大数据分析与机器学习之间的区别与联系

　　无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。
 

　　通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。
 

　　了解大数据分析
 

　　设想一个场景，要求您使用技术并解决迫在眉睫的业务问题。你将从哪里开始?您可能首先要确定问题，以便更清晰地了解如何解决问题。这就是大数据分析适合的地方!
 

　　大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上弹出同一产品的多个广告?这就是大数据分析为您所做的工作!简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。
 

　　大数据分析领域所需的技能
 

　　为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：
 

　　数学专长
 

　　数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。为了构建数据产品和借出数据见解，必须具备数学方面的专业知识。
 

　　黑客技术专长
 

　　呼吸!通过黑客攻击，我们并不是要闯入某人的计算机。从本质上讲，这意味着您需要发挥自己的才智和创造力来操纵技术知识并找到解决方案，以为企业构建想法和产品。
 

　　强大的战略或商业头脑
 

　　精通战术业务是任何大数据分析家的关键技能。必须有能力处理数据，才能切实地提供解决方案或对复杂问题和上述问题的解决方案提供更具凝聚力的叙述。
 

　　了解机器学习
 

　　机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机可以通过任何人工干预从经验中自动学习。机器学习的整个概念围绕着在没有人为干扰的情况下确定障碍物的答案而开始，这始于从示例或直接经验中了解数据，分析数据模式并根据推论做出更好的决策。
 

　　当存在大量数据和变量而不使用现有算法时，它最适合用于解决问题。例如，Google倾向于优化搜索结果，并弹出与您的品味或您以前访问过的网站类似的产品的广告。它研究用户的行为并相应显示结果。
 

　　机器学习所需的技能
 

　　对机器学习领域感兴趣的专业人员需要具备以下技能：
 

　　概率统计专业知识
 

　　对算法的深刻理解，从数据中得出推断并建立预测模型的专业知识概率，使用统计数据来理解p值和解决混淆矩阵在机器学习领域至关重要。
 

　　编程语言知识
 

　　没有编程语言的机器学习就像是空洞的杯子!对诸如C ++，Python，Java，R等编程语言的广泛了解至关重要。
 

　　数据建模和评估技能
 

　　如果不评估给定的数据模型，任何机器学习过程都是不完整的。要精通机器学习，专业人员需要了解数据建模的工作原理，对于给定错误适用的准确度度量标准，并且还应具有有效的评估策略。
 

　　额外的技能
 

　　除了这些技能之外，与最新的开发工具，算法和理论保持同步也可以派上用场。在Google Big Table，Google File System，Google Map-Reduce上阅读论文可能会很有用。
 

　　结论
 

　　机器学习是大数据分析的组成部分。大数据分析作为一个整体，包括大数据，数据学习，统计信息等等。机器学习涉及使用编程和计算算法来得出结论，而大数据分析则使用数字和统计来得出结果。
 

　　对于更多以数据为驱动力的公司，转向大数据分析是提高业务水平和争取更好的投资回报的秘诀。另一方面，在今天，机器学习至关重要，因为它可以通过将机器分解为零来解决复杂而复杂的计算问题。