如果您開始涉足物聯(lián)網(wǎng)世界，那么您現(xiàn)在可能經(jīng)常聽到“數(shù)據(jù)科學”和“機器學習”這兩個術(shù)語。 （如果你還沒有，請做好準備。）

數(shù)據(jù)科學和機器學習錯綜復雜地交織在一起，但正如我們將在本文中發(fā)現(xiàn)的那樣，它們不可互換。 任何構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的人都知道，數(shù)據(jù)科學和機器學習是開發(fā)創(chuàng)新智能產(chǎn)品的關(guān)鍵組成部分。

為了了解數(shù)據(jù)科學和機器學習在物聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮的重要作用，我們將剖析每種實踐并發(fā)現(xiàn)它們?nèi)绾螁为毢凸餐\作。 以下是有關(guān)數(shù)據(jù)科學和機器學習的一些最常見問題的解答。

什么是數(shù)據(jù)科學，為什么它對企業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)項目很重要？

簡而言之，數(shù)據(jù)科學是從原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中生成可行見解的實踐。 這些見解使企業(yè)能夠增加收入、降低成本、發(fā)現(xiàn)機會和增強客戶體驗等。 數(shù)據(jù)科學對于物聯(lián)網(wǎng)項目至關(guān)重要，它提供工具和技術(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的情報，從而能夠完善業(yè)務(wù)流程、優(yōu)化運營并產(chǎn)生新的收入流。

數(shù)據(jù)科學可以通過多種方式推動業(yè)務(wù)成果，例如：

• 簡化運營：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)有助于監(jiān)控設(shè)備、設(shè)施和流程。 數(shù)據(jù)科學家可以構(gòu)建模型來發(fā)現(xiàn)模式和趨勢，以揭示潛在問題、預測未來性能并保持事物順利運行。
• 提升客戶體驗：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)使我們能夠更深入地了解客戶行為和偏好。 數(shù)據(jù)科學家利用這些信息來定制體驗、完善產(chǎn)品并發(fā)現(xiàn)新的收入來源。
• 加強安全性：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能容易受到網(wǎng)絡(luò)犯罪分子的攻擊。 數(shù)據(jù)科學家利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來檢測異常并查明潛在的安全威脅。
• 發(fā)現(xiàn)新的商機：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以揭示未開發(fā)的商業(yè)金礦，并有助于開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)。 您可以將數(shù)據(jù)科學家視為寶藏獵人，他們利用數(shù)據(jù)來解鎖令人興奮的新可能性。
• 克服大規(guī)模處理數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)：物聯(lián)網(wǎng)項目會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，需要及時處理和分析。 數(shù)據(jù)科學家利用分布式計算和云計算等技術(shù)來救援，以確保物聯(lián)網(wǎng)項目無縫擴展。

為什么物聯(lián)網(wǎng)項目必須擁有具備數(shù)據(jù)科學技能的員工或外部合作伙伴？

物聯(lián)網(wǎng)項目會產(chǎn)生大量復雜、非結(jié)構(gòu)化且多樣化的數(shù)據(jù)。 所有這些數(shù)據(jù)都需要適當?shù)奶幚怼⒎治龊涂梢暬?，以便做出明智的決策。 數(shù)據(jù)科學家擁有處理和分析大型數(shù)據(jù)集、提取有意義的見解以及使用統(tǒng)計和機器學習模型進行預測的專業(yè)知識。 他們在數(shù)據(jù)分析和可視化方面的技能有助于揭示數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)系，使數(shù)據(jù)科學對于成功的物聯(lián)網(wǎng)項目至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)科學技能為物聯(lián)網(wǎng)項目帶來寶貴的好處，包括：

• 數(shù)據(jù)清理和整理：物聯(lián)網(wǎng)項目會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是混亂或不完整的。 數(shù)據(jù)科學家將難以駕馭的數(shù)據(jù)整理成形，并為進一步分析做好準備。
• 預測建模：物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以幫助我們預測未來事件，例如設(shè)備故障。 數(shù)據(jù)科學家利用機器學習算法來做出這些預測，幫助企業(yè)保持領(lǐng)先一步并避免代價高昂的停機。
• 異常檢測：數(shù)據(jù)科學技術(shù)可以識別數(shù)據(jù)集中的異常，這對于在問題變得嚴重之前識別和解決問題至關(guān)重要。
• 可視化：來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的許多原始數(shù)據(jù)都很復雜且難以解讀。 數(shù)據(jù)科學家使用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為普通受眾易于理解的清晰圖片。
• 大規(guī)模數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)科學家采用分布式計算和云計算等技術(shù)來擴展數(shù)據(jù)處理并滿足項目要求。

數(shù)據(jù)科學家在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中承擔哪些職責？

數(shù)據(jù)科學家在從他們使用的大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取見解和做出預測方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。 他們的任務(wù)包括數(shù)據(jù)收集和預處理、探索性數(shù)據(jù)分析、建模和預測、可視化、監(jiān)控和維護、部署以及跨團隊協(xié)作，以設(shè)計和實施物聯(lián)網(wǎng)項目。

數(shù)據(jù)工程師能否履行與數(shù)據(jù)科學家相同的職責？

雖然有些個人或團隊在這兩個角色上都表現(xiàn)出色，但數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)工程師有不同的目的。 數(shù)據(jù)科學家專注于數(shù)據(jù)的“內(nèi)容”和“原因”，而數(shù)據(jù)工程師則專注于“如何”。 假設(shè)內(nèi)部數(shù)據(jù)工程團隊可以處理必要的數(shù)據(jù)科學任務(wù)是有風險的。

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，數(shù)據(jù)工程師設(shè)計和構(gòu)建用于收集、存儲、處理和傳輸物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施。 他們的職責包括為實時數(shù)據(jù)流建立可擴展系統(tǒng)、確保數(shù)據(jù)安全和隱私以及與其他系統(tǒng)集成。

相比之下，數(shù)據(jù)科學家分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以識別模式、做出預測并推動業(yè)務(wù)決策，與數(shù)據(jù)工程師密切合作以獲取和處理必要的數(shù)據(jù)。

什么是機器學習，它如何在物聯(lián)網(wǎng)中使用？

現(xiàn)在我們已經(jīng)清楚地了解了數(shù)據(jù)科學在物聯(lián)網(wǎng)中扮演的角色，讓我們看看下一個組成部分：機器學習。

機器學習是人工智能的一個分支，它使用數(shù)據(jù)和算法來模仿人類學習，隨著時間的推移提高準確性。 在物聯(lián)網(wǎng)中，機器學習分析來自連接設(shè)備的數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)跨各種應(yīng)用程序和行業(yè)的智能決策、自動化和增強功能。

以下是通過機器學習增強物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的一些常見用例：

1.預測性維護：機器學習深入挖掘來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)，預測設(shè)備故障并及時進行維修。 它改變了制造業(yè)、交通運輸和能源等行業(yè)的游戲規(guī)則。

2.異常檢測：機器學習有助于發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的奇怪模式，幫助檢測安全漏洞、欺詐或故障設(shè)備。

3.個性化和建議：在消費者物聯(lián)網(wǎng)的背景下，機器學習分析用戶行為以提供量身定制的體驗，例如定制產(chǎn)品建議和個性化健身計劃。

4.資源優(yōu)化：機器學習處理物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)以優(yōu)化資源的使用。 這可以包括智能建筑的能源消耗，以及確保智能城市交通暢通或農(nóng)業(yè)中更明智的用水等。

5.NLP 和語音助手：機器學習處理人類語言，使 Amazon Alexa 或 Google Assistant 等語音助手能夠更自然、無縫地與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備交互。

6.計算機視覺：深度學習等技術(shù)允許機器學習處理和分析物聯(lián)網(wǎng)攝像頭圖像或視頻，從而實現(xiàn)智能城市中的面部識別、物體檢測和交通監(jiān)控。

7.邊緣計算：機器學習模型可以在邊緣設(shè)備（具有本地處理能力的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）上運行，從而減少延遲、增強隱私并減少帶寬使用。

8.自主系統(tǒng)：機器學習，尤其是強化學習和深度學習，對于自動駕駛汽車、無人機和機器人等自主物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)至關(guān)重要，可以實現(xiàn)實時決策、導航以及與環(huán)境的交互。

所有互聯(lián)產(chǎn)品/物聯(lián)網(wǎng)項目都需要機器學習嗎？

并非所有物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都需要機器學習； 在某些情況下，簡單的基于規(guī)則的邏輯或確定性算法就足夠了。 然而，如果互聯(lián)產(chǎn)品需要復雜的數(shù)據(jù)分析，或者需要能夠做出預測并適應(yīng)不斷變化的條件，那么可能需要結(jié)合機器學習來實現(xiàn)所需的性能和智能水平。

最終，將機器學習納入互聯(lián)產(chǎn)品的決定應(yīng)基于產(chǎn)品的目標、旨在解決的問題的復雜性以及機器學習可以為最終用戶帶來的價值。

數(shù)據(jù)科學和機器學習對物聯(lián)網(wǎng)項目的整體成果有多重要？

兩者都很重要。 機器學習通常會推動產(chǎn)品的核心用途和功能，從而實現(xiàn)智能決策和自動化流程。 另一方面，數(shù)據(jù)科學構(gòu)建了機器學習所依賴的基礎(chǔ)。 從物聯(lián)網(wǎng)項目一開始，數(shù)據(jù)科學家就在考慮產(chǎn)品各個方面（從硬件到固件和軟件）的數(shù)據(jù)生命周期，以便收集高質(zhì)量數(shù)據(jù)來為機器學習算法提供數(shù)據(jù)。

結(jié)論

最終，數(shù)據(jù)科學是物聯(lián)網(wǎng)項目成功不可或缺的一部分，而機器學習則推動了物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的發(fā)展。 雖然數(shù)據(jù)科學為機器學習能力奠定了堅實的基礎(chǔ)，但機器學習技術(shù)可用于構(gòu)建預測模型、識別異常、優(yōu)化流程并實現(xiàn)自主決策，從而將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用推向新的高度。