如果您開始涉足物聯網世界，那么您現在可能經常聽到“數據科學”和“機器學習”這兩個術語。 （如果你還沒有，請做好準備。）

數據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現的那樣，它們不可互換。 任何構建智能物聯網產品的人都知道，數據科學和機器學習是開發創新智能產品的關鍵組成部分。

為了了解數據科學和機器學習在物聯網中發揮的重要作用，我們將剖析每種實踐并發現它們如何單獨和共同運作。 以下是有關數據科學和機器學習的一些最常見問題的解答。

什么是數據科學，為什么它對企業和物聯網項目很重要？

簡而言之，數據科學是從原始業務數據中生成可行見解的實踐。 這些見解使企業能夠增加收入、降低成本、發現機會和增強客戶體驗等。 數據科學對于物聯網項目至關重要，它提供工具和技術將原始數據轉化為有價值的情報，從而能夠完善業務流程、優化運營并產生新的收入流。

數據科學可以通過多種方式推動業務成果，例如：

• 簡化運營：物聯網數據有助于監控設備、設施和流程。 數據科學家可以構建模型來發現模式和趨勢，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：物聯網數據使我們能夠更深入地了解客戶行為和偏好。 數據科學家利用這些信息來定制體驗、完善產品并發現新的收入來源。
• 加強安全性：物聯網設備可能容易受到網絡犯罪分子的攻擊。 數據科學家利用數據分析技術來檢測異常并查明潛在的安全威脅。
• 發現新的商機：物聯網數據可以揭示未開發的商業金礦，并有助于開發創新產品和服務。 您可以將數據科學家視為寶藏獵人，他們利用數據來解鎖令人興奮的新可能性。
• 克服大規模處理數據的挑戰：物聯網項目會產生大量數據，需要及時處理和分析。 數據科學家利用分布式計算和云計算等技術來救援，以確保物聯網項目無縫擴展。

為什么物聯網項目必須擁有具備數據科學技能的員工或外部合作伙伴？

物聯網項目會產生大量復雜、非結構化且多樣化的數據。 所有這些數據都需要適當的處理、分析和可視化，以便做出明智的決策。 數據科學家擁有處理和分析大型數據集、提取有意義的見解以及使用統計和機器學習模型進行預測的專業知識。 他們在數據分析和可視化方面的技能有助于揭示數據中的模式、趨勢和關系，使數據科學對于成功的物聯網項目至關重要。

數據科學技能為物聯網項目帶來寶貴的好處，包括：

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

數據科學家在物聯網應用中承擔哪些職責？

數據科學家在從他們使用的大量物聯網數據中提取見解和做出預測方面發揮著關鍵作用。 他們的任務包括數據收集和預處理、探索性數據分析、建模和預測、可視化、監控和維護、部署以及跨團隊協作，以設計和實施物聯網項目。

數據工程師能否履行與數據科學家相同的職責？

雖然有些個人或團隊在這兩個角色上都表現出色，但數據科學家和數據工程師有不同的目的。 數據科學家專注于數據的“內容”和“原因”，而數據工程師則專注于“如何”。 假設內部數據工程團隊可以處理必要的數據科學任務是有風險的。

在物聯網環境中，數據工程師設計和構建用于收集、存儲、處理和傳輸物聯網設備生成的大量數據的基礎設施。 他們的職責包括為實時數據流建立可擴展系統、確保數據安全和隱私以及與其他系統集成。

相比之下，數據科學家分析物聯網數據以識別模式、做出預測并推動業務決策，與數據工程師密切合作以獲取和處理必要的數據。

什么是機器學習，它如何在物聯網中使用？

現在我們已經清楚地了解了數據科學在物聯網中扮演的角色，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，它使用數據和算法來模仿人類學習，隨著時間的推移提高準確性。 在物聯網中，機器學習分析來自連接設備的數據，以實現跨各種應用程序和行業的智能決策、自動化和增強功能。

以下是通過機器學習增強物聯網應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網設備的傳感器數據，預測設備故障并及時進行維修。 它改變了制造業、交通運輸和能源等行業的游戲規則。

2.異常檢測：機器學習有助于發現物聯網數據中的奇怪模式，幫助檢測安全漏洞、欺詐或故障設備。

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

4.資源優化：機器學習處理物聯網傳感器數據以優化資源的使用。 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業中更明智的用水等。

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、無縫地與物聯網設備交互。

6.計算機視覺：深度學習等技術允許機器學習處理和分析物聯網攝像頭圖像或視頻，從而實現智能城市中的面部識別、物體檢測和交通監控。

7.邊緣計算：機器學習模型可以在邊緣設備（具有本地處理能力的物聯網設備）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：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網系統至關重要，可以實現實時決策、導航以及與環境的交互。

所有互聯產品/物聯網項目都需要機器學習嗎？

并非所有物聯網應用都需要機器學習； 在某些情況下，簡單的基于規則的邏輯或確定性算法就足夠了。 然而，如果互聯產品需要復雜的數據分析，或者需要能夠做出預測并適應不斷變化的條件，那么可能需要結合機器學習來實現所需的性能和智能水平。

最終，將機器學習納入互聯產品的決定應基于產品的目標、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。

數據科學和機器學習對物聯網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品的核心用途和功能，從而實現智能決策和自動化流程。 另一方面，數據科學構建了機器學習所依賴的基礎。 從物聯網項目一開始，數據科學家就在考慮產品各個方面（從硬件到固件和軟件）的數據生命周期，以便收集高質量數據來為機器學習算法提供數據。

結論

最終，數據科學是物聯網項目成功不可或缺的一部分，而機器學習則推動了物聯網創新的發展。 雖然數據科學為機器學習能力奠定了堅實的基礎，但機器學習技術可用于構建預測模型、識別異常、優化流程并實現自主決策，從而將物聯網應用推向新的高度。