Sự so sánh được chờ đợi nhiều cuối cùng đã có ở đây: học máy và khoa học dữ liệu. Các thuật ngữ “khoa học dữ liệu” và “học máy” là một trong những thuật ngữ phổ biến nhất trong ngành trong thế kỷ XXI. Hai phương pháp này đang được mọi người sử dụng, từ sinh viên khoa học máy tính năm thứ nhất cho đến các tổ chức lớn như Netflix và Amazon.
Các lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy có liên quan đến việc sử dụng dữ liệu để cải thiện việc phát triển các sản phẩm, dịch vụ, hệ thống cơ sở hạ tầng mới và những thứ khác. Cả hai đều tương ứng với các lựa chọn công việc sinh lợi và được săn đón cao. Nhưng họ không giống nhau. Vì vậy, sự khác biệt là gì?
Học máy và khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
Học máy là nghiên cứu phát triển các kỹ thuật sử dụng dữ liệu để nâng cao hiệu suất hoặc đưa ra dự đoán, trong khi khoa học dữ liệu là nghiên cứu về dữ liệu và cách rút ra ý nghĩa từ dữ liệu đó.
Tương tự như cách hình vuông và hình chữ nhật có liên quan với nhau nhưng không phải ngược lại. Học máy là hình vuông là thực thể của nó, trong khi khoa học dữ liệu là hình chữ nhật bao trùm. Các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng cả hai trong công việc của họ và trên thực tế, mọi ngành đều nhanh chóng áp dụng chúng.
Các thuật ngữ “học máy” và “khoa học dữ liệu” khá hợp thời. Mặc dù hai từ này thường được sử dụng thay thế cho nhau nhưng chúng không nên được coi là đồng nghĩa. Tuy nhiên, đừng quên rằng học máy là một phần của khoa học dữ liệu, mặc dù chủ đề này rất rộng và có nhiều công cụ. Vậy thì điều gì phân biệt họ? Đầu tiên, chúng ta hãy nhớ ngắn gọn chúng là gì.
Khoa học dữ liệu là gì?
Đúng như tên gọi, khoa học dữ liệu là tất cả về dữ liệu. Do đó, chúng tôi có thể định nghĩa nó là “Một lĩnh vực nghiên cứu kỹ lưỡng về dữ liệu, bao gồm trích xuất những hiểu biết sâu sắc có liên quan từ dữ liệu và xử lý thông tin đó bằng nhiều công cụ, mô hình thống kê và thuật toán học máy khác nhau”. Việc chuẩn bị, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu đều được bao gồm trong mô hình quản lý dữ liệu lớn này.
Các nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau, chuẩn bị và xử lý trước dữ liệu đó, sau đó áp dụng thuật toán học máy và phân tích dự đoán để thu thập những hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ dữ liệu thu thập được của họ. Chẳng hạn, Netflix sử dụng các phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu người dùng và thói quen xem nhằm hiểu rõ sở thích của người tiêu dùng.
Kiểm tra và tìm hiểu về khoa học dữ liệu:
Kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu
Những kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu:
Học máy là gì?
Trí tuệ nhân tạo và ngành khoa học dữ liệu đều bao gồm học máy. Công nghệ phát triển cho phép máy móc hoàn thành nhiệm vụ và tự động học hỏi từ dữ liệu trước đó.
Thông qua học máy, sử dụng các kỹ thuật thống kê để nâng cao hiệu suất và dự đoán kết quả mà không cần lập trình rõ ràng, máy tính có thể tự học hỏi từ những kinh nghiệm trước đây. Lọc thư rác qua email, đề xuất sản phẩm, phát hiện gian lận trực tuyến, v.v., là một số cách sử dụng phổ biến của ML.
Kiểm tra và tìm hiểu về học máy:
Kỹ năng kỹ sư học máy
Những kỹ năng cần thiết để trở thành kỹ sư học máy:
So sánh: Khoa học dữ liệu và học máy
Học máy tập trung vào các công cụ và chiến lược để tạo ra các mô hình có thể tự học bằng cách phân tích dữ liệu, trong khi khoa học dữ liệu điều tra dữ liệu và cách rút ra ý nghĩa từ dữ liệu đó.
Một nhà nghiên cứu sử dụng chuyên môn của mình để phát triển phương pháp nghiên cứu và làm việc với lý thuyết thuật toán thường được gọi là nhà khoa học dữ liệu. Một kỹ sư học máy tạo ra các mô hình. Bằng cách tiến hành thử nghiệm trên dữ liệu, họ cố gắng đạt được kết quả có thể tái tạo cụ thể trong khi chọn thuật toán tốt nhất cho một vấn đề nhất định.
Sự khác biệt chính giữa khoa học dữ liệu và học máy được thể hiện trong bảng dưới đây:
| Khoa học dữ liệu | Học máy |
| Khoa học dữ liệu là nghiên cứu về dữ liệu và khám phá các mô hình ẩn hoặc những hiểu biết thực tế hỗ trợ đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. | ML cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu và trải nghiệm trước đó một cách tự động. |
| Nó phân loại kết quả cho các điểm dữ liệu mới và đưa ra dự đoán. | ML cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu và trải nghiệm trước đó một cách tự động. |
| Đây là một cụm từ chung bao gồm một số quy trình phát triển và sử dụng mô hình cho các vấn đề cụ thể. | Nó được sử dụng trong giai đoạn mô hình hóa dữ liệu của toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu. |
| Một nhà khoa học dữ liệu cần thành thạo về thống kê, lập trình bằng Python, R hoặc Scala và các công cụ dữ liệu lớn như Hadoop, Hive và Pig. | Kiến thức cơ bản về khoa học máy tính, thành thạo lập trình Python hoặc R, hiểu biết về thống kê và xác suất, v.v., đều cần thiết đối với một kỹ sư máy học. |
| Nó tương thích với dữ liệu thô, có cấu trúc và phi cấu trúc. | Phần lớn, nó cần dữ liệu có cấu trúc để làm việc. |
| Bao gồm thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, v.v. | Bao gồm học tập có giám sát, không giám sát và bán giám sát. |
| Đây là một lĩnh vực liên ngành | Nó là một lĩnh vực con của khoa học dữ liệu |
| Các ứng dụng phổ biến của khoa học dữ liệu bao gồm phân tích chăm sóc sức khỏe và phát hiện gian lận. | Các ứng dụng phổ biến của ML bao gồm hệ thống nhận dạng và đề xuất khuôn mặt như Spotify. |
Học máy và khoa học dữ liệu: Đừng quên rằng học máy là một phần của khoa học dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy
Các nhà khoa học dữ liệu thường được so sánh với “Masterchefs”. Anh ấy học cách nấu một bữa ăn ngon, trong đó nhiệm vụ thiết yếu của anh ấy là làm sạch thông tin, chuẩn bị các thành phần và kết hợp chúng một cách cẩn thận. Họ phải liên tục tạo ra những bữa ăn chất lượng cao có thể đáp ứng nhu cầu của cả khách hàng và doanh nghiệp đang tìm cách cung cấp dịch vụ tốt nhất trong ngành.
Các kỹ sư máy học sẽ đóng gói, sử dụng, phân phối, bảo trì và vận hành, đảm bảo rằng nó sẽ đến tay khách hàng theo cách họ muốn.
Học máy so với lương khoa học dữ liệu
Theo Indeed, các nhà khoa học dữ liệu kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 102.069 USD, trong khi các kỹ sư máy học kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 110.819 USD. Trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiếp thị, Thương mại điện tử, v.v., cả hai công việc đều đang có nhu cầu.
Điểm tương đồng: Khoa học dữ liệu và học máy
Việc khoa học dữ liệu và học máy chạm vào mô hình được cho là ý tưởng có liên quan nhất của họ. Các năng lực chính được chia sẻ bởi cả hai lĩnh vực là:
- SQL
- Python
- GitHub
- Khái niệm về đào tạo và đánh giá dữ liệu
Thủ tục thanh toán ngôn ngữ lập trình nào cho trí tuệ nhân tạo là tốt nhất
So sánh lập trình tập trung vào ngôn ngữ của mỗi người để thực hiện các nhiệm vụ riêng biệt của họ. Dù là nhà khoa học dữ liệu sử dụng SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu hay kỹ sư máy học sử dụng SQL để chèn các đề xuất hoặc dự đoán mô hình trở lại cột hoặc trường mới được gắn nhãn, thì cả hai ngành nghề đều bao gồm một số kỹ thuật.
Cả hai ngành đều cần phải làm quen với Python (hoặc R) và kiểm soát phiên bản, chia sẻ mã và yêu cầu kéo qua GitHub.
Ví dụ: để thực hiện nghiên cứu về các hạn chế về bộ nhớ và kích thước, một kỹ sư máy học đôi khi có thể muốn hiểu hoạt động của các thuật toán như XGBoost hoặc Random Forest và sẽ cần xem xét các siêu tham số của mô hình để điều chỉnh. Mặc dù các nhà khoa học dữ liệu có thể tạo ra các mô hình cực kỳ chính xác trong học viện và kinh doanh, nhưng có thể có những hạn chế lớn hơn do hạn chế về thời gian, nguồn lực và bộ nhớ.
Học máy trong khoa học dữ liệu là gì?
Học máy tự động hóa việc phân tích dữ liệu và tạo ra các dự đoán theo thời gian thực dựa trên dữ liệu mà không cần sự tương tác của con người. Một mô hình dữ liệu được tạo tự động và sau đó được đào tạo để đưa ra dự đoán ở hiện tại. Vòng đời khoa học dữ liệu bắt đầu khi áp dụng thuật toán học máy.
Quá trình học máy tiêu chuẩn bắt đầu bằng việc bạn cung cấp dữ liệu cần nghiên cứu, sau đó là việc bạn xác định các tính năng chính xác của Mô hình của mình và tạo Mô hình Dữ liệu bằng các tính năng đó. Tập dữ liệu huấn luyện lần đầu tiên được cung cấp cho mô hình dữ liệu sau đó sẽ được sử dụng để huấn luyện nó. Lần tiếp theo bạn tải tập dữ liệu mới lên, thuật toán máy học sẽ được chuẩn bị để dự đoán sau khi mô hình đã được huấn luyện.
Hãy sử dụng một ví dụ để hiểu điều này tốt hơn. Chắc hẳn bạn đã từng nghe đến Ống kính Googlemột ứng dụng cho phép bạn chụp ảnh một người nào đó, chẳng hạn như, có gu thời trang tốt, sau đó giúp bạn xác định những bộ trang phục tương tự.
Do đó, nhiệm vụ ban đầu của Ứng dụng là xác định sản phẩm mà nó nhìn thấy. Đó là một chiếc váy, một chiếc áo khoác hay một chiếc quần jean? Các đặc tính của các sản phẩm khác nhau được mô tả; ví dụ: Ứng dụng được thông báo rằng một chiếc váy có dây đeo vai, không có khóa kéo, khoét nách ở hai bên cổ, v.v. Do đó, các đặc điểm về hình thức của chiếc váy được thiết lập. Bây giờ các tính năng đã được xác định, ứng dụng có thể tạo ra một mẫu váy.
Khi một hình ảnh được tải lên, ứng dụng sẽ tìm kiếm trong tất cả các mẫu đã có sẵn để xác định xem nó thực sự đang nhìn vào cái gì. Sau đó, ứng dụng sẽ sử dụng thuật toán học máy để tạo dự đoán và hiển thị các mẫu quần áo tương đương mà nó sở hữu.
Có nhiều trường hợp sử dụng khác nhau của học máy trong khoa học dữ liệu:
- Phát hiện gian lận,
- Nhận dạng giọng nói và
- Công cụ đề xuất trực tuyến.
Bạn nên học khoa học dữ liệu hay học máy trước?
Dữ liệu lớn phải là điểm khởi đầu cho bất kỳ nỗ lực nào nhằm giải quyết vấn đề nan giải trong việc học khoa học dữ liệu hoặc học máy.
Cả khoa học dữ liệu và học máy dường như được sử dụng như nhau trong tất cả các lĩnh vực liên quan. Trong thế giới công nghệ, cả hai đều là những cách diễn đạt được sử dụng phổ biến nhất. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi việc lựa chọn giữa khoa học dữ liệu và học máy để học trước tiên là một trong những vấn đề khiến những người theo đuổi sự nghiệp công nghệ gặp khó khăn.
Sử dụng khoa học dữ liệu là một khởi đầu tốt nếu bạn muốn thực hiện tương lai phỏng đoán. Mặt khác, machine learning là lựa chọn tốt nhất nếu bạn muốn đơn giản hóa và tự động hóa quá trình hiện tại.
Cái nào tốt hơn, khoa học dữ liệu hay học máy?
Trong vài năm qua, học máy và khoa học dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng và có lý do chính đáng. Mong muốn tìm hiểu thêm về hai lĩnh vực này của các kỹ sư ngày càng tăng khi thế giới ngày càng trở nên tự động hóa và vi tính hóa.
Tính đến năm 2022, sẽ có nhiều việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hơn là học máy cộng lại. Bạn có thể làm việc như một chuyên gia khoa học dữ liệu với tư cách là nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học ứng dụng, nhà khoa học nghiên cứu, nhà thống kê, v.v. Là một kỹ sư máy học, bạn tập trung vào việc biến các mô hình thành sản phẩm.
Khoa học dữ liệu được xếp hạng #2, trong khi học máy đứng thứ 17 trong danh sách những nghề nghiệp hàng đầu ở Mỹ năm 2021 của Glassdoor. Tuy nhiên, lương cho các kỹ sư học máy cao hơn một chút, đồng thời công việc và mức lương của họ cũng đang tăng lên nhanh chóng. Vậy chúng ta có thể nói học máy tốt hơn khoa học dữ liệu không? Trước tiên, hãy nhìn vào tương lai để có những quyết định tốt hơn.
Theo Báo cáo Tương lai Nghề nghiệp 2020, 12 triệu việc làm mới liên quan đến AI sẽ được tạo ra ở 26 quốc gia vào năm 2025. Mặt khác, Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ tiết lộ rằng sẽ có 11 việc làm.5 triệu việc làm trong lĩnh vực khoa học và phân tích dữ liệu vào năm 2026, số vị trí tăng 28%.
Tất nhiên, việc tìm ra thứ “tốt nhất” còn phụ thuộc vào kỹ năng của bạn. Khoa học dữ liệu có thể là bước tiếp theo lý tưởng của bạn nếu bạn chỉ có bằng cử nhân và ít được đào tạo hoặc chuyên môn về AI hoặc học máy vì vẫn còn thiếu Nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao. Tuy nhiên, nếu bạn có các kỹ năng và nền tảng cần thiết về ML, tốt hơn hết bạn nên tăng lương và làm kỹ sư ML.
Khoa học dữ liệu và học máy có mối liên hệ với nhau. Không có dữ liệu, máy móc không thể học và máy học làm cho khoa học dữ liệu trở nên hiệu quả hơn. Để mô hình hóa và giải thích dữ liệu lớn được tạo ra hàng ngày, các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần ít nhất sự hiểu biết cơ bản về học máy trong tương lai.
Nhà khoa học dữ liệu có thể trở thành kỹ sư học máy không?
Các nhà khoa học dữ liệu thực sự có thể chuyên về học máy. Vì các nhà khoa học dữ liệu đã hợp tác chặt chẽ với các công nghệ khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong học máy nên việc chuyển sang công việc học máy sẽ không quá khó khăn đối với họ.
Các ứng dụng khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng các công cụ học máy, bao gồm ngôn ngữ, thư viện, v.v. Do đó, việc thực hiện thay đổi này không đòi hỏi nhiều nỗ lực từ phía các chuyên gia khoa học dữ liệu. Vì vậy, vâng, các nhà khoa học dữ liệu có thể trở thành kỹ sư máy học nếu được đào tạo nâng cao kỹ năng phù hợp.
Phần kết luận
Xây dựng các mô hình thống kê và học máy là nơi các nhà khoa học dữ liệu chú ý nhiều hơn. Mặt khác, các kỹ sư máy học tập trung vào việc làm cho mô hình sẵn sàng đưa vào sản xuất.
Không có máy học, khoa học dữ liệu chỉ đơn giản là phân tích dữ liệu. Học máy và khoa học dữ liệu phối hợp với nhau một cách liền mạch. Bằng cách tự động hóa các hoạt động, học máy giúp cuộc sống của các nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Học máy sẽ sớm đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu lớn. Để tăng hiệu quả, các nhà khoa học dữ liệu phải thành thạo về học máy.
Một kỹ sư học máy làm việc trong lĩnh vực AI vẫn đang phát triển và được trả lương cao hơn một chút so với một nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù vậy, vẫn có nhiều vị trí khoa học dữ liệu hơn kỹ thuật học máy. Vì vậy, hãy lựa chọn một cách khôn ngoan.
