В чем разница между машинным обучением и наукой о данных?

Основное различие между машинным обучением и наукой о данных заключается в целях и задачах. blog.skillfactory.ru

Наука о данных (Data Science) стремится извлечь полезные знания из данных и предоставить их для принятия решений. blog.skillfactory.ru Она охватывает использование статистических методов, визуализации данных, исследование паттернов. blog.skillfactory.ru Задачи науки о данных включают сбор, подготовку и анализ данных, построение моделей, визуализацию данных, принятие решений на основе данных. blog.skillfactory.ru

Машинное обучение (Machine Learning) фокусируется на создании моделей, способных автоматически делать прогнозы на основе данных. blog.skillfactory.ru Машинное обучение решает ограниченный круг проблем с уже очищенными, обработанными данными. blog.sf.education

Некоторые другие различия:

• Подходы к образованию: специалисты по данным могут сосредоточиться на получении знаний в статистике, математике или актуарной науке, в то время как инженер по машинному обучению будет уделять основное внимание изучению аспектов разработки программного обеспечения. blog.sf.education
• Применение: наука о данных применяется в различных областях, таких как здравоохранение, финансы, маркетинг, социальные науки и многое другое. www.analyticsvidhya.com Машинное обучение находит применение в системах рекомендаций, обработке естественного языка, компьютерном зрении, обнаружении мошенничества, автономных транспортных средствах и многих других областях. www.analyticsvidhya.com
• Формат входных данных: почти все входные данные для науки о данных генерируются в удобочитаемом формате, который люди читают или анализируют. {8-host} Входные данные для машинного обучения будут преобразованы, особенно в отношении используемых алгоритмов. {8-host}
• Часть искусственного интеллекта: наука о данных не является разновидностью искусственного интеллекта (ИИ), а технология машинного обучения — частью ИИ. {8-host}