無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智能和機器學習都正在慢慢取代我們作為現代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智能也將成為每個增長業務的一部分，越來越多的人熟悉大數據，大數據分析和機器學習等技術術語，并使用它們來解決復雜的分析問題。

通過處理足夠的數據，公司可以使用大數據分析技術來發現，理解和分析數據庫中復雜的原始數據。機器學習是大數據分析的一部分，它使用算法和統計信息來理解提取的數據。盡管大數據分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經常將二者混淆為同一技術的一部分。本文章旨在探討大數據分析與機器學習之間的區別及其適用性。

了解大數據分析

設想一個場景，要求您使用技術并解決迫在眉睫的業務問題。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。這就是大數據分析適合的地方!

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

大數據分析領域所需的技能

為了探索大數據分析的職業前景，這里有一些必需的技能：

數學專長

數據有多個方面，包括相關性，紋理和維度，需要以數學或統計方式表示。為了構建數據產品和借出數據見解，必須具備數學方面的專業知識。

黑客技術專長

呼吸!通過黑客攻擊，我們并不是要闖入某人的計算機。從本質上講，這意味著您需要發揮自己的才智和創造力來操縱技術知識并找到解決方案，以為企業構建想法和產品。

強大的戰略或商業頭腦

精通戰術業務是任何大數據分析家的關鍵技能。必須有能力處理數據，才能切實地提供解決方案或對復雜問題和上述問題的解決方案提供更具凝聚力的敘述。

了解機器學習

機器學習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從經驗中自動學習。機器學習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驗中了解數據，大數據分析與機器學習之間的區別與聯系https://www.aaa-cg.com.cn/data/2224.html分析數據模式并根據推論做出更好的決策。

當存在大量數據和變量而不使用現有算法時，它最適合用于解決問題。例如，Google傾向于優化搜索結果，并彈出與您的品味或您以前訪問過的網站類似的產品的廣告。它研究用戶的行為并相應顯示結果。

機器學習所需的技能

對機器學習領域感興趣的專業人員需要具備以下技能：

概率統計專業知識

對算法的深刻理解，從數據中得出推斷并建立預測模型的專業知識概率，使用統計數據來理解p值和解決混淆矩陣在機器學習領域至關重要。

編程語言知識

沒有編程語言的機器學習就像是空洞的杯子!對諸如C ++，Python，Java，R等編程語言的廣泛了解至關重要。

數據建模和評估技能

如果不評估給定的數據模型，任何機器學習過程都是不完整的。要精通機器學習，專業人員需要了解數據建模的工作原理，對于給定錯誤適用的準確度度量標準，并且還應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。

結論

機器學習是大數據分析的組成部分。大數據分析作為一個整體，包括大數據，數據學習，統計信息等等。機器學習涉及使用編程和計算算法來得出結論，而大數據分析則使用數字和統計來得出結果。

對于更多以數據為驅動力的公司，轉向大數據分析是提高業務水平和爭取更好的投資回報的秘訣。另一方面，在今天，機器學習至關重要，因為它可以通過將機器分解為零來解決復雜而復雜的計算問題。