Q1。数据科学/数据分析与ML/AI一样吗?因为有些大学没有AI，但有数据科学?

Q2。我对MS数据科学感兴趣，而不是MS分析，因为后者在本质上不是技术性的。MS数据科学和MS数据分析是一样的吗?

Q3。如何在数据分析中选择Master的VS业务分析？

Q4。哪个是Mahcine学习和艺术智慧的最佳大学？顶级MS数据科学计划周围有许多博客帖子。但是，我无法弄清楚顶级MS机器学习/ MS人工智能计划。

这些是我在2018年收到的一些询问，他们向我寻求指导或选择了1：1在线咨询会议．显然，由于能力和其他因素，许多候选人没有获得个性化会议的机会。所以，通过本文，我打算伸向更广泛的受众。

数据科学，机器学习（ML），人工智能（AI）和分析非常相关。更常见的是，候选人努力在大师（MS）水平上选择合适的程序。在这篇文章中，我们将在计算机科学的计算机科学VS MS中讨论MS，在机器学习和人工智能等中，我们还将讨论如何选择机器学习和人工智能的主人的合适计划和顶尖大学。

MS Data Science VS Mack Machine Learning VS MS Analytics

Parinita Gupta共同撰写

表的内容

对印度上升的数据科学，机器学习，AI和大数据分析专业人员的需求

在今天的数据驱动世界中，数据科学，机器学习（ML），人工智能（AI）和大数据分析是新的流行语。印度正在成为数字技术的热门市场。但是，与深度学习，机器学习和NLP相关的核心AI工作角色是人才供应低于印度市场需求的领域。在最近的经营分析公司伟大的学习报告中，印度有5万多个数据科学和机器学习领域的职位空缺．印度在数据科学、机器学习和人工智能方面极度缺乏人才。

目前,银行和金融服务行业是分析和数据科学专业人员的最大市场，去年创造了这类工作岗位的44%。电子商务排名远远落后，去年创造了12%的数据分析岗位。医疗保健（12％），能源与公用事业(8%),电信（6％），媒体(6%)也都为创造数据科学岗位做出了贡献。

根据属于的研究，不到2％的专业人士称自己的数据科学家或数据工程师有一个博士学位。在AI相关的技术中，印度中只有4％的AI专业人士在深度学习和神经网络等地区工作。卡格的研究似乎也表明印度的人才游泳池比其他地方更年轻，似乎更为沉重，硕士和博士学位较少。

为了在就业市场保持竞争力，许多印度毕业生和专业人士选择在职培训MOOCS和在线课程．与此同时，许多考生也选择了数据科学、机器学习和大数据分析等方面的高等学习。正如我在开始所说的，太多的选择也会导致混乱。现在，是时候把这个弄清楚了。

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数据科学与机器学习/人工智能

数据科学是对数据提取的研究。数据科学通过制定假设示例的制定，猜测数据的解决方案并通过观察来分析，然后通过观察找到合理的解决方案，并结束假设是否正确或伪造它。数据科学是用于分析大规模数据集的所有技术和方法的伞。使用各种科学方法，并与算法组合以提取相似的数据，然后为了分析和更好的理解，它被转换成更简单的数据。

数据科学是一种涵盖数据分析，数据挖掘，机器学习和其他几个相关学科的伞术语. 虽然数据科学家预计将根据过去的模式预测未来，但数据分析师从各种数据源中提取有意义的见解。数据科学家提出问题，而数据分析员找到现有问题的答案。

在简单的条件下，机器学习是计算机科学领域的人工智能的子集，这些计算机科学领域通常使用统计技术，使计算机能够“学习”数据，而不明确地编程。机器学习概念旨在允许计算机自动学习并根据需要自行调整。它是世界上最快，最灵活的预测模型，用于预测世界供需的可用性。

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机器学习可以定义为使用算法使用数据，从中学习，然后预测该主题的未来趋势的实践。

数据科学与机器学习的关键区别

为了让事情更简单，你可以把机器学习视为广泛的数据科学领域的一部分，至少在选择MS数据科学和MS机器学习时是这样。

数据科学使用ML来分析数据，并对不久的将来做出可能的预测。它还与大数据分析和云计算等其他学科相结合，以提供最佳和适当的结果。

机器学习使用各种技术，如回归和监督聚类。另一方面，数据科学中的“数据”可能是从机器或机械过程演化而来，也可能不是。因此,主数据科学和机器学习的区别数据科学作为一个更广泛的术语，不仅关注算法和统计，而且还关注整个数据处理方法。

数据科学vs数据分析

如前所述，数据科学是一个综合术语，是一个多学科领域，专注于从大量的原始和结构化数据中找到可操作的见解。

数据分析是一个更专注的版本，甚至可以被认为是更大过程的一部分。分析致力于基于现有查询实现可立即应用的可操作的见解。

数据科学和数据分析的另一个重要区别是探索问题．数据科学不关心答复特定查询，而不是以有时非结构化方式通过大规模数据集解析以暴露见解。数据分析在焦点时效果更好，并考虑到基于现有数据需要答案的问题。

数据科学会产生更广泛的见解，专注于应询问哪些问题，而大数据分析则强调发现所要求的问题的答案。阅读更多关于该的数据科学家和数据分析师的区别．

MS Data Science vs MS Analytics–如何选择正确的计划？

数据科学和数据分析是非常重叠和相互关联的。技术和工具也非常相似。你可以在数据科学和分析中同时使用R和Python。

主要的区别在于应用程序。例如，R更适合于Analytics(从数据和/或数据可视化中获得洞察)，而Python更适合于数据科学(预测未知)。

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r vs python：可用性，人气，乔布斯和薪水

通过追求MS Analytics，你可以成为一名数据科学家。同样，学习MS数据科学之后，你也可以成为一名分析师。

这是什么亚伯拉罕卡邦邦那LinkedIn的资深数据科学家评论的数据分析师和数据科学家的区别-

“这绝对是一个灰色的区域。在我以前的公司，我做了分析师和科学家工作，作为分析师，我们面向更愿意的;我们所做的任务与有形业务需求直接相关 - 客户想要/要求的内容。它非常指示。科学家的角色是有点自由形式。我作为数据科学家的第一件事就是在建立内部仪表板上的工作，基本上符合我们在后端跟踪的信息，但由于许多原因，数据分析师没有使用;例如，我们可能缺乏显示它的基础架构，或者数据只是没有很好的处理。从客户需求中真的没有裁流，但来自我注意到的分析师队以完成工作。“

数据分析vs商业分析

在广泛的分析领域它分为两个部分:数据分析和业务分析。那么，什么是数据分析和业务分析的区别还是

硕士在数据分析中

课程侧重于数据操作，包括高级分析
强大的数学焦点通常为具有茎背景的专业人士而造成的专业人士
发展系统架构师为高级分析准备数据

商业分析硕士

高级分析课程专注于将数据转换为洞察力和竞争性商业优势
建立公司沟通技巧，以有效地将发现传达给领导
既能吸引STEM(科学、技术、工程、数学)领域的观众，又能适应不同的专业背景

MS数据科学vs MS机器学习vs MS分析-如何选择正确的程序

数据科学可以被视为融入多个父母学科，包括数据分析，软件工程，数据工程，机器学习，预测分析，业务分析等。它包括检索，收集，摄取和大量数据的转换，统称为大数据。

数据科学负责将结构引入大数据，搜索引人注目的模式，最后建议决策者有效地引入变化，以适应业务需求。数据分析和机器学习是数据科学使用的众多工具和过程中的两种。

MS数据科学、MS数据分析和MS机器学习是目前最受欢迎的海外学习项目。正确的课程，结合正确的技能集和实际经验，可以帮助你在这些趋势领域获得强大的职业生涯。

微软数据科学vs微软机器学习，人工智能vs微软分析，目前还没有明确的答案。这完全取决于你的个人资料、现有技能和职业目标。这里有一些技巧来减少混淆。

检查特定项目的资格标准

大多数MS数据科学（和MS机器学习计划）需要稳固的编程，线性代数，统计数据。相比之下，MS分析程序并不总是要求先前的编程经验。所以，检查你知道多少，并看到你可以申请的地方。

其次，探索和反省你想学什么。这一点非常重要。就内容而言，ABC大学的数据科学课程与XYZ大学的数据科学课程也有很大的不同。同样，你也可以通过MS Analytics成为一名数据科学家。所以，除了节目名称，你还需要对节目内容做深入的研究。

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评估你现有的知识和技能

最好从一个广泛的领域开始，然后弄清楚自己的专业。为新鲜的(没有专业工作经验）我总是建议计算机科学硕士，数据科学或机器学习/人工智能专业．

如果你有2 - 5年的工作经验，你知道R/Python，一些其他的编程语言，大数据工具，以及扎实的统计学和数学知识，数据科学女士是一个很好的选择。

数据科学硕士是计算机科学、统计学和商学的综合学位。来自这一背景的硕士毕业生在组织中做出决策时被赋予了很大的重要性。如果你有数据可视化技术方面的专业知识，并能将大量非结构化数据提取成简化数据，那么掌握数据科学可以在你的职业道路上带你走很长的路。

如果你不懂编程(R, Python, Scala, Java, PHP等)，但喜欢统计和数学，你可以选择MS Analytics（MS数据分析）．如果你之前没有编程/编码的经验，MS业务分析可能是更好的选择。或者，如果你有超过5年的专业工作经验，或者你想在产品管理方面，你也可以考虑。MBA专业化分析．

只有当您在产品部门从事R、Python和其他大数据工具的工作超过5年时，您才能想到机器学习女士如果你想留在技术领域。

要想获得机器学习硕士学位，你必须拥有强大的技术技能，并且应该熟悉如何完美地实施这些技能，那么机器学习硕士将是你的最佳选择。本课程要求创造新的算法以及数学和统计方面的专家知识。如果你能学习数学并编写机器学习模型，那么机器学习硕士适合你，你可以有一个光明的职业生涯。