數據科學和機器學習將是下述內容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它們的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內容如下。
一、數據科學
數據科學是利用科學方法、流程、算法和系統(tǒng)從數據中提取價值的跨學科領域。數據科學家綜合利用一系列技能(包括統(tǒng)計學、計算機科學和業(yè)務知識)來分析從網絡、智能手機、客戶、傳感器和其他來源收集的數據。
隨著數據量呈指數增長且公司更加依賴分析來提高收入和推動創(chuàng)新，對數據科學的需求也在迅速增長。舉例來說，隨著商業(yè)互動變得更加數字化，將會產生更多數據，隨之也會帶來深入探索的新機會，可進一步了解如何提供更出色的個性化體驗、提高服務和客戶滿意度、開發(fā)新的增強型產品以及提高銷售額。此外，在商業(yè)領域以及其他領域，數據科學有可能幫助我們解決全球最艱巨的一些挑戰(zhàn)。
數據科學揭示趨勢并產生見解，企業(yè)可以利用這些見解做出更好的決策并推出更多創(chuàng)新產品和服務。數據是創(chuàng)新的基石，但是只有數據科學家從數據中收集信息，然后采取行動，才能實現數據的價值。
數據科學家往往具有計算機科學、信息技術、應用數學或統(tǒng)計學的教育背景。這些核心知識可以為您開展提供、收集、組織、處理和建模業(yè)務數據，做好準備。同時，您也可以了解并掌握有關數據可視化、基于API的數據收集與準備等方面的專業(yè)知識。這些對于您開展探索性數據分析，遵循和建立模型，以及對模型進行定制化設計與測試等工作，都十分有益。此外，您在基于AI的預測性建模時，前面提到的ML和AI領域的相關技能也總歸是技不壓身的。
二、機器學習
機器學習是一門多學科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學習方式，并將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率。
機器學習是研究怎樣使用計算機模擬或實現人類學習活動的科學，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究領域之一。自20世紀80年代以來，機器學習作為實現人工智能的途徑，在人工智能界引起了廣泛的興趣，特別是近十幾年來，機器學習領域的研究工作發(fā)展很快，它已成為人工智能的重要課題之一。機器學習不僅在基于知識的系統(tǒng)中得到應用，而且在自然語言理解、非單調推理、機器視覺、模式識別等許多領域也得到了廣泛應用。一個系統(tǒng)是否具有學習能力已成為是否具有“智能”的一個標志。機器學習的研究主要分為兩類研究方向：第一類是傳統(tǒng)機器學習的研究，該類研究主要是研究學習機制，注重探索模擬人的學習機制;第二類是大數據環(huán)境下機器學習的研究，該類研究主要是研究如何有效利用信息，注重從巨量數據中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識。
三、數據科學與機器學習的關系
數據為機器學習提供支持：機器學習的性能很大程度上取決于訓練數據的質量。數據科學通過提供清潔、準確的數據為機器學習建模提供基礎。
特征工程與模型訓練的協(xié)同作用：數據科學中的特征工程為機器學習模型提供了有價值的特征。好的特征工程可以使機器學習模型更好地捕捉數據的本質，提高模型的性能。
數據驅動的決策：數據科學和機器學習的結合使得數據驅動的決策成為可能。通過分析和建模數據，組織可以制定更加智能、精準的決策，從而提高效率和效果。
上述所有信息便是小編這次為大家推薦的有關數據科學和機器學習的內容，希望大家能夠喜歡，想了解更多有關它的信息或者其它內容，請關注我們網站哦。
下載文檔
