Aprendizaje automático frente a ciencia de datos: comprensión de las diferencias

La ciencia de datos y el aprendizaje automático son dos conceptos en el mundo de la tecnología que usan datos para mejorar la forma en que construimos e innovamos productos, servicios, sistemas de infraestructura y otras cosas. Ambos equivalen a opciones de carrera en demanda y bien pagadas. Aquellos con experiencia limitada en los temas frecuentemente usan las palabras ML y ciencia de datos indistintamente. Sin embargo, si desea trabajar en uno de estos campos, debe comprender el aprendizaje automático frente a la ciencia de datos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

• El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para extraer datos y pronosticar tendencias futuras.
• Los modelos se codifican en software, lo que permite a los ingenieros realizar análisis estadísticos para comprender las tendencias en los datos.
• Las redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram y YouTube recopilan información de sus usuarios. Adivina los intereses de los visitantes en función de su comportamiento reciente y ofrece productos, servicios o contenido que son apropiados para ellos.
• El aprendizaje automático, como conjunto de técnicas, se utiliza en la ciencia de datos, pero también surge en dominios fuera de la ciencia de datos.
• El aprendizaje automático, una tecnología impulsada por IA, es utilizada con frecuencia por los científicos de datos en su trabajo para ayudar a adquirir más información rápidamente o para ayudar con el análisis de tendencias.
• El aprendizaje automático predice resultados al combinar datos con métodos estadísticos.
• Las grandes corporaciones luego usan esta información para proporcionar información procesable.
• La minería de datos y el modelado predictivo están estrechamente relacionados con el aprendizaje automático.

Habilidades que necesita para una carrera en aprendizaje automático

Para ser un ingeniero de aprendizaje automático competente, debe ser competente en las siguientes áreas:

• Amplios conocimientos de programación (R, Python y más)
• Comprensión del desarrollo de software y diseño de sistemas.
• Comprensión de la evolución, el modelado y el análisis de datos.
• Comprensión y uso de algoritmos.
• Procesamiento natural del lenguaje
• Diseño de arquitectura de datos
• Conocimientos de probabilidad y estadística.
• Conocimiento sobre tecnología de aprendizaje profundo y el diseño de sistemas de aprendizaje automático.
• Emplear técnicas y herramientas de aprendizaje automático adecuadas.
• Conocimientos informáticos, que abarcan estructuras de datos, algoritmos y diseño.

Perspectivas de carrera en el aprendizaje automático

Si quieres trabajar en aprendizaje automático o inteligencia artificial, tienes múltiples opciones.

ingeniero de IA

Crea una infraestructura de desarrollo y producción de IA antes de implementarla.

ingeniero de aprendizaje automático

Realiza investigaciones, diseña y crea la IA que está a cargo del aprendizaje automático, además de mantener o mejorar los sistemas de IA.

ingeniero en la nube

Desarrolla y mantiene la infraestructura en la nube

Lingüistas computacionales

Crear y construir computadoras que estudien cómo se comunican los humanos.

Diseñador de sistemas de IA centrado en el ser humano

Desarrolle, construya e implemente sistemas que puedan aprender de los humanos y evolucionar con ellos para lograr mejores sistemas y sociedades.

Los algoritmos de aprendizaje informático permiten que la máquina aprenda por sí misma, pero ¿cómo? ¿Quién proporciona las entradas esenciales a una máquina para que pueda crear algoritmos y modelos? Aquí es donde la ciencia de datos juega un papel crucial.

¿Qué es la ciencia de datos?

• Data Science es una rama de estudio más amplia que analiza y procesa datos utilizando técnicas y modelos de aprendizaje automático.
• Implica algo más que aprender; también incluye integración de datos, visualización, análisis avanzado, implementación y opciones comerciales.
• Es el estudio de obtener información a partir de volúmenes masivos de datos utilizando diversas metodologías, algoritmos y procedimientos científicos.
• Ayuda a descubrir patrones ocultos en los datos sin procesar.
• Es una materia interdisciplinar que permite extraer información a partir de datos estructurados o no estructurados.
• Esta tecnología permite a los científicos de datos convertir un problema empresarial en un proyecto de investigación y luego volver a convertirlo en una solución práctica.
• Debido a la evolución de las estadísticas cuantitativas, el procesamiento de datos y los macrodatos, el concepto de ciencia de datos ha evolucionado significativamente.

Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos

Deberá aprender programación y análisis de datos para avanzar en su carrera en ciencia de datos, como convertirse en científico de datos.

• Comprender la gestión de datos no estructurados
• Experiencia en codificación de bases de datos SQL
• Capaz de comprender muchas funciones analíticas
• La minería de datos se emplea para el procesamiento, la limpieza y la verificación de la integridad de los datos.
• Se requiere comprensión de lenguajes de programación como Python, R, SAS y otros.
• Experiencias trabajando con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
• Cómodo con el procesamiento y análisis de datos con fines comerciales
• Conocimientos de matemáticas, estadística y probabilidad.
• Capacidad de visualización y manipulación de datos.
• Familiaridad con los métodos y modelos de aprendizaje automático.
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración.
• Obtener datos y evaluar la fuerza
• Colabore con consultores expertos en DevOps para ayudar a los clientes con las implementaciones.

Carreras en el campo de la ciencia de datos

Científico de datos

Examina grandes volúmenes de datos procesados ​​y sin procesar complicados para descubrir patrones que beneficiarán a una empresa para impulsar decisiones comerciales clave.

Ingeniero de datos

Realice el procesamiento por lotes o en tiempo real de los datos recopilados y almacenados.

Arquitecto de datos

Examina y evalúa la infraestructura de datos en una organización para desarrollar bases de datos y ejecutar soluciones de gestión y almacenamiento de datos.

Analista de datos

Reúne, limpia y evalúa grandes conjuntos de datos para ayudar en la resolución de desafíos comerciales.

Arquitecto de aplicaciones

Supervise la actividad de las aplicaciones comerciales y cómo interactúan entre sí y con los usuarios.

Arquitecto de Business Intelligence (BI)

Hace uso de los datos de varias maneras y desarrolla arquitecturas específicas para ayudar a una organización.

Aprendizaje automático frente a ciencia de datos: una comparación

Aquí está el Comparación entre aprendizaje automático y ciencia de datos sobre la base de varios parámetros.

El campo

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que extrae conocimiento de datos estructurados y no estructurados utilizando métodos, algoritmos y sistemas científicos.

El aprendizaje automático es el estudio y desarrollo de métodos que utilizan datos para mejorar el rendimiento o hacer predicciones.

El proceso

La ciencia de datos es un proceso completo en sí mismo.

El aprendizaje automático es solo un paso del proceso de ciencia de datos.

Relación con la IA

La ciencia de datos no es un subcampo de la IA.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA.

Datos de entrada

En la ciencia de datos, casi todos los datos de entrada se producen en un formato legible por humanos que las personas pueden leer o interpretar.

Los datos de entrada de aprendizaje automático se modificarán, en particular para los algoritmos utilizados.

Herramientas utilizadas

La ciencia de datos implica el uso de herramientas de ML para datos estructurados y no estructurados.

El aprendizaje automático implica el uso de algoritmos ML y modelos analíticos.

El uso de la IA en diferentes campos se puede observar en el mundo tecnológico actual. Teniendo en cuenta las diferencias entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático, la carrera profesional que elija estará determinada por el tipo de puesto que busque. Si le encanta trabajar con grandes datos, encontrar patrones en ellos y generar conocimientos prácticos a partir de ellos, una carrera en ciencia de datos es algo que debe considerar. Por otro lado, si está buscando desarrollar algoritmos y modelos, una carrera en aprendizaje automático sería la opción ideal para usted. Antes de tomar la decisión, debe comprender el aprendizaje automático frente a la ciencia de datos.