Machine Learning VS Data Science: ¿Cuál es mejor?

La sociedad actual depende en gran medida de la información digital. Cada año, la cantidad de datos que generamos aumenta a un ritmo exponencial. Cada día se crean al menos 2,5 quintillones de bytes de datos, ¡una cantidad con 18 ceros! Para producir mejores resultados en menos tiempo, ya sea en manufactura, atención médica o educación, podemos aprender mucho de estos datos.

Cuando se discute cómo dar sentido a todos estos datos, las palabras "ciencia de datos", "análisis de datos" y "aprendizaje automático" a menudo se usan indistintamente. Sin embargo, no es cierto. La ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis de datos son subcampos de la ciencia de datos.

La distinción entre ellos se explicará en este artículo para que pueda usarlos adecuadamente. ¿Qué estamos esperando?

¿Qué es el análisis de datos?

'">

Es el estudio de cómo adquirir, analizar y evaluar datos que está en el corazón del análisis de datos. Es común que las grandes empresas utilicen el análisis de datos para mejorar sus productos y servicios en función de la información recopilada de sus clientes. Este método permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos objetivos.

¿Qué es la ciencia de datos?

'">

Los datos de texto, numéricos, de audio y de video son ejemplos de esta información. Para extraer información de los datos, los científicos de datos utilizan una variedad de técnicas, incluidos algoritmos de aprendizaje automático, metodologías estadísticas y análisis matemático. También examina cómo administrar los datos, incluido cómo desarrollar preguntas de investigación, adquirir datos, preprocesarlos para su análisis y archivarlos. También está examinando cómo analizar y visualizar los resultados de búsqueda en informes y visualizaciones, todos los cuales se encuentran bajo este paraguas.

El ser humano es incapaz de comprender la enorme cantidad de datos que se generan constantemente. Si no tiene equipo o procedimientos especiales para usar.

Por lo tanto, se requiere una amplia gama de habilidades técnicas para operar en el sector. Sin embargo, también deben ser competentes en programación, informática y visualización de datos. También se necesita una mentalidad orientada a la investigación, así como la capacidad de identificar lagunas de conocimiento y desarrollar preguntas de investigación para abordarlas.

La ciencia de datos se ha convertido en un aspecto esencial de muchas industrias en los últimos años. Mediante el uso de datos, las empresas pueden obtener una comprensión más profunda de sus consumidores, mejorar la eficiencia operativa y crear productos de mayor calidad. Las estadísticas y los hechos son fuentes de información más confiables que la opinión extremadamente subjetiva de alguien.

¿Qué es el aprendizaje automático?

'">

En informática, el aprendizaje automático es el estudio de cómo las computadoras pueden resolver problemas sin tener que programarlas paso a paso para hacerlo. Los métodos utilizados en esta disciplina se pueden clasificar en supervisados, no supervisados ​​o mediante aprendizaje por refuerzo. Cada uno de estos enfoques de ML tiene ventajas y desventajas. El aprendizaje ocurre cuando se aplican algoritmos a los datos. Hay una variedad de enfoques de ML para elegir. En el aprendizaje automático, un algoritmo es un conjunto de instrucciones para llevar a cabo un procedimiento. Para “aprender” de los datos que procesan, utilizan técnicas de reconocimiento de patrones.

Sin embargo, las redes neuronales son ahora los métodos de aprendizaje automático más utilizados. Estos algoritmos son un intento de imitar el funcionamiento de un cerebro humano real en un entorno virtual. Los patrones y las reglas se pueden descubrir analizando grandes volúmenes de datos. Diferentes tareas requieren diferentes tipos de redes neuronales.

Los algoritmos no se pueden implementar, monitorear o entrenar sin una disciplina científica que nos guíe a través del proceso de hacer todas estas cosas. Aprender a desarrollar un modelo para el aprendizaje automático que se pueda usar en diferentes conjuntos de datos es uno de los principales objetivos del campo. El aprendizaje automático produce un modelo de alta calidad con resultados repetibles como salida principal.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos?

Dada la interdependencia de los datos de campo, es fácil confundir los términos. El concepto de análisis de datos, por otro lado, es mucho más amplio que la ciencia de datos.

Esto significa que hay una actividad intensiva en ciencia que se debe hacer con los datos. Una dificultad importante que se puede resolver mediante la recopilación de información de los datos es lo que está tratando de investigar. Identificar y predecir enfermedades, así como ofrecer recomendaciones de salud personalizadas, son ejemplos de actividades de ciencia de datos. En la mayoría de los casos, los científicos de datos trabajan juntos como equipo para completar estos trabajos complicados.

Los activos que manejan los analistas de datos son específicos. Los datos de usuario a menudo se incluyen y se utilizan principalmente para el análisis de datos comerciales. Cualquier empresa, por pequeña que sea, puede beneficiarse de tener un analista de datos en el personal.

En última instancia, no existe una división clara entre estas dos profesiones, sino más bien un espectro de posibilidades. El análisis de datos, por otro lado, es un campo de estudio muy práctico. Tienen la tarea de maximizar el valor de esta información para el negocio. Un científico de datos, por otro lado, es ante todo un científico con un doctorado o título equivalente y un enfoque en la investigación.

¿Cuál es la diferencia entre el análisis de datos y la minería de datos?

La minería de datos es otra palabra que a menudo se usa indistintamente con el análisis de datos. Un proyecto que afirma estar "impulsado por datos" es en realidad una serie de fases distintas, que incluyen la extracción y el análisis de datos.

Inicialmente, se realiza la minería de datos. Explica cómo encontrar modelos valiosos en un conjunto de datos o en una gran cantidad de conjuntos de datos. La cantidad de datos que debe filtrar para obtener lo que está buscando puede ser enorme, por lo que el proceso se denomina "minería".

El siguiente paso en la gestión de datos es el análisis de datos. Los analistas deben limpiar, clasificar y analizar los datos para proporcionar información significativa.

Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático

Cuando se trata de construir modelos que puedan aprender por sí mismos, el aprendizaje automático utiliza una variedad de herramientas y metodologías, mientras que la ciencia de datos examina los datos y el significado que podrían tener.

Como científico de datos, normalmente eres un investigador que usa tu experiencia para diseñar una técnica de estudio y trabajar con la teoría de algoritmos. Un ingeniero de aprendizaje automático crea modelos. Eligen el mejor algoritmo para la tarea en cuestión y realizan pruebas para garantizar que los resultados sean repetibles.

Habilidades necesarias para acceder a estas profesiones

El análisis de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático requieren diferentes habilidades si desea trabajar en cualquiera de estos campos.

Análisis de los datos

Para operar como analista de datos, debe tener las habilidades necesarias para recopilar y administrar datos de manera sistemática. Para hacer esto, debe estar familiarizado con un lenguaje informático como R o Python, los cuales ofrecen amplias bibliotecas para ayudar con la manipulación de datos. Para ver, administrar y acceder a los datos con los que está trabajando, necesitará el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Los clientes y otras partes interesadas normalmente necesitan que se les presenten las conclusiones de los analistas de datos. Se requerirán herramientas de visualización de datos como Google Charts, Tableau y Grafana para su dominio. También necesitará confianza en sí mismo y la capacidad de comunicar sus ideas de manera efectiva frente a una audiencia.

Ciencia de los datos

Para ser un científico de datos exitoso, debe poder generar y probar hipótesis de manera regular. Por eso, si quieres trabajar en este campo, necesitarás una buena formación académica y la capacidad de pensar de forma lógica y cuidadosa sobre un problema. Es común que los equipos de ciencia de datos produzcan documentos que describen su investigación y llaman la atención sobre los problemas que están tratando de resolver. Como resultado, si vive lejos de una universidad, este trabajo podría ser un desafío. Sin embargo, todo depende de la naturaleza del esfuerzo en el que estés involucrado.

Las matemáticas y la estadística, así como los procedimientos de extracción, limpieza y procesamiento de datos, son necesarios para fines prácticos. Dado que los modelos ML a menudo se crean para dar sentido a los datos, la familiaridad con la programación y los métodos de aprendizaje automático es obviamente beneficiosa.

Aprendizaje automático

El conjunto de herramientas de un ingeniero de aprendizaje automático estaría incompleto sin un conocimiento práctico de las matemáticas aplicadas. Los proyectos complejos requieren buscar respuestas y pronto aprenderá que las plantillas listas para usar no funcionan tan bien como quisiera. Cuanto más sepas de matemáticas y estadísticas, más eficiente serás en tu trabajo.

La programación es crucial para los especialistas en aprendizaje automático, ya que también son ingenieros. Python es el lenguaje más utilizado para el aprendizaje automático, aunque otros lenguajes, como Julia, están aumentando.

Finalmente, dada la amplitud del tema del aprendizaje automático, es probable que deba elegir su enfoque. Si quieres trabajar en el campo del procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, aprender lingüística será beneficioso. La lingüística, por otro lado, no es tan valiosa en campos como la visión artificial.

Videoguía

'"> ¿Ha sido útil? post

La entrada Machine Learning VS Data Science: ¿Cuál es mejor? se publicó primero en Recuperar Correo.