Ciencia de datos y aprendizaje automático

17-Feb-2022

Data Science es el estudio de la limpieza, preparación y análisis de datos, mientras que el aprendizaje automático es una rama de la IA y un subcampo de la ciencia de datos. La ciencia de datos y el aprendizaje automático son las dos tecnologías modernas más populares y están creciendo a un ritmo desmesurado. Pero estas dos palabras de moda, junto con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, son términos muy confusos, por lo que es importante comprender en qué se diferencian entre sí. En este tema, comprenderemos la diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático solamente.

La ciencia de datos y el aprendizaje automático están estrechamente relacionados entre sí, pero tienen diferentes funcionalidades y diferentes objetivos. De un vistazo, la ciencia de datos es un campo para estudiar los enfoques para encontrar información a partir de los datos sin procesar. Considerando que Machine Learning es una técnica utilizada por el grupo de científicos de datos para permitir que las máquinas aprendan automáticamente de los datos anteriores. Para comprender la diferencia en profundidad, primero hagamos una breve introducción a estas dos tecnologías.

Ciencia de datos: trata de comprender y encontrar patrones ocultos o información útil a partir de los datos, lo que ayuda a tomar decisiones comerciales más inteligentes.

Aprendizaje automático: es un subcampo de la ciencia de datos que permite que la máquina aprenda automáticamente de los datos y experiencias anteriores.

Ciencia de datos: se utiliza para descubrir información a partir de los datos.

Aprendizaje automático: se utiliza para hacer predicciones y clasificar el resultado para nuevos puntos de datos.

Ciencia de datos: es un término amplio que incluye varios pasos para crear un modelo para un problema determinado e implementar el modelo.

Aprendizaje automático: se utiliza en el paso de modelado de datos de la ciencia de datos como un proceso completo.

Ciencia de datos: un científico de datos debe tener habilidades para usar herramientas de big data como Hadoop, Hive y Pig, estadísticas, programación en Python, R o Scala.

Aprendizaje automático: el ingeniero de aprendizaje automático debe tener habilidades tales como fundamentos de informática, habilidades de programación en Python o R, estadísticas y conceptos de probabilidad, etc.

Ciencia de datos: puede trabajar con datos sin procesar, estructurados y no estructurados.

Machine Learning: principalmente requiere datos estructurados para trabajar.

Ciencia de datos: los científicos de datos dedicaron mucho tiempo a manejar los datos, limpiarlos y comprender sus patrones.

Los ingenieros de aprendizaje automático-ML dedican mucho tiempo a gestionar las complejidades que se producen durante la implementación de los algoritmos y los conceptos matemáticos subyacentes.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos, como su nombre indica, tiene que ver con los datos. Por lo tanto, podemos definirlo como "un campo de estudio profundo de los datos que incluye extraer información útil de los datos y procesar esa información utilizando diferentes herramientas, modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático". 

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial y el subcampo de la ciencia de datos. Es una tecnología en crecimiento que permite que las máquinas aprendan de datos anteriores y realicen una tarea determinada automáticamente. 

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