¿Es la ciencia de los datos más difícil que el aprendizaje automático?

Las palabras ciencia de datos y aprendizaje automático a menudo se utilizan indistintamente entre aquellos con sólo un poco de conocimiento de los campos. Sin embargo, si usted está planeando construir una carrera en uno de estos, es importante conocer las diferencias entre el aprendizaje automático y la ciencia de los datos. Para ello, necesitamos entender algunos términos importantes que están relacionados pero son fundamentalmente diferentes.

Nos sumergimos en lo que es exactamente Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquina primero, antes de entrar en ambos en un poco más de detalle. Aquí está un resumen rápido de la ciencia de los datos contra el aprendizaje automático si usted sólo quisiera saber las diferencias brevemente.

Ciencia de los datos frente al aprendizaje automático: Comparación cabeza a cabeza

Aquí hay una comparación lado a lado para una fácil referencia.

Ciencia de los datos

Aprendizaje automático

Se trata de un campo interdisciplinario donde los datos no estructurados se limpian, filtran, analizan y las innovaciones empresariales se eliminan del resultado.

Es una parte de la ciencia de los datos donde se utilizan herramientas y técnicas para crear algoritmos para que la máquina pueda aprender de los datos a través de la experiencia.

Tiene un amplio alcance.

Viene sólo en la etapa de modelado de datos de la ciencia de los datos.

La ciencia de los datos puede trabajar con métodos manuales, aunque no son tan eficientes como los algoritmos de la máquina

El aprendizaje automático no puede existir sin la ciencia de los datos, ya que los datos tienen que prepararse primero para crear, entrenar y probar el modelo.

La ciencia de los datos ayuda a definir nuevos problemas que pueden resolverse utilizando técnicas de aprendizaje automático y análisis estadístico.

El problema ya es conocido y se utilizan herramientas y técnicas para encontrar una solución inteligente.

El conocimiento de SQL es necesario para realizar operaciones con datos.

El conocimiento de SQL no es necesario. Los programas están escritos en idiomas como R, Python, Java, Lisp, etc...

La ciencia de los datos es un proceso completo.

El aprendizaje automático es un solo paso en la ciencia de los datos que utiliza los otros pasos de la ciencia de los datos para crear el algoritmo más adecuado para el análisis predictivo.

La ciencia de los datos no es un subconjunto de IA.

El aprendizaje automático es un subconjunto de IA y también una conexión entre IA y la ciencia de datos, ya que evoluciona a medida que se procesan más y más datos.

¿Qué es la Inteligencia Artificial y la Ciencia de los Datos?

La inteligencia artificial o la inteligencia de la máquina se refiere a las decisiones inteligentes tomadas por las máquinas a la par con sus contrapartes humanas - al menos en ciertas tareas. Es un estudio en el que permitimos que las máquinas aprendan a través de la experiencia y las hagamos lo suficientemente inteligentes como para realizar tareas humanas. Ya hemos hablado anteriormente de la diferencias entre AI y ML , pero para el propósito de este artículo, echemos un vistazo a una simple definición de aprendizaje automático.

Piensa en ML como un subconjunto de IA. De la misma manera, los humanos aprenden con experiencia, las máquinas pueden aprender con datos (experiencia) en lugar de simplemente seguir instrucciones simples. Esto se llama aprendizaje automático. El aprendizaje automático utiliza 3 tipos de algoritmos : supervisados, no supervisados , y reforzado.

Luego está el aprendizaje profundo, que es un subconjunto de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales (pensar en redes neuronales similares a nuestro propio cerebro humano). A diferencia del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo utiliza múltiples capas y estructuras algoritmos de tal manera que se crea una red neuronal artificial que aprende y toma decisiones por su cuenta!

Big Data es otro término que podrías haber encontrado. Estos se refieren a conjuntos enormes de datos que pueden ser analizados computacionalmente para entender y procesar tendencias, patrones y comportamiento humano. Big Data juega un papel en la ciencia de los datos.

La máquina aprende por sí sola a través de algoritmos de aprendizaje automático, pero ¿cómo? ¿Quién da las entradas necesarias a una máquina para crear algoritmos y modelos? Ahí es donde entra la ciencia de los datos. Data Science utiliza diferentes métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer, analizar y obtener información de los datos. Tenemos nuestros tutoriales de ciencia de datos aquí Si quieres aprender sobre esto en detalle.

Si fuéramos a ver la relación entre todo lo anterior en un diagrama simple, así es como se vería así:

La Inteligencia Artificial incluye tanto el aprendizaje automático como la ciencia de los datos que están correlacionados. Por lo tanto, la ciencia de los datos es también una parte (la más popular y más importante) de la IA.

Como vemos anteriormente, la ciencia de los datos y el aprendizaje automático están estrechamente relacionados y proporcionan información útil y generan las tendencias necesarias o ‘experiencia’. En ambos, utilizamos métodos supervisados de aprendizaje, es decir. aprender de enormes conjuntos de datos.

¿Cómo se correlacionan ambos?

Data Science es un campo de estudio más amplio que utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje automático para analizar y procesar datos. Aparte del aprendizaje, la ciencia de los datos también incluye la integración de datos, la visualización, la ingeniería de datos, el despliegue y las decisiones empresariales. Usted también puede estar preguntándose acerca de análisis de datos - pero le referiremos a nuestras guías en ciencia de datos vs análisis de datos y a comparación de las funciones de la ciencia de los datos y de los analistas de datos Por eso.

Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático

Por un lado, ciencias de los datos se centra en la visualización de datos y una mejor presentación, mientras que el aprendizaje automático se centra más en algoritmos de aprendizaje y en el aprendizaje a partir de datos y experiencias en tiempo real. Recuerda siempre... datos es el foco principal de la ciencia de los datos y aprendizaje es el enfoque principal para el aprendizaje automático y ahí es donde radica la diferencia.

Para apreciar más esta diferencia, tomemos un caso de uso y veamos cómo tanto la ciencia de datos como el aprendizaje automático se pueden utilizar para lograr los resultados que queremos.

Eso es a través de los datos de millones de otras personas que pueden haber tratado de comprar el mismo teléfono, y buscado / comprado otros accesorios a lo largo. Esto hace que el sistema te recomiende automáticamente lo mismo.

Todo el proceso de recolección de datos de los usuarios, limpieza y filtrado de los datos requeridos para la evaluación, evaluación de los datos filtrados para la construcción de patrones, encontrar tendencias similares y construir un modelo para una recomendación de lo mismo a otros usuarios, y finalmente la optimización, es ciencia de datos.

¿Dónde está el aprendizaje automático en todo esto? Construimos modelos a través de algoritmos de aprendizaje automático. Sobre la base de los datos recogidos y las tendencias generadas, la máquina entiende que estos son los accesorios que normalmente compran otros usuarios con un teléfono en particular. Por lo tanto, sugiere lo mismo basado en lo que ha 'experimentado' antes.

El paso de modelado es el más crítico porque eso es lo que mejora el negocio en general y hace que la máquina entienda el comportamiento humano. Si se aplica el modelo de aprendizaje automático adecuado, podría significar un aprendizaje más progresivo para la máquina, así como el éxito para el modelo de negocio.

Este paso se llama el paso de modelado de datos, que es esencialmente la fase de aprendizaje automático del ciclo de vida de la ciencia de datos.

Esto puede parecer mucho, pero cursos profesionales de ciencias de los datos lo explicará todo con claridad. Estas especializaciones son muy útiles para explicar los fundamentos y los conceptos más complicados.

¿Cómo funciona el modelado de datos?

Hay diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, el más común es el clustering, factorización de matriz, basado en contenido, recomendaciones, filtrado colaborativo, etc. El aprendizaje automático implica 5 pasos básicos.

El enorme conjunto de datos que recibimos en el primer paso se divide en el conjunto de entrenamiento y el conjunto de pruebas y el modelo se construye y prueba utilizando el conjunto de entrenamiento. Una parte significativa de los datos se utiliza con fines de entrenamiento para que se puedan lograr diferentes condiciones de entrada y salida y el modelo construido esté más cerca del resultado requerido (recomendación, comportamiento humano, tendencias, etc.). Una vez construido, el modelo se prueba para la eficiencia y precisión utilizando los datos de prueba para que pueda ser validado de forma cruzada.

Como podemos ver, el aprendizaje automático entra en escena sólo durante la fase de modelado de datos del ciclo de vida de la ciencia de datos. Por lo tanto, contiene el aprendizaje automático.

Con el aprendizaje automático, la máquina puede generar complejos algoritmos matemáticos que no necesitan ser programados por un humano, y además puede improvisar y mejorar los programas por sí mismo. En comparación con las técnicas tradicionales de análisis estadístico, el aprendizaje automático evoluciona como una mejor forma de extraer y procesar los conjuntos más complejos de macrodatos, haciendo así que la ciencia de los datos sea más fácil y menos caótica.

Además, las máquinas tienden a ser más precisas y tienen una mejor memoria que los humanos, pueden aprender y producir resultados precisos basados en experiencias. Obtenemos algoritmos rápidos y modelos basados en datos sin los errores que son posibles por los humanos.

Oportunidades profesionales con el aprendizaje automático y la ciencia de los datos

Como hemos mencionado, gran parte de lo que aprenderás es aplicable tanto al aprendizaje automático como a la ciencia de los datos. Sin embargo, hay funciones más específicas en ambos campos.

Con el aprendizaje automático, usted podría convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, un científico de procesamiento de lenguaje natural, un desarrollador de software centrado en ML, y por supuesto, un científico de datos.

Con la ciencia de datos, usted podría convertirse en un científico de datos, desarrollador de inteligencia de negocios, analista de datos, ingeniero de datos, arquitecto de datos e ingeniero de aprendizaje automático.

Tenga en cuenta que muchos de estos papeles son accesibles a ambos campos de estudio, aunque algunos específicos podrían requerir cierta especialización. De cualquier manera, usted necesitará una comprensión sólida de las matemáticas, las estadísticas, y algunos básicos de ingeniería de software. Los ingenieros de aprendizaje automático requerirán más experiencia de programación bajo su cinturón.

¿Cómo elige entre ciencia de datos y aprendizaje automático?

Eso es todo para nuestra comparación de la ciencia de datos contra el aprendizaje automático. El hecho es que no puedes elegir sólo uno. Tanto la ciencia de datos como el aprendizaje automático van de la mano.En el futuro, los científicos de datos necesitarán al menos una comprensión básica del aprendizaje automático para modelar e interpretar los macrodatos que se generan cada día.

Si usted está empezando su carrera o son de diferentes antecedentes como Java o.NET, no hay nada de qué preocuparse.

La ciencia de los datos es vasta, pero no difícil. Dado que tiene muchas etapas, el trabajo de un científico de datos se divide en diferentes subcampos.

Echa un vistazo a los tutoriales y comienza a aprender lo básico. Una vez que entiendas los conceptos centrales, profundiza en aprendizaje automático y aprendizaje profundo a través de los recursos que hemos mencionado.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es mejor: ciencia de datos o aprendizaje automático?

Tampoco es mejor que el otro - todo depende de los papeles que usted está buscando. Si te gusta trabajar con big data y encontrar una carrera en el mundo de los negocios, entonces tal vez la ciencia de los datos es mejor. Si le gustaría trabajar como ingeniero de aprendizaje automático desarrollando algoritmos, entonces tal vez el aprendizaje automático es mejor.

2. ¿Es la ciencia de los datos lo mismo que el aprendizaje automático?

Hay diferencias, que hemos esbozado anteriormente, pero hay muchas similitudes en términos de lo que va a estudiar. Tus trayectorias profesionales podrían ser diferentes dependiendo de la ruta que tomes. Además, la ciencia de los datos suele incluir la búsqueda de patrones en los datos y convertirlos en conocimientos prácticos. El aprendizaje automático implica en realidad la construcción de modelos y algoritmos.

3. ¿Qué paga más: ciencia de datos o aprendizaje automático?

A los ingenieros de aprendizaje automático se les paga más que a los científicos de datos. Sus responsabilidades suelen requerir más conocimientos y una comprensión de una variedad más amplia de temas.

4. ¿Es la ciencia de los datos más fácil que el aprendizaje automático?

El consenso es que la ciencia de los datos es de hecho más fácil que el aprendizaje automático. La ciencia de los datos implica más estadísticas, mientras que el aprendizaje automático implica más ciencias de la computación además de estadísticas.

Una persona alegre, llena de vida y vibrante, tengo muchos sueños que quiero cumplir por mi cuenta. Mi pasión por escribir comenzó con pequeñas entradas de diarios y blogs de viajes, después de lo cual he pasado a escribir contenido técnico bien investigado. Me resulta fascinante mezclar pensamientos e investigación y moldearlos en algo. hermosa a través de mi escritura. Ver todas las entradas del autor