Дом » Азбука DataScience и машинного обучения » Чем отличается Data Science от machine learning?

Чем отличается Data Science от machine learning?
325

Последнее обновление: 2021-10-08 09:36:16


Data Science — это общее наименование дисциплин по изучению данных, а Machine Learning — это подразделение Data Science, которое занимается построением умных моделей.

Как связаны между собой Data Science и Machine Learning?

Не стоит путать понятия Data science и Machine learning. ... Между собой эти данные связаны исключительно через промежуточные банковские данные или даты и время операций. В результате глубокого машинного анализа можно через промежуточные данные выяснить, какой контрагент является самым затратным.

Чем занимается специалист по Big Data?

Специалист по Big Data (аналитик Big Data, инженер Big Data, Data Scientist, специалист по машинному обучению) - это программист, который работает с большими массивами данных разной степени разрозненности и структурированности: банковские счета, запросы пользователей в поисковых системах, поведение пользователей ...

Кто есть кто в Data Science?

Data Scientist — кто это и что делает Дословно Data Scientist переводится как «ученый данных». Но деятельность у такого специалиста не научная, а практическая: он работает с данными компании, анализирует их, ищет зависимости, делает выводы на их основе и при необходимости строит визуализации.

Где работают аналитики данных?

Специалисты этого профиля работают в масштабных интернет-компаниях, исследовательских отделах бизнес-корпораций, правоохранительных органах, стартапах в области обработки данных. Аналитики могут найти место в любой компании, государственной или коммерческой, где необходимо обрабатывать большие потоки информации.

В каком отделе работает аналитик?

Чаще всего бизнес-аналитики работают в консалтинговом подразделении — внутреннем отделе или в консалтинговой компании. Под консалтингом подразумеваем управленческий консалтинг, среди известных представителей которого компании McKinsey, PWC, Deloitte, Ernst&Young.

Что почитать бизнес аналитику?

12 книг для изучения бизнес-анализаПуть аналитика. ... Разработка требований к программному обеспечению. ... Оптимизация бизнес-процессов. ... UML. ... Требования для программного обеспечения: рекомендации по сбору и документированию. ... Психбольница в руках пациентов. ... Современные методы описания функциональных требований к системам.•13 авг. 2019 г.

up