratezza dei modelli. Gli scienziati dei dati e i professionisti del machine learning dedicano spesso molto tempo a questa fase.
5. Pre-elaborazione dei dati: La pre-elaborazione dei dati è essenziale sia nella Data Science che nel Machine Learning. Comprende la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi, la gestione dei valori mancanti, la gestione degli outlier e la standardizzazione o normalizzazione dei dati. Una corretta pre-elaborazione dei dati aiuta a migliorare la qualità e la affidabilità dei modelli.
Dove viene utilizzato il Machine Learning nella Data Science?
Data Science vs Machine Learning – Competenze richieste
In Data Science vs Machine Learning, le competenze richieste per l’ingegnere di Machine Learning rispetto allo scienziato dei dati sono abbastanza simili.
Competenze richieste per diventare uno scienziato dei dati
- Eccezionali competenze di programmazione in Python, R, SAS o Scala
- Competenza nella codifica del database SQL
- Familiarità con gli algoritmi di Machine Learning
- Conoscenza della statistica a un livello avanzato
- Competenze nella pulizia, estrazione e visualizzazione dei dati
- Conoscenza di come utilizzare gli strumenti per big data come Hadoop.
Competenze necessarie per l’ingegnere di Machine Learning
- Conoscenza pratica degli algoritmi di Machine Learning
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Sono richieste competenze di programmazione in Python o R
- Comprensione della probabilità e della statistica
- Comprensione dell’interpretazione e della modellizzazione dei dati.
Data Science vs Machine Learning – Opzioni di carriera
Ci sono molte opzioni di carriera disponibili per la Data Science vs Machine Learning.
Carriere nella Data Science
- Scienziati dei dati: Creano migliori giudizi per le aziende utilizzando i dati per comprendere e spiegare i fenomeni che li circondano.
- Analisti dei dati: Gli analisti dei dati raccolgono, purificano e analizzano set di dati per aiutare a risolvere problemi aziendali.
- Architetto dei dati: Costruisce sistemi che raccolgono, gestiscono e trasformano i dati non strutturati in conoscenze per gli scienziati dei dati e gli analisti aziendali.
- Analista di business intelligence: Per costruire database ed eseguire soluzioni per memorizzare e gestire i dati, un architetto dei dati esamina e analizza l’infrastruttura dati di un’organizzazione.
Carriere nel Machine Learning
- Ingegnere di Machine Learning: Gli ingegneri specializzati in Machine Learning conducono ricerche, sviluppano e progettano l’AI che alimenta il Machine Learning e mantengono o migliorano i sistemi di AI.
- Ingegnere di AI: Costruisce l’infrastruttura per lo sviluppo e l’implementazione di AI.
- Ingegnere cloud: Costruisce e mantiene l’infrastruttura cloud come ingegnere cloud.
- Linguista computazionale: Sviluppa e progetta computer che affrontano come funziona il linguaggio umano come linguista computazionale.
- Progettista di sistemi AI centrati sull’essere umano: Progetta, crea e implementa sistemi di AI che possono imparare dagli esseri umani e adattarsi ad essi per migliorare i sistemi e la società.
Conclusione
Data Science e Machine Learning sono campi strettamente correlati ma distinti. Sebbene condividano competenze e concetti comuni, comprendere le sfumature tra di essi è fondamentale per le persone che perseguono carriere in questi domini e per le organizzazioni che mirano a sfruttarne efficacemente i vantaggi. Per approfondire il confronto tra Data Science vs Machine Learning e migliorare la tua comprensione, considera di unirti al programma Blackbelt Plus di Analytics Vidhya.
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