数据科学提供的优势取决于公司和行业的目标。例如，销售和营销部门可以收集客户信息以提高转化率。银行机构正在挖掘信息以改进欺诈检测。电子商务等其他行业可能会使用数据来确定向购物者推荐哪些产品或商品。 如果您想了解有关该领域的更多信息，机器学习和数据科学的比较 数据科学与机器学习非常相似。两者有很多重叠之处，但需要记住一些关键的差异。机器学习的最佳数据量只是数千个数据点，而数据科学目标可能需要具有数百万个数据点的大数据。
机器学习的输出通常是数值，例如分 WhatsApp 号码数据 数或分类。相比之下，数据科学涵盖了从数据中提取信息和知识的所有方式。 每个概念的工作过程相似但略有不同。机器学习依赖于自动化算法，该算法学习如何对功能进行建模，然后使用提供的数据预测未来的操作。数据科学依赖于能够以合理的速度大量提供干净、可靠和相关数据的基础设施。 甚至数据科学和机器学习的管理也略有不同。通过机器学习，数据分析师指导算法查看一组数据中的特定变量。
数据科学专业人员承担着跨多个学科的一系列管理职责。 了解更多 伯克利数据分析训练营专为有兴趣获得数据分析领域技术技能的广大个人而设计。了解该计划如何帮助您实现职业目标。如今，专业网络开发人员有很多职位。然而，为了获得面试机会并获得梦想工作的聘用，一份出色的简历至关重要。写出完美的一篇并不容易。许多候选人想知道他们的简历应该是什么样子以及应该包括什么内容，这可能会有所不同，因为它对不同的人代表不同的东西。