無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智能和機器學(xué)習(xí)都正在慢慢取代我們作為現(xiàn)代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智能也將成為每個增長業(yè)務(wù)的一部分，越來越多的人熟悉大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)術(shù)語，并使用它們來解決復(fù)雜的分析問題。

通過處理足夠的數(shù)據(jù)，公司可以使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來發(fā)現(xiàn)，理解和分析數(shù)據(jù)庫中復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)。機器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的一部分，它使用算法和統(tǒng)計信息來理解提取的數(shù)據(jù)。盡管大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)在功能和目的上都不同，但是您可能經(jīng)常將二者混淆為同一技術(shù)的一部分。本文章旨在探討大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別及其適用性。

了解大數(shù)據(jù)分析

設(shè)想一個場景，要求您使用技術(shù)并解決迫在眉睫的業(yè)務(wù)問題。你將從哪里開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地了解如何解決問題。這就是大數(shù)據(jù)分析適合的地方!

大數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)的廣泛研究。它用于通過算法開發(fā)，數(shù)據(jù)推斷來分析和處理數(shù)據(jù)，以簡化復(fù)雜的分析問題并提取信息。您是否注意到在Amazon上觀看某個特定產(chǎn)品后，如何在YouTube或Netflix上觀看節(jié)目時在屏幕上彈出同一產(chǎn)品的多個廣告?這就是大數(shù)據(jù)分析為您所做的工作!簡而言之，大數(shù)據(jù)分析使用流式和原始格式的數(shù)據(jù)來產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值。

大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域所需的技能

為了探索大數(shù)據(jù)分析的職業(yè)前景，這里有一些必需的技能：

數(shù)學(xué)專長

數(shù)據(jù)有多個方面，包括相關(guān)性，紋理和維度，需要以數(shù)學(xué)或統(tǒng)計方式表示。為了構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品和借出數(shù)據(jù)見解，必須具備數(shù)學(xué)方面的專業(yè)知識。

黑客技術(shù)專長

呼吸!通過黑客攻擊，我們并不是要闖入某人的計算機。從本質(zhì)上講，這意味著您需要發(fā)揮自己的才智和創(chuàng)造力來操縱技術(shù)知識并找到解決方案，以為企業(yè)構(gòu)建想法和產(chǎn)品。

強大的戰(zhàn)略或商業(yè)頭腦

精通戰(zhàn)術(shù)業(yè)務(wù)是任何大數(shù)據(jù)分析家的關(guān)鍵技能。必須有能力處理數(shù)據(jù)，才能切實地提供解決方案或?qū)?fù)雜問題和上述問題的解決方案提供更具凝聚力的敘述。

了解機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它使計算機可以通過任何人工干預(yù)從經(jīng)驗中自動學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)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，這始于從示例或直接經(jīng)驗中了解數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別與聯(lián)系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2224.html分析數(shù)據(jù)模式并根據(jù)推論做出更好的決策。

當(dāng)存在大量數(shù)據(jù)和變量而不使用現(xiàn)有算法時，它最適合用于解決問題。例如，Google傾向于優(yōu)化搜索結(jié)果，并彈出與您的品味或您以前訪問過的網(wǎng)站類似的產(chǎn)品的廣告。它研究用戶的行為并相應(yīng)顯示結(jié)果。

機器學(xué)習(xí)所需的技能

對機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域感興趣的專業(yè)人員需要具備以下技能：

概率統(tǒng)計專業(yè)知識

對算法的深刻理解，從數(shù)據(jù)中得出推斷并建立預(yù)測模型的專業(yè)知識概率，使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)來理解p值和解決混淆矩陣在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域至關(guān)重要。

編程語言知識

沒有編程語言的機器學(xué)習(xí)就像是空洞的杯子!對諸如C ++，Python，Java，R等編程語言的廣泛了解至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)建模和評估技能

如果不評估給定的數(shù)據(jù)模型，任何機器學(xué)習(xí)過程都是不完整的。要精通機器學(xué)習(xí)，專業(yè)人員需要了解數(shù)據(jù)建模的工作原理，對于給定錯誤適用的準(zhǔn)確度度量標(biāo)準(zhǔn)，并且還應(yīng)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(fā)工具，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(jié)論

機器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的組成部分。大數(shù)據(jù)分析作為一個整體，包括大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，統(tǒng)計信息等等。機器學(xué)習(xí)涉及使用編程和計算算法來得出結(jié)論，而大數(shù)據(jù)分析則使用數(shù)字和統(tǒng)計來得出結(jié)果。

對于更多以數(shù)據(jù)為驅(qū)動力的公司，轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)分析是提高業(yè)務(wù)水平和爭取更好的投資回報的秘訣。另一方面，在今天，機器學(xué)習(xí)至關(guān)重要，因為它可以通過將機器分解為零來解決復(fù)雜而復(fù)雜的計算問題。