Ciencia de datos vs. aprendizaje automático

En esencia, la ciencia de datos es un campo de estudio que tiene como objetivo utilizar un enfoque científico para extraer significado y conocimientos de los datos. Dr. Thomas Miller de la Universidad Northwestern describe la ciencia de datos como «una combinación de tecnología de la información, modelado y gestión empresarial». Las universidades han reconocido la importancia del campo de la ciencia de datos y han creado Programas de posgrado en ciencia de datos en línea.

El aprendizaje automático, por otro lado, se refiere a un grupo de técnicas utilizadas por los científicos de datos que permiten a las computadoras aprender de los datos. Estas técnicas producen resultados que funcionan bien sin programar reglas explícitas.

La ciencia de datos y el aprendizaje automático son palabras de moda muy populares hoy en día. Estos dos términos a menudo se juntan, pero no deben confundirse con sinónimos. Aunque la ciencia de datos incluye el aprendizaje automático, es un campo vasto con muchas herramientas diferentes.

La proliferación de teléfonos inteligentes y la digitalización de tantas partes de la vida cotidiana han creado cantidades masivas de datos. Al mismo tiempo, la continuación de Ley de Moore, la idea de que la computación aumentaría dramáticamente en potencia y disminuiría en costo relativo con el tiempo, ha hecho que la potencia informática barata esté ampliamente disponible. La ciencia de datos existe como el vínculo entre estas dos innovaciones. Al combinar estos componentes, los científicos de datos pueden obtener más información de los datos que nunca.

La práctica de la ciencia de datos requiere una combinación única de habilidades y experiencia. Un científico de datos experto es fluido en lenguajes de programación gustar R y Pitón, tiene conocimientos de métodos estadísticos, una comprensión de la arquitectura de bases de datos y la experiencia para aplicar estas habilidades a problemas del mundo real. Un Máster en Ciencia de Datos puede basarse en el conocimiento existente para garantizar que esté mejor preparado para una larga carrera en este campo en constante crecimiento.

Aunque pueda sonar obvio, la ciencia de datos se basa en datos. El crecimiento masivo de la ciencia de datos fue estimulado por la disponibilidad de conjuntos de datos masivos y potencia informática barata. Solo con estos increíbles recursos es efectiva la ciencia de datos. Los conjuntos de datos pequeños, los datos desordenados y los datos incorrectos pueden perder mucho tiempo, creando modelos que producen resultados sin sentido o engañosos. Si los datos no capturan la causa real de la variación, la ciencia de datos fallará.

La ciencia de datos es necesaria dondequiera que haya big data. A medida que más y más industrias comiencen a recopilar datos sobre clientes y productos, la necesidad de científicos de datos continuará creciendo. Para comenzar el camino hacia una carrera en ciencia de datos, considere estos Habilidades para conseguir un trabajo de ciencia de datos.

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El aprendizaje automático crea un modelo o programa útil al probar de forma autónoma muchas soluciones contra los datos disponibles y encontrar la mejor opción para el problema. Esto significa que el aprendizaje automático puede ser excelente para resolver problemas que requieren mucha mano de obra para los humanos. Puede informar decisiones y hacer predicciones sobre temas complejos de una manera eficiente y confiable.

Estas fortalezas hacen que el aprendizaje automático sea útil en una gran cantidad de industrias diferentes. Las posibilidades para el aprendizaje automático son enormes. Esta tecnología tiene el potencial de salvar vidas y resolver problemas importantes en atención sanitaria, seguridad informática y más.

Aunque el aprendizaje automático puede parecer una bala mágica para responder a cualquier pregunta, no es todopoderoso.

Los algoritmos de aprendizaje automático son mejores que nunca para crear resultados útiles con una intervención mínima. Sin embargo, es posible que todavía necesitemos ingenieros y programadores para restringir y optimizar estos algoritmos para que funcionen en nuevos problemas.

También hay muchos problemas que el aprendizaje automático no es particularmente bueno para resolver. Si un programa o ecuación tradicional puede resolver un problema, agregar aprendizaje automático podría complicar el proceso en lugar de simplificarlo.

El aprendizaje automático se está aplicando en muchas industrias. Reducir costos dejando que un algoritmo de aprendizaje automático tome decisiones puede ser una solución lucrativa para muchos problemas.

La aplicación de estas técnicas en industrias como los préstamos, la contratación y la medicina plantea algunas preocupaciones éticas importantes. Dado que estos algoritmos están entrenados en datos creados por humanos, incorporan sesgos sociales en sus resultados.

Dado que los algoritmos de aprendizaje automático operan sin reglas explícitas, estos sesgos pueden estar ocultos. Algunos algoritmos de aprendizaje automático son actualmente una «caja negra» -Sabemos lo que entra y lo que sale, pero no cómo llegó allí. Google está haciendo Investigación para facilitar la comprensión de cómo «piensan» las redes neuronales. Sin embargo, es posible que este trabajo deba ir más allá antes de que pueda abordar el sesgo de datos y otros problemas éticos con el aprendizaje automático. ¿Dónde se cruzan la ciencia de datos y el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una de las muchas herramientas en el cinturón de un científico de datos. Para que el aprendizaje automático funcione, necesita un científico de datos calificado que pueda organizar los datos y aplicar las herramientas adecuadas para aprovechar completamente los números.

¿Alguna vez ha considerado que el crecimiento del aprendizaje automático y la ciencia de datos es el razonamiento detrás de las mejores y más populares atribuciones de trabajo que se otorgan a estos campos? Es importante entender que a medida que la tecnología y los campos de datos crecen, las carreras pueden muy bien. Las carreras tecnológicas a menudo se cruzan, pero es importante distinguir la diferencia entre un ingeniero de aprendizaje automático y un científico de datos. Aquí hay una lista de habilidades comunes para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático:

La ciencia de datos es un campo amplio e interdisciplinario que aprovecha las grandes cantidades de datos y potencia de procesamiento disponibles para obtener información. Una de las tecnologías más interesantes en la ciencia de datos moderna es el aprendizaje automático. El aprendizaje automático permite a las computadoras aprender de forma autónoma de la gran cantidad de datos disponibles.

Las aplicaciones de estas tecnologías son vastas, pero no ilimitadas. Aunque la ciencia de datos es poderosa, solo funciona si tiene empleados altamente calificados y datos de calidad. Para involucrarse en la ciencia de datos, eche un vistazo a algunos Programas de maestría en ciencia de datos.

Última actualización: junio de 2020