La ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis de datos son tres campos principales que han ganado una gran popularidad en los últimos años. Los profesionales en este campo están teniendo un momento de su vida. Hay una gran demanda de personas calificadas en estas áreas. Se prevé que en 2020 habrá más ofertas de trabajo en estas líneas profesionales.
Entonces, ¿qué significan? ¿Cuál es la diferencia entre ellos? Para responder a estas y muchas otras preguntas que puede tener aquí es un análisis en profundidad de la ciencia de datos frente al aprendizaje automático frente al análisis de datos.
1. Ciencia De Datos
¿Qué es la ciencia de datos?
Aunque existen numerosas definiciones para este tema, usaremos la más común que cualquiera puede entender. La ciencia de datos es un concepto que se utiliza para tratar grandes datos. Este concepto cubre los aspectos de preparación de datos, limpieza de datos y análisis de datos.
En circunstancias normales, un científico de datos recopila datos de varias fuentes y despliega varias técnicas para extraer información significativa de los conjuntos de datos. Algunos de los métodos comúnmente utilizados incluyen análisis de predicados, análisis de sentimientos e incluso aprendizaje automático.
Los científicos de datos ven estos datos desde una perspectiva empresarial. Por este motivo, asegúrese de que las predicciones que proporcionan a partir de los datos recopilados sean exactas, ya que pueden utilizarse en la toma de decisiones.
Habilidades necesarias en la ciencia de datos
¿Quieres ser un científico de datos profesional? Bueno, hay varias áreas clave de especialización en las que necesitas enfocarte. Estos son programación, análisis y conocimiento de dominio.
Las habilidades importantes que necesita aprender incluyen:
- Tener una experiencia práctica en la programación de Python
- Ser bueno en la programación de bases de datos SQL.
- Ser capaz de trabajar en los datos no estructurados de diversas fuentes, como la plataforma de medios sociales.
- Tener conocimiento sobre el aprendizaje automático.
- Tener una comprensión adecuada de varias funciones analíticas.
2. Aprendizaje Automático
Lo primero es lo primero: ¿Qué es el aprendizaje automático ?
El aprendizaje automático puede describirse como el proceso de usar algoritmos para analizar datos y extraer información significativa de ellos. También puede usar los datos dados para predecir tendencias futuras. Durante años, el software de aprendizaje automático ha estado utilizando análisis estadísticos y predictivos para identificar un patrón particular y desenmascarar las perspectivas ocultas pero significativas de los patrones.
Un ejemplo perfecto de la implementación en la vida real del aprendizaje automático es el algoritmo de Facebook. Este algoritmo está diseñado para aprender su comportamiento en este sitio de redes sociales. Luego utilizará este conocimiento para recomendar fuentes relevantes que deberían aparecer en su línea de tiempo. Amazon estudiará su comportamiento de navegación y recomendará productos probables que probablemente comprará. Lo mismo se aplica a Netflix. Recomendará películas basadas en su hábito de navegación.
¿Qué se necesita para convertirse en un experto en aprendizaje automático?
Desde un punto de vista crítico, el aprendizaje automático puede considerarse como una rama tanto de la computadora como de las estadísticas. Si planea establecerse en esta línea de carrera, considere mejorar sus habilidades en las siguientes áreas:
- Tener experiencia en el funcionamiento de un sistema informático.
- Habilidades prácticas de programación
- Ser bueno en probabilidad y estadística.
- Modelado de datos
¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático?
La ciencia de datos es un campo amplio que abarca múltiples disciplinas. El aprendizaje automático parece encajar perfectamente en la ciencia de datos. Esto se debe a que utiliza varias técnicas que normalmente se utilizan en la ciencia de datos.
Por otro lado, la ciencia de datos puede o no derivarse del aprendizaje automático. Es un campo multidisciplinario, a diferencia del aprendizaje automático que se enfoca en un solo tema.
3. Análisis De Datos
El análisis de datos implica generar estadísticas descriptivas y visualizar datos para llegar a una conclusión. Se trata de un montón de estadísticas. Un analista de datos necesita saber cómo trabajar con números. En la mayoría de los casos, el análisis de datos se considera la versión básica de la ciencia de datos.
Como analista de datos, debe estar en una buena posición para explicar varias razones por las cuales los datos aparecen como están. Debe representar los datos de manera que puedan ser comprendidos por todos, incluidos los no expertos.
¿Qué habilidades necesito para convertirme en un analista de datos?
Debes ser bueno en:
- Matemáticas y estadística
- La negociación de datos
Como puede ver, estos tres campos están estrechamente relacionados. Sin embargo, hay algunas diferencias entre ellos que hemos logrado señalar. Esperamos que este artículo le haya ayudado a distinguir entre Data Science y Machine Learning y Data Analytics.
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