大数据 、数据挖掘和机器学习三者有什么区别与联系？以后的职业又有何不同
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大数据 、数据挖掘和机器学习三者有什么区别与联系？以后的职业又有何不同？ |
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三者是相辅相成的关系， 有了大数据才能去数据挖掘，数据分析的结果促进了机器学习的发展。机器学习是指一种自动学习的机器，是一种自动化数据分析方法。计算机能够分析数据并自动从该数据构建模型的科学。该机器可以提供数据并适应自身，以进行更精确的预测并相应地进行操作。所谓的数据挖掘，就是利用各种技术与统计方法，将大量的历史数据进行分析、归纳与整合等工作，找出有意义的，有价值的数据，加以运用。
数据挖掘的前提就是有充足的数据为前提，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的。大部分的核心功能的实现，都以计量和统计分析方法作为支撑。主要包括，聚类、估计、预测、关联分组以及分类。 |
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严格来说后面两者就是大数据的应用方向，三者并不在一个level呢，现在机器学习就是风口，但企业会要求你有相关顶级会议的paper，或者有做过这一方面的竞赛等，要求较高呢，数据挖掘这个需要的能力更全面，需要适当建模，也需要用到机器学习算法，还需要用到大数据各种框架呢 |
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