Atbilde 1:

Es riskēšu ar atbildi šeit. Pastāv risks, jo, definējot un salīdzinot plašas tēmas, jūs vienmēr varat iegūt argumentu par kaut ko neprecīzu vai pārāk precīzu. Ar to kā atrunu es teikšu:

Atšķirība starp datu zinātni un operāciju izpēti:

Operāciju izpētē jūs drīkstat vai nemācāties no datiem, jums faktiski nav nekādu datu un joprojām varat modelēt un optimizēt problēmu. Lineārā un veselā skaitļa programmēšana ir divi no operāciju izpētē visbiežāk izmantotajiem rīkiem, un jums tie nav nepieciešami, lai tie darbotos, tikai spēja pareizi modelēt problēmu, kuru mēģināt atrisināt.

Ceļojoša pārdevēja problēma (TSP) ir labs piemērs, jūs varat to modelēt kā veselu skaitļu programmēšanas problēmu, varat izmantot heiristiku, piemēram, LK, varat izmantot simulētu atkvēlināšanu, ļoti daudz dažādu rīku, bet jūs varat saņemt atbildi bez vienas instances datu.

Vai datu zinātnes zināšana ir līdzvērtīga mašīnmācīšanās zināšanām vai otrādi?

Patiešām, ne abpusēji, jūs varat būt mašīnu apguves eksperts un tikai nelielu virsmu saskrāpēt no tā, ko dara datu zinātnieks.

Datu zinātnes pārzināšana nozīmē automātisku ML izpratni, jo tieši tā jūs veidojat izglītojamo no datiem. Bet tas nenozīmē, ka datu zinātnieks ir ML eksperts, Data Science ir daudz aspektu, un ML ir viens no tiem, tāpēc vienmēr ir iespējas specializēties.


Atbilde 2:

A2A

“Datu zinātne, kas pazīstama arī kā datu virzīta zinātne, ir starpdisciplinārs lauks par zinātniskām metodēm, procesiem un sistēmām, lai iegūtu zināšanas vai ieskatu no datiem dažādās formātās, gan strukturētās, gan nestrukturētās.” Datu zinātne - Wikipedia.

Vēl viena definīcija ir šāda: “Datu zinātnes joma parādās sociālo un statistikas, informācijas un datorzinātņu, kā arī dizaina jomu krustojumā.” Kas ir datu zinātne?

Vai arī cita definīcija: “Viens veids, kā uzskatīt datu zinātni, ir kā evolūcijas solis tādās starpdisciplinārās jomās kā biznesa analīze, kas ietver datorzinātnes, modelēšanu, statistiku, analītiku un matemātiku.” Kas ir datu zinātne - datu zinātne NYU

Galvenie punkti šeit ir:

  1. Datu zinātne ir studiju lauks, kurā tiek izmantota dažādu citu zinātnes nozaru domāšana un tehnikas, lai kaut ko iemācītos no sarežģītiem datiem. Tā ir jauna studiju joma.

Operāciju izpēte, gluži pretēji, ir precīzi definēta pētījumu joma, kas ietver liela mēroga fizisko sistēmu matemātisku, datorizētu modelēšanu, lai iegūtu precīzu modeli, kuru pēc tam var manipulēt, lai redzētu, kā sistēma uzvedas, vai lai atrastu kādu kopu. apstākļi, kādos sistēma uzvedas optimāli.

Kā piemēru var minēt lielas upju sistēmas ar aizsprostu kopas matemātisko un datormodelēšanu upes iztekā. Šajā sistēmā pastāv konkurējošas vajadzības un lietojumi.

  1. Plūdu kontrolei ir nepieciešams, lai ezeriem, kas atrodas aiz aizsprostiem, būtu zemi, lai, ierodoties zemē, noturētu pārmērīgu palu ūdeņu daudzumu. Rekreācijas lietotāji vēlas, lai ūdens līmenis būtu augsts. Hidroelektriskajiem augiem pie aizsprostiem nepieciešama vienmērīga ūdens izlaišana, lai nodrošinātu vienmērīgu Elektroenerģija. Zemkopības lauksaimniecības lietotāji kultūru apūdeņošanai dažādos gadalaikos vēlas atšķirīgu ūdens daudzumu.

Problēma ir tā, kā vadīt sistēmu, lai vislabāk izpildītu visas konkurējošās prasības. Operāciju izpēte ir studiju joma, izmantojot matemātiku un datormodelēšanu, kas mēģina atrisināt šo problēmu.

Operāciju izpēte ir viena no dažādajām disciplīnām, ko izmanto topošajā starpdisciplinārajā pētījumu jomā, ko sauc par datu zinātni.

J:

Kāda ir atšķirība starp datu zinātni un operāciju izpēti? Un vai datu zinātnes zināšana ir līdzvērtīga mašīnmācīšanās zināšanām vai otrādi?

Atbilde 3:

A2A

“Datu zinātne, kas pazīstama arī kā datu virzīta zinātne, ir starpdisciplinārs lauks par zinātniskām metodēm, procesiem un sistēmām, lai iegūtu zināšanas vai ieskatu no datiem dažādās formātās, gan strukturētās, gan nestrukturētās.” Datu zinātne - Wikipedia.

Vēl viena definīcija ir šāda: “Datu zinātnes joma parādās sociālo un statistikas, informācijas un datorzinātņu, kā arī dizaina jomu krustojumā.” Kas ir datu zinātne?

Vai arī cita definīcija: “Viens veids, kā uzskatīt datu zinātni, ir kā evolūcijas solis tādās starpdisciplinārās jomās kā biznesa analīze, kas ietver datorzinātnes, modelēšanu, statistiku, analītiku un matemātiku.” Kas ir datu zinātne - datu zinātne NYU

Galvenie punkti šeit ir:

  1. Datu zinātne ir studiju lauks, kurā tiek izmantota dažādu citu zinātnes nozaru domāšana un tehnikas, lai kaut ko iemācītos no sarežģītiem datiem. Tā ir jauna studiju joma.

Operāciju izpēte, gluži pretēji, ir precīzi definēta pētījumu joma, kas ietver liela mēroga fizisko sistēmu matemātisku, datorizētu modelēšanu, lai iegūtu precīzu modeli, kuru pēc tam var manipulēt, lai redzētu, kā sistēma uzvedas, vai lai atrastu kādu kopu. apstākļi, kādos sistēma uzvedas optimāli.

Kā piemēru var minēt lielas upju sistēmas ar aizsprostu kopas matemātisko un datormodelēšanu upes iztekā. Šajā sistēmā pastāv konkurējošas vajadzības un lietojumi.

  1. Plūdu kontrolei ir nepieciešams, lai ezeriem, kas atrodas aiz aizsprostiem, būtu zemi, lai, ierodoties zemē, noturētu pārmērīgu palu ūdeņu daudzumu. Rekreācijas lietotāji vēlas, lai ūdens līmenis būtu augsts. Hidroelektriskajiem augiem pie aizsprostiem nepieciešama vienmērīga ūdens izlaišana, lai nodrošinātu vienmērīgu Elektroenerģija. Zemkopības lauksaimniecības lietotāji kultūru apūdeņošanai dažādos gadalaikos vēlas atšķirīgu ūdens daudzumu.

Problēma ir tā, kā vadīt sistēmu, lai vislabāk izpildītu visas konkurējošās prasības. Operāciju izpēte ir studiju joma, izmantojot matemātiku un datormodelēšanu, kas mēģina atrisināt šo problēmu.

Operāciju izpēte ir viena no dažādajām disciplīnām, ko izmanto topošajā starpdisciplinārajā pētījumu jomā, ko sauc par datu zinātni.

J:

Kāda ir atšķirība starp datu zinātni un operāciju izpēti? Un vai datu zinātnes zināšana ir līdzvērtīga mašīnmācīšanās zināšanām vai otrādi?