データサイエンスと機械学習の違いは何ですか？

What is the difference between data science and machine learning?

はじめに

「データサイエンス」と「機械学習」は、25世紀において注目すべき技術的なトピックです。初心者のコンピュータサイエンスの学生からNetflixやAmazonなどの大手企業まで、様々なエンティティによって利用されています。ビッグデータの急増により、ペタバイトやエクサバイト単位で測定される膨大な量のデータを扱う新しい時代が訪れました。過去には、データのストレージには重大な課題がありましたが、現在ではHadoopなどのフレームワークによってこれらの問題が解決され、データ処理に重点が移りました。この文脈において、データサイエンスと機械学習は重要な役割を果たしています。しかし、これら2つの用語の違いは何でしょうか？この記事では、データサイエンスと機械学習の比較を掘り下げ、その違いを探ります。

データサイエンスとは？

ビジネスや組織がリポジトリに保持する膨大な量のデータの複雑な分析を行うことです。データのソース、データの主題の分析、そしてデータが将来的にビジネスの成長にどのように役立つかについて、この研究ではすべてカバーされます。常に2つのタイプの組織データがあります。構造化データと非構造化データです。このデータを分析することで、市場やビジネストレンドについて重要なことを学び、データセット内のパターンを特定することにより、企業は効率を向上させ、競合他社と差別化することができます。

機械学習とは？

機械学習という研究分野のおかげで、コンピュータは明示的にプログラムされることなく学習することができるようになりました。機械学習はアルゴリズムを使用してデータを処理し、予測を行うためにトレーニングされます。指示、データ、または観察値が機械学習の入力となります。機械学習の利用は、Facebook、Googleなどの企業で広く行われています。

データサイエンス vs 機械学習

側面	データサイエンス	機械学習
定義	構造化および非構造化データから知識と洞察を抽出するために、科学的な方法、プロセス、アルゴリズム、およびシステムを使用する多様な分野。	明示的にプログラムされることなく、コンピュータシステムが学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムと統計モデルを開発する人工知能（AI）のサブフィールド。
スコープ	データ収集、クリーニング、分析、可視化、解釈など、データライフサイクルのさまざまな段階を包括する広い範囲。	データから学習し、予測や決定を行うためのアルゴリズムとモデルの開発に焦点を絞った狭い範囲。
目標	複雑な問題を解決し、データに基づいて意思決定を行うために、データから洞察、パターン、そして知識を抽出すること。	機械がデータから学び、特定のタスクにおいて自動的にパフォーマンスを向上させるためのモデルとアルゴリズムを開発すること。
技術	統計、データマイニング、データ可視化、機械学習、深層学習など、様々な技術やツールを組み合わせています。	教師あり学習、教師なし学習、強化学習、深層学習などの機械学習アルゴリズムの適用に主眼を置いています。
応用	データサイエンスは、医療、金融、マーケティング、社会科学など、様々なドメインで適用されています。	機械学習は、推薦システム、自然言語処理、コンピュータビジョン、詐欺検出、自動運転車など、多岐にわたる分野で応用されています。

データサイエンティスト vs 機械学習エンジニア

データサイエンティストは、ビジネスの意思決定を促進するためのデータから洞察を抽出することに焦点を当てています。一方、機械学習エンジニアは、機械が学習し自律的に改善するアルゴリズムやプログラムを開発することが責任です。これらの役割の違いを理解することは、この分野でキャリアを考える人にとって重要です。

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	データサイエンティスト	機械学習エンジニア
専門性	生のデータを価値ある洞察に変換することに特化しています。	機械学習のためのアルゴリズムとプログラムの開発に重点を置いています。
スキル	データマイニング、機械学習、統計などに熟練しています。	アルゴリズムのコーディングに熟練しています。
応用	電子商取引、医療など、様々なセクターで使用されます。	自動運転車、パーソナライズされたニュースフィードなどのシステムを開発します。
焦点	データの分析とビジネス洞察の導出	機械が独立した振る舞いを示すことを可能にすること
役割	データを実用的な知識に変換すること	機械が学習し、改善するためのアルゴリズムを開発すること

データサイエンスと機械学習の類似点とは？

データサイエンスと機械学習は密接に関連しており、いくつかの類似点があります。以下に、データサイエンスと機械学習の主な類似点をいくつか紹介します。

1. データ駆動アプローチ: データサイエンスと機械学習は、データを利用して洞察を得て、情報を基に意思決定を行うことを中心に展開されます。大量のデータを分析し解釈して、意味のあるパターンや知見を抽出することに頼っています。

2. 共通の目標: データサイエンスと機械学習の究極の目標は、データから有益な洞察や予測を導き出すことです。複雑な問題を解決し、正確な予測を行い、データの隠れたパターンや関係性を明らかにすることを目的としています。

3. 統計的基盤: 両分野とも、データを分析およびモデル化するために統計的技術や手法に頼っています。確率論、仮説検定、回帰分析、その他の統計ツールがデータサイエンスと機械学習で一般的に使用されています。

4. 特徴量エンジニアリング: データサイエンスと機械学習の両方で、特徴量エンジニアリングは重要な役割を果たします。それは、生のデータから関連性のある特徴量を選択、変換、および作成して、モデルのパフォーマンスと精度を向上させることです。データサイエンティストや機械学習の実践者は、このステップに多くの時間を費やすことがあります。

5. データ前処理: データサイエンスと機械学習の両方でデータ前処理は必須です。それは、生のデータをクリーニングし変換し、欠損値を扱い、外れ値を処理し、データを標準化または正規化することを含みます。適切なデータ前処理は、モデルの品質と信頼性を向上させるのに役立ちます。

データサイエンスにおける機械学習の活用分野

データサイエンス vs 機械学習 – 必要なスキル

データサイエンス vs 機械学習において、MLエンジニアとデータサイエンティストの必要なスキルはかなり似ています。

データサイエンティストに必要なスキル

• Python、R、SAS、またはScalaプログラミングスキル
• SQLデータベースコーディングの専門知識
• 機械学習アルゴリズムに関する知識
• 深いレベルの統計学の知識
• データクリーニング、マイニング、および可視化のスキル
• Hadoopなどのビッグデータツールの使用方法に関する知識

機械学習エンジニアに必要なスキル

• 機械学習アルゴリズムの実務知識
• 自然言語処理の処理
• PythonまたはRプログラミングスキルが必要
• 確率と統計の理解
• データ解釈とモデリングの理解

データサイエンス vs 機械学習 – キャリアオプション

データサイエンス vs 機械学習には多くのキャリアオプションがあります。

データサイエンスのキャリア

• データサイエンティスト: データを使用して周りの現象を理解し説明することで、企業の判断を改善する。
• データアナリスト: データアナリストは、ビジネスの問題を解決するのに役立つデータセットを収集、クリーニング、分析します。
• データアーキテクト: データサイエンティストとビジネスアナリストが知識を得るための構造を構築します。
• ビジネスインテリジェンスアナリスト: データアーキテクトは、データインフラストラクチャをレビューおよび分析して、データの格納と管理に対する解決策を作成します。

機械学習のキャリア

• 機械学習エンジニア: 機械学習に特化したエンジニアは、研究、開発、AIのデザインを行い、機械学習を担当し、AIシステムを維持または強化します。
• AIエンジニア: AIの開発と実装のためのインフラストラクチャを構築します。
• クラウドエンジニア: クラウドエンジニアは、クラウドインフラストラクチャを構築および維持します。
• 計算言語学者: 計算言語学者は、人間の言語がどのように計算されるかについてのコンピュータの開発とデザインを行います。
• 人間中心のAIシステムデザイナー: 人間との学習および適応ができるAIシステムをデザイン、作成、および実装することにより、システムと社会を向上させます。

結論

データサイエンスと機械学習は密接に関連しており、共通のスキルとコンセプトを共有していますが、それらの微妙な違いを理解することは、これらの分野でキャリアを追求する個人や、その利益を効果的に活用する組織にとって重要です。データサイエンス vs 機械学習の比較をより深く掘り下げ、理解を深めるには、Analytics VidhyaのBlackbelt Plus Programに参加することをお勧めします。

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