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数据工程、数据科学和机器学习都有什么差异?

发布时间:2021-12-14 02:57:58 所属栏目:传媒 来源:互联网
导读:数据科学是一个广泛的领域。 因为它是如此的多样化,我们很难具体定义数据科学家要做些什么。但最重要的是,我们要认识到,数据科学是一个过程,而不仅仅是一个职位名称。 数据科学可以应用于许多不同的领域,可以用来做许多不同的事情。 如今数据科学、机器
数据科学是一个广泛的领域。
 
因为它是如此的多样化,我们很难具体定义数据科学家要做些什么。但最重要的是,我们要认识到,数据科学是一个过程,而不仅仅是一个职位名称。
  
数据科学可以应用于许多不同的领域,可以用来做许多不同的事情。
 
如今数据科学、机器学习和数据工程正在以非常快的速度发展。
   
随着数据领域的发展速度加快,许多人对这些领域的概念也有一些错误的认识。
 
在本文中,我们将带你了解一下数据工程师、数据科学家和机器学习工程师之间的区别。
 
让我们先了解一下完整的数据项目包括哪些环节。
 
公司通过各种渠道从客户处收集数据,例如亚马逊,他们可能会收集用户的电子邮件、姓名、年龄、位置等数据。
 
以及关于用户购买历史和订单的数据,用户搜索关键字和最近查看的项目等。
 
如今,这些数据有各种形式和格式,数据可能位于不同的表和不同的位置。
 
任何数据项目的出发点无一例外,都是为了从数据中提取价值,从而帮助企业做出决策,并改进其产品和服务。
 
这里可以看到一个案例——亚马逊建立的推荐系统,当中将用用户经常购买的产品排列在一起,并根据产品的性能进行排名。
 
任何数据项目的第一步都是理解。
 
企业真正需要什么
假设,我们想针对会从已购商品中进行回购的客户建立一个分类器。
 
我们对所需的最终结果进行定义,可能会根据可用数据而改变,但假设现在一切准备就绪,开始项目开发。
 
这时数据工程师们就派上用场了。
 
在数据项目工作中,数据工程师将从各种来源提取数据并编写查询,或使用ETL工具将所有数据集中到一个地方。
 
 
数据被储存为各种格式,比如SQL表、CSV文件、JSON文件等。

(编辑:航空爱好网)

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