数据科学，数据分析和机器学习之间的差异

机器学习，数据科学和数据分析是未来的发展方向。机器学习，数据科学和数据分析不能完全分开，因为它们起源于相同的概念，但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的，你也很容易在它们之间找到重叠。

数据科学

数据科学是一个用于处理和监控大量数据或“大数据”的概念。数据科学包括数据清理，准备和分析等过程。数据科学家从多个来源收集数据，通过有力的算法传递数据，从数据中提取关键信息并制作数据集。该数据集可以进一步用于分析算法以从中获得更多意义。

　成为数据科学家需要什么技能：

　　深入了解Python，Scala，SAS

　　了解SQL等数据库

　　熟悉数学和统计学领域

　　理解分析功能

　　机器学习方面的知识和经验

数据分析

用外行人的话来说，如果数据科学是由所有工具和资源组成的房子，那么数据分析将是一个特定的空间。它在功能和应用方面更具体。数据分析师不仅像在数据科学中那样寻找连接，而且还有一个特定的目标和目标。公司经常使用数据分析来搜索其增长趋势。它通常使用数据洞察力通过连接趋势和模式之间的点来产生影响，而数据科学更多地只是洞察力。

　　数据分析进一步分为数据挖掘等分支，包括对数据集进行排序和识别关系。数据分析的另一个分支是预测分析。预测分析有助于在市场研究阶段，并使从调查中收集的数据在预测中更加可用和准确。

　　总而言之，显然不能在数据分析和数据科学之间划清界限，但数据分析师通常会拥有与经验丰富的数据科学家相同的知识和技能。它们之间的区别在于应用领域。

机器学习

机器可以借助算法和数据集来学习。机器学习基本上包括一组算法，这些算法可以使软件和程序从过去的经验中学习，从而使其更准确地预测结果。

机器学习所需的技能：

　　编码基础知识的专业知识

　　编程概念

　　概率和统计

　　数据建模

机器学习与数据科学

　机器学习和数据分析是数据科学的一部分。因为机器学习算法显然依赖于要学习数据，所以数据科学是一个更广泛的术语，不仅关注实现算法和统计，还包括整个数据处理方法。

　　因此，数据科学是一个更广泛的术语，可以包含多个概念，如数据分析，机器学习，预测分析和业务分析。

　　然而，机器学习在数据科学无法独立的领域中找到了应用，例如面部识别，指纹扫描仪，语音识别，机器人等。