Aprendizaje automático frente a ciencia de datos: comparación

¿Sabe que diariamente se crean más de 2,5 quintillones de bytes de datos? Según IBM, se ha pronosticado que la cantidad de trabajos para cada experto en datos en los Estados Unidos aumentará en 364 000 vacantes a 2 720 000 para 2020.

Además, también se ha pronosticado que para 2020, se generará una estimación de 1,7 MB de datos por segundo por cada ser humano en el planeta. Imagínese cuántos datos serían al final del año. ¿Cuánto más al final de la década? Por lo tanto, es obvio que no podemos manejar los datos de manera efectiva sin la ciencia de datos y el aprendizaje automático .

Por lo tanto, la pregunta candente es: ¿cómo pretendemos procesar esta gran cantidad de datos? Ahora, aquí es donde la ciencia de datos frente al aprendizaje automático entra en escena. Te debe interesar saber que las máquinas tienen la capacidad de aprender por sí mismas.

Sí, esto es muy posible y, de hecho, realista en esta era tecnológica en rápido desarrollo. Al igual que los humanos, las máquinas pueden estructurarse y diseñarse para aprender más de una buena cantidad de datos. El aprendizaje automático se vuelve muy importante para que las máquinas puedan aprender de la experiencia automáticamente. Esto se hace sin necesidad de programar explícitamente las máquinas.

• Definición de ciencia de datos
• Definición de aprendizaje automático
• ¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos?

¿Qué es la ciencia de datos?

En una definición simple, la ciencia de datos implica analizar los resultados obtenidos de los datos. Explora los datos en su forma más simple y básica. Esto se hace para comprender los patrones complejos, las inferencias de tendencias y los comportamientos de los registros de datos.

La ciencia de datos ayuda a una organización a desentrañar los conocimientos necesarios necesarios en los procesos de toma de decisiones del negocio. Implica la extracción de información útil de los datos. Para hacer esto, la ciencia de datos optimiza una serie de otros métodos de diferentes campos.

( Lea también: ¿Qué es la ciencia de datos? Todo lo que necesita saber)

¿Qué es el aprendizaje automático?

El concepto de aprendizaje automático implica enseñar a las máquinas cómo aprender por sí mismas sin necesidad de intervención o ayuda humana. Alimenta datos a los sistemas de la máquina.

Así es como funciona el aprendizaje automático: comienza leyendo y estudiando la muestra de datos dada. Esto se hace con el fin de descubrir ideas y patrones necesarios y beneficiosos. Por lo tanto, estos patrones se utilizan para desarrollar un modelo que predecirá con precisión el resultado de futuras contingencias.

Luego evalúa el rendimiento del modelo utilizando la muestra de datos dada. Este proceso continúa hasta que la máquina puede aprender automáticamente y vincular la entrada con la salida precisa. Todos estos procesos ocurren en ausencia de una intervención humana.

Diferencias entre ciencia de datos y aprendizaje automático

1. Alcance

   Ciencia de datos : el alcance de la ciencia de datos se centra en la creación de conocimientos obtenidos a partir de datos que se ocupan de todas las complejidades del mundo real. Implica la comprensión de los requisitos de datos, así como el proceso de extracción de datos, entre otras tareas.

   Aprendizaje automático : por otro lado, el aprendizaje automático se ocupa de la clasificación o predicción precisa del resultado de nuevos conjuntos de datos. Implica estudiar los patrones de datos históricos mediante el uso de modelos matemáticos.

   El alcance del aprendizaje automático solo entra en juego en la fase de modelado de datos de la ciencia de datos. En esencia, no puede existir efectivamente fuera de la ciencia de datos.

2. Datos

   Data Science : en términos de datos, la ciencia de datos es un concepto que se utiliza en el análisis de big data. La ciencia de datos en este sentido comprende la limpieza de datos, la preparación de datos y el análisis de datos. Genera la mayoría de sus datos de entrada en forma de datos consumibles humanos. Esta forma de datos está diseñada para ser leída y evaluada por humanos. Suele adoptar la estructura de datos tabulares o imágenes.

   Además, los datos que se procesan en ciencia de datos no necesariamente tienen que evolucionar de una máquina o como resultado de un proceso mecánico. Ayuda a recuperar, recopilar, ingerir y transformar grandes cantidades de datos que se denominan colectivamente big data.

   La función de la ciencia de datos es dar estructura a los grandes datos. Estudia big data para encontrar patrones convincentes. Esto permite que la ciencia de datos asesore a los ejecutivos de negocios para implementar cambios efectivos que revolucionarían una empresa u organización.

   Aprendizaje automático : es necesario mencionar que, a diferencia de la ciencia de datos, los datos no son el enfoque principal para el aprendizaje automático. En cambio, el aprendizaje es el enfoque principal para el aprendizaje automático. Aquí es donde se produce otra divergencia importante entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos .

   En el aprendizaje automático, los datos de entrada se generarán y procesarán específicamente para el uso de algoritmos. Los ejemplos de estos diseños de datos bajo el aprendizaje automático incluyen la incrustación de palabras, el escalado de características, la adición de características polinómicas, etc.

3. Complejidad del sistema

   Ciencia de datos : la complejidad del sistema en la ciencia de datos involucra los componentes que estarían involucrados en la gestión de los datos brutos no estructurados que llegan. Se trata de numerosos componentes móviles que normalmente son programados por un sistema de sincronización que armoniza los trabajos libres.

   La operación de la ciencia de datos también se puede llevar a cabo con métodos manuales. Sin embargo, esto no sería tan eficiente como el de los algoritmos de máquina.

   Aprendizaje automático : en casi todas las situaciones, la complejidad del sistema más predominante que se asocia con el aprendizaje automático son los algoritmos y los conceptos matemáticos sobre los que se basa el campo.

   Además, los modelos de conjunto suelen tener varios modelos de aprendizaje automático. Cada uno de estos modelos tendrá un efecto significativo sobre el resultado final. El funcionamiento del aprendizaje automático utiliza numerosas técnicas, como la regresión y la agrupación supervisada.

   La complejidad del sistema de aprendizaje automático implica diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático. Algunos de los más populares incluyen factorización matricial, filtrado colaborativo, agrupación, recomendaciones basadas en contenido y muchos más.

4. Base de conocimiento necesaria y conjunto de habilidades

   Ciencia de datos : es pertinente que un científico de datos posea un conocimiento significativo sobre la experiencia del dominio. También se le exigirá que posea ETL (1) y habilidades de creación de perfiles de datos. También se necesita un conocimiento notable sobre SQL (2), así como experiencia con sistemas NoSQL. B

   Básicamente, es necesario que un científico de datos comprenda y pueda exhibir técnicas estándar de informes y visualización. Por lo general, un prospecto en el campo de la ciencia de datos debe trabajar para poseer habilidades significativas en análisis, programación y conocimiento del dominio.

   Tener una carrera exitosa como científico de datos requiere las siguientes habilidades:

   • Un fuerte conocimiento de Scala, SAS, Python, R.
   • Capacidad para evaluar numerosas funciones analíticas.
   • La capacidad de pronosticar resultados futuros en función de patrones de conjuntos de datos pasados.
   • Un conocimiento razonable sobre el aprendizaje automático.
   • Habilidad para trabajar con datos no estructurados. Estos datos pueden obtenerse de varias fuentes, como redes sociales, videos, etc.
   • Una buena experiencia en la codificación de bases de datos SQL también es una ventaja para ser muy buscado en el mundo de la ciencia de datos. De hecho, el análisis de datos y el aprendizaje automático cuentan como uno de los numerosos métodos y procesos que se emplean en las actividades de la ciencia de datos.

   Aprendizaje automático : el requisito principal para un experto en aprendizaje automático es una sólida formación en comprensión matemática. Es igualmente necesario tener sólidos conocimientos en programación Python/R. Un experto en aprendizaje automático debería poder llevar a cabo la disputa de datos con SQL.

   

   La visualización específica del modelo también es un requisito básico para el aprendizaje automático. A continuación, se destacan las habilidades profesionales básicas que ayudarían a un prospecto a avanzar significativamente en el dominio del aprendizaje automático:

   • Un conocimiento profundo de cómo programar.
   • Conocimientos de probabilidad y estadística.
   • Habilidades en evaluación de datos y modelado de datos.
   • Conocimiento experto en fundamentos informáticos.
   • Una comprensión de la codificación en lenguajes de programación como Java, Lisp, R, Python, etc.

5. Especificación de hardware:

   Ciencia de datos : las especificaciones de hardware aquí deberían ser sistemas escalables horizontalmente. Esto se debe a que la ciencia de datos implica el manejo de grandes datos. Además, el hardware en ciencia de datos tendría que ser de alta RAM y SSD. Esto es para garantizar la superación del cuello de botella de E/S.

   Aprendizaje automático : las especificaciones de hardware para el aprendizaje automático consisten en GPU. Esto es necesario para llevar a cabo operaciones intensivas de vectores. Además, el mundo del aprendizaje automático está evolucionando para utilizar versiones más potentes como las TPU.

6. Componentes

   Ciencia de datos: es ampliamente conocido que la ciencia de datos abarca toda la red de datos. Los componentes de la ciencia de datos incluyen:

   • Recopilación y creación de perfiles de datos: canalizaciones ETL (Extract Transform Load) y trabajos de creación de perfiles
   • Computación distribuida y procesamiento de datos escalables.
   • Inteligencia automatizada para recomendaciones en línea y detección de fraude.
   • Exploración y visualización de datos para la mejor intuición de datos.
   • Cuadros de mando y BI predefinidos
   • Seguridad de datos, respaldo de datos, recuperación de datos e ingeniería de datos para garantizar que se pueda acceder a todas las formas de datos.
   • Activación en modo producción
   • Decisiones automatizadas para ejecutar la lógica empresarial a través de cualquier algoritmo de aprendizaje automático.

   Aprendizaje automático : los componentes típicos del aprendizaje automático son:

   • Entender el problema para encontrar una solución eficiente al mismo.
   • Exploración de datos: a través de la visualización de datos para obtener una intuición de las funciones que se utilizarán en el modelo de aprendizaje automático.
   • Preparación de datos: este componente del aprendizaje automático implica evaluar una serie de posibles soluciones a los problemas de datos para asegurarse de que los valores de todas las características estén en el mismo rango.
   • Modelado y capacitación de datos: este componente implica la selección de datos en función del tipo de problema y el tipo de conjunto de características

7. Medida de rendimiento

   Ciencia de datos : según este factor, las medidas de rendimiento de la ciencia de datos no están estandarizadas. Esto se debe a que la medida del rendimiento cambia de un caso a otro. Por lo general, será una indicación de los límites de concurrencia en el acceso a los datos, la capacidad de visualización interactiva, la calidad de los datos, la puntualidad de los datos, la capacidad de consulta, etc.

   Aprendizaje automático : por otro lado, las medidas de rendimiento en los modelos de aprendizaje automático son siempre transparentes. Esto se debe a que cada algoritmo poseerá una medida para indicar qué tan efectivo o inefectivo describe el modelo los datos de muestra que se han proporcionado. Por ejemplo, el error cuadrático medio (RME) se emplea en la regresión lineal como una denotación de un error en el modelo.

8. Metodología de desarrollo

   Ciencia de datos : en términos de desarrollo de metodologías, los proyectos de ciencia de datos son similares a los proyectos de ingeniería con hitos bien definidos.

   Aprendizaje automático : sin embargo, el desarrollo de la metodología del aprendizaje automático está más alineado para parecerse a los formatos de investigación. Esto se debe a que la primera etapa es más una formulación de hipótesis, seguida de intentos de probar la hipótesis con los datos disponibles.

9. Visualización

   Ciencia de datos : por lo general, la visualización de la ciencia de datos se refiere a los datos directamente utilizando cualquier representación gráfica común, como gráficos circulares y gráficos de barras, entre otros.

   Aprendizaje automático : aquí, las visualizaciones se utilizan para representar un modelo matemático de datos de muestra. Por ejemplo, podría involucrar la visualización de una matriz confusa de una clasificación multiclase. Esto, por implicación, ayudaría en la identificación rápida de falsos positivos y negativos.

10. Idiomas

    Ciencia de datos : por lo general, el mundo de la ciencia de datos usa lenguajes informáticos comunes como SQL y lenguajes similares a SQL como Spark SQL, HiveQL, etc. Además, la ciencia de datos también usa lenguajes de secuencias de comandos de procesamiento de datos comunes como Perl, Awk, Sed y muchos más. Además, otra categoría de lenguajes de uso popular en la ciencia de datos son los lenguajes específicos del marco y bien compatibles, como Java para Hadoop y Scale para Spark, entre otros.

    Aprendizaje automático : en el otro lado de la moneda, el mundo del aprendizaje automático utiliza principalmente Python y R como sus principales lenguajes informáticos. En la actualidad, Python está siendo ampliamente aceptado ya que los expertos modernos en aprendizaje profundo recurren principalmente a Python. También es necesario mencionar que SQL es igualmente necesario en los procesos de aprendizaje automático, muy especialmente en la fase de exploración de datos.

Conclusión

En conclusión, el aprendizaje automático mejora los procesos de la ciencia de datos. Esto se hace al proporcionar un conjunto de algoritmos que es útil para el modelado de datos, la exploración de datos y la toma de decisiones, etc. La ciencia de datos hace su parte al combinar un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones precisas de los resultados futuros de las decisiones.

En la medida en que hemos discutido las diferencias entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático , es necesario exponer que ambos campos están entrelazados y se ayudan mutuamente en sus diversas funciones.

El mundo del almacenamiento de datos avanza rápidamente y no puede permitirse el lujo de quedarse atrás. Súbase hoy al tren de ciencia de datos versus aprendizaje automático y optimice estos campos para mejorar sus decisiones comerciales.

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