¿Cuál es la ciencia de los datos más exigente o el aprendizaje automático?

La ciencia de los datos, el análisis y el aprendizaje automático están creciendo a un ritmo astronómico y las empresas ahora están buscando profesionales que puedan tamizar a través de la mina de oro de datos y ayudarles a impulsar decisiones empresariales rápidas de manera eficiente. IBM predice que para 2020 , el número de puestos de trabajo para todos los profesionales de datos de EE.UU. aumentará en 364.000 vacantes a 2.720.000. Nos pusimos al día con Eric Taylor, científico senior de datos en CircleUp, en un chat de Simplilearn Fireside para averiguar qué hace que la ciencia de datos, el análisis de datos y el aprendizaje automático sean un campo tan emocionante y qué habilidades ayudarán a los profesionales a ganar un fuerte apoyo en este dominio de rápido crecimiento.

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¿Qué es la ciencia de los datos?

La gente ha tratado de definir la ciencia de los datos desde hace más de una década, y la mejor manera de responder a la pregunta es a través de un diagrama de Venn. Creado por Hugh Conway en 2010, este diagrama de Venn consta de tres círculos: matemáticas y estadísticas, experiencia en temas (conocimiento sobre el dominio para abstracto y calcular), y habilidades de hacking . Esencialmente si usted puede hacer los tres, usted ya está muy bien informado en el campo de la ciencia de datos.

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Habilidades requeridas para convertirse en un científico de datos

Cualquier persona interesada en construir una carrera fuerte en este dominio debe ganar habilidades críticas en tres departamentos: análisis, programación y conocimiento de dominio. A medida que un nivel más profundo, las siguientes habilidades le ayudará a tallar un nicho como un científico de datos :

Capacidad de trabajar con datos no estructurados de diversas fuentes como video y redes sociales
Comprender múltiples funciones analíticas
Conocimiento del aprendizaje automático

¿Qué es un análisis de datos?

Un analista de datos suele ser la persona que puede hacer estadísticas descriptivas básicas, visualizar datos y comunicar puntos de datos para obtener conclusiones. Deben tener una comprensión básica de estadísticas , un sentido perfecto de las bases de datos, la capacidad de crear nuevas vistas, y la percepción de visualizar los datos. Análisis de datos puede denominarse el nivel necesario de la ciencia de los datos.

Habilidades requeridas para convertirse en un analista de datos

Un analista de datos debe ser capaz de tomar una pregunta o tema específico, discutir cómo son los datos, y representar esos datos a las partes interesadas relevantes de la empresa. Si usted está buscando para entrar en el papel de un analista de datos , usted debe ganar estas cuatro habilidades clave:

Convertirse en un experto en ciencia de datos y obtener su trabajo de sueño

Ciencia de datos vs. Análisis de datos

La ciencia de los datos es un término general que abarca el análisis de datos, minería de datos , el aprendizaje automático, y varias otras disciplinas relacionadas. Si bien se espera que un científico de datos prediga el futuro sobre la base de patrones pasados, los analistas de datos extraen información significativa de diversas fuentes de datos. Un científico de datos crea preguntas, mientras que un analista de datos encuentra respuestas al conjunto existente de preguntas.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Aprendizaje automático puede definirse como la práctica de usar algoritmos para extraer datos, aprender de ellos y luego predecir tendencias futuras para ese tema. El software tradicional de aprendizaje automático es análisis estadístico y análisis predictivo que se utiliza para detectar patrones y captar percepciones ocultas basadas en datos percibidos.

Un buen ejemplo de la implementación del aprendizaje automático es Facebook. Facebook algoritmos de aprendizaje automático recopilar información conductual para cada usuario en la plataforma social. Basado en el comportamiento pasado de uno, el algoritmo predice intereses y recomienda artículos y notificaciones en el feed de noticias. Del mismo modo, cuando Amazon recomienda productos, o cuando Netflix recomienda películas basadas en comportamientos pasados, el aprendizaje automático está en el trabajo.

Habilidades requeridas para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es sólo una perspectiva diferente de las estadísticas. Las siguientes son habilidades críticas que pueden ayudarte a iniciar tu carrera en este dominio de rápido crecimiento:

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Ciencia de los datos vs. aprendizaje automático

Debido a que la ciencia de datos es un término amplio para múltiples disciplinas, el aprendizaje automático encaja dentro de la ciencia de datos. El aprendizaje automático utiliza diversas técnicas, como la regresión y agrupamiento supervisado . Por otro lado, los datos’ en la ciencia de los datos pueden o no evolucionar de una máquina o un proceso mecánico. La principal diferencia entre los dos es que la ciencia de los datos como un término más amplio no sólo se centra en algoritmos y estadísticas, sino que también se ocupa de la totalidad metodología de procesamiento de datos .

La ciencia de los datos puede ser vista como la incorporación de múltiples disciplinas parentales, incluyendo análisis de datos, ingeniería de software, ingeniería de datos, aprendizaje automático, análisis predictivo, análisis de datos, y más. Incluye la recuperación, recolección, ingestión y transformación de grandes cantidades de datos, colectivamente conocido como big data . La ciencia de los datos es responsable de llevar la estructura a los macrodatos, buscar patrones convincentes y aconsejar a los responsables de la toma de decisiones que introduzcan los cambios de manera efectiva para adaptarse a las necesidades de las empresas. El análisis de datos y el aprendizaje automático son dos de las muchas herramientas y procesos que utiliza la ciencia de los datos.

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La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático son algunos de los dominios más demandados de la industria en este momento. Una combinación de los conjuntos de habilidades adecuados y la experiencia del mundo real puede ayudarle a asegurar una carrera fuerte en estos dominios de tendencia.

Los estudiantes de estos cursos aprenden todas las herramientas y técnicas que se necesitan para tener éxito como científico de datos, analista de datos e ingeniero de aprendizaje automático, incluyendo bases de datos SQL, y lenguajes de programación esenciales, como Python y R. La inscripción incluye el acceso de por vida al aprendizaje a ritmo propio, la oportunidad de trabajar en más de 15 proyectos del mundo real, $1.200 de créditos en la nube de IBM, y mucho más.

Al terminar, los estudiantes reciben certificados universitarios reconocidos por la industria tanto de Simplilearn como de Purdue, lo que puede ayudar a ponerlos un paso por delante de la competencia. ¡Comienza inscribiéndote hoy!

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Preguntas frecuentes

1. ¿Es la ciencia de datos o el análisis de datos un mejor grado?

Ambos son grandes opciones de carrera y dependen del alumno de lo que les gustaría hacer. Análisis de datos es una mejor opción profesional para las personas que quieren comenzar su carrera en análisis. Ciencias de los datos es una mejor opción profesional para aquellos que quieren crear modelos avanzados de aprendizaje automático y algoritmos.

2. ¿Puede un analista de datos convertirse en un científico de datos?

3. ¿Cuáles son las habilidades comunes utilizadas por los analistas de datos y los científicos de datos?

Las habilidades requeridas por el análisis de datos incluyen un fuerte conocimiento de Python, SAS, R y Scala; experiencia práctica en codificación de bases de datos SQL; capacidad de trabajar con datos no estructurados de diversas fuentes como video y redes sociales; comprensión de múltiples funciones analíticas, y conocimiento del aprendizaje automático.

Además de las habilidades mencionadas anteriormente, los científicos de datos también requieren habilidades tales como conocimiento de estadísticas matemáticas, comprensión fluida de R y Python, forcejeo de datos y comprensión de PIG/HIVE.

4. ¿Cuál es la diferencia salarial entre un científico de datos y un analista de datos?

Según Glassdoor, el salario promedio de un analista de datos es de alrededor de US$70,000 al año, mientras que el salario promedio de un científico de datos es de alrededor de US$100,000 al año.

5. ¿Son lo mismo el aprendizaje automático y la ciencia de los datos?

No, la ciencia de los datos se centra en servir información e información de los datos, mientras que el aprendizaje automático se dedica a la construcción de métodos que utilizan datos para mejorar el rendimiento o informar predicciones.

6. ¿Qué es mejor, el aprendizaje automático o la ciencia de los datos?

Cada campo es bueno para diferentes tipos de personas. Las personas que están interesadas en entender los datos y obtener información de ellos pueden elegir la ciencia de los datos, mientras que las personas que prefieren crear modelos que mejoren el rendimiento utilizando los datos pueden optar por el aprendizaje automático.

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9. ¿Cuál es el futuro de la ciencia de los datos?

Con la entrada de plataformas automatizadas de análisis de datos, los trabajos de ciencia de datos están destinados a cambiar y mejorar, y los científicos de datos se centran en problemas más complejos, mientras que los problemas más simples se resolverán mediante herramientas de ciencia de datos.

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Acerca del autor

Srihari Sasikumar es un Gerente de Productos con más de seis años de experiencia en diversas industrias, incluyendo Tecnología de la Información, Comercio Electrónico y Aprendizaje Electrónico. Srihari sigue muy de cerca las tendencias clave en Big Data, Data Science, Programming & AI.