数据科学和机器学习（ML）使我们有可能从大量的数据中获得有意义的信息。然而，这两个词并不是同义词。事实上，机器学习、数据科学和数据分析是追求不同目标的不同领域。这篇文章解释了数据科学与机器学习之间的区别。
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什么是数据科学？
数据科学是一门跨学科的科学，它对数据的差异进行分析、可视化和解释，以回答问题并为公司及其决策获得新的知识。因此，数据科学也作为一个总括术语出现，并结合了统计学、编程、数据分析和人工智能。需要分析的数据来自各种渠道，而且增长迅速，因此，其分析超出了人类的能力，至少在没有特殊的 工具和技术.
因此，要在这个领域工作，你需要有技术技能的诀窍。你需要知道编程语言和计算机科学，但也需要知道统计学、数学和数据可视化。此外，重要的是要有一个以研究为导向的头脑，能够确定知识的差距，并提出有助于填补这些差距的问题。
数据科学是当今许多行业的一个组成部分。与数据合作有助于公司更好地了解他们的客户，优化业务流程并提供更好的产品。他们不是依靠一个人的高度主观意见，而是有事实和数字可供他们支配。
什么是机器学习？
机器学习是计算机科学的一个分支。它涉及的问题是，计算机如何利用原始数据作为决策的基础来解决问题，而无需人类明确地对其进行编程。换句话说，它是关于生成数据的技术和 萃取 这样，机器就会自己学习。有监督的、无监督的和强化的学习方法。这些类型的ML都有其优势和劣势。学习是通过对数据应用算法来完成的。这些ML组中的每一个都使用不同的算法。这些是关于执行一个 过程.它们被应用于数据库以识别模式并从中 "学习"。因此，算法可以设法模拟一个活生生的人类大脑的运作。他们分析大量的数据并从中提取模式和规则。
为了使用算法，监测它们的性能，并找到更好的参数来训练它们，我们需要一个科学领域来解释如何正确地做。机器学习研究如何创建一个适合特定数据集的数据生成和提取模型，但也能对其他数据集有用。最终的结果是，机器学习提供了一个高质量的模型，产生可重复的结果。这是确保商业成功的有效方法。
数据科学与机器学习
数据科学旨在使用科学方法从数据中获得意义和见解。相比之下，机器学习是关于开发使用原始数据进行决策以提高性能或进行预测的方法。因此，机器学习是一个分支。 人工智能.另一方面，数据科学是机器学习或人工智能等技术学科的一个通用术语。
在过去的几年里，机器学习和人工智能已经 (AI)在数据科学的部分领域占据主导地位，并在数据科学领域发挥着至关重要的作用。 数据分析 和商业智能。机器学习将数据分析的过程自动化，并超越它，根据对特定人群的大量数据的收集和分析做出预测。为此开发了模型和算法。
然而，机器学习并不能取代数据科学，而是数据科学家腰带上的众多工具之一。为了让机器学习发挥作用，需要一个熟练的数据科学家，他可以组织非结构化的数据，并应用正确的生成工具来充分利用这些数字。
| 数据科学 | 机器学习 | |
| 目的地 | 旨在使用科学方法从数据中获得意义和洞察力。这些知识随后被应用于企业、政府和其他机构，以增加利润、创新产品和服务、做出更好的决策以及自动化和优化流程。 | 人工智能的一个子领域，涉及理解和开发 "学习 "的方法。这些方法利用数据来提高一系列任务的绩效。机器学习算法使用人工智能来创建一个基于样本数据的模型，称为训练数据，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决策。 |
| 技能/工具 | 机器学习工具，编码技能（Python/R），统计学，SQL/NoSQL，数据处理，数据的可视化 | 编程技能（Python、SQL、Java）、统计和概率、原型设计、数据建模 |
| 适用范围 | 范围更广；不只关注统计和算法。 数据收集、数据清理、数据调查、异常检测、预测概率、提取数据的通用术语。 数据科学中的数据可以但不一定要在机器学习的帮助下进行处理。 | 专注于机器学习算法；人工智能的子领域。 包括有监督的、无监督的和半监督的学习，使用实例。分析垃圾邮件，开发聊天机器人，分析客户行为。 |
| 目的地e | 基于关键数据的报告，通过图形、图表的方式实现可视化 | 通过使用真实数据对事件进行建模。 |
数据科学与机器学习的实例
保险公司必须尽早发现欺诈行为，以尽量减少损失。在这里，数据科学帮助资金池、初级保险公司、健康保险公司和再保险公司达到必要的保护水平，避免财务损失。数据科学家提高了客户的安全水平。他们监测以及分析客户数据，并检测可疑的以及恶意的过程。机器学习和数据科学可以在数据提取方面相互补充。
欺诈检测过程中最重要的步骤是。
- 收集大量的数据样本来训练和测试机器学习模型。
- 训练模型以进行预测
- 测试结果的准确性和部署
其结果是，例如，如果一个客户的账户上突然出现大量的交易，系统就会扣留进一步的交易。然后，账户持有人必须亲自验证这些交易。这种系统帮助客户跟踪他们的账户动向。
数据科学和机器学习哪个更好？
一家公司不能缺一不可。两者都是彼此的一部分。毕竟，机器没有数据就无法获得经验，而数据在使用数据科学这一通用术语的标准进行处理时，总是可以得到更好的分析。在未来，数据科学家和机器学习工程师等专家至少需要对对方产生数据的领域有一个工作上的了解，以提高他们的工作质量。随着人工智能（AI）在现实世界中对企业的成功变得越来越重要，数据科学和机器学习都在占据中心位置。
机器学习是一个自然的选择--例如，对于像医疗保健这样的数据驱动的领域。在医疗保健领域，ML帮助分析、分类和组织医疗保健数据。ML系统帮助医院和其他医疗机构在日程安排、文件查阅和医疗护理方面为病人提供更好的服务。
数据科学使组织能够有效地理解来自多个来源的大量数据，并获得有价值的洞察力，以做出更明智的数据驱动的决策。数据科学被广泛应用于各个行业，包括工业公司、医疗保健、银行、保险公司和公共部门。
机器学习模型由识别某些类型模式的数学函数组成。用户在一组数据上训练一个模型，并为其提供一个算法，以推理和学习这些数据。这个模型可以用来分析数据和进行预测。例如，一个ML模型可以识别大量文件中的某些模式进行提取。
