Ciencia de datos vs Análisis de datos vs Aprendizaje automático

Cuando pensamos sobre Ciencia de datos vs Análisis de datos vs Aprendizaje automático, existe todavia mucha confusion sobre cada una de las disciplinas y los limites de cada uma de ellas. La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático están creciendo a un ritmo vertiginoso, y las empresas buscan cada vez más profesionales que puedan ayudarlas a sacar el máximo beneficio de la mina de oro que son en la actualidad los datos, pada poder tomar las mejores decisiones empresariales de uma forma rápida e eficiente.

IBM prevee que para 2022 el número de puestos de trabajo para los profesionales de los datos en todo el mundo sobrepase los 3.500.000 empleos, muchos de los cuales se quedarán sin cubrir.

Para saber más sobre por qué la ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático es un campo tan apasionante y las habilidades que ayudarán a los profesionales a obtener una base sólida en este campo de rápido crecimiento, vamos a intentar responder a algunaa de las principales preguntas que se podrian hacer las personas interesadas en entrar en este mundo.

Indice Ciencia de datos vs Análisis de datos

¿Qué es la ciencia de los datos?

Hace más de una década que se intenta definir la ciencia de los datos, y la mejor manera de responder a esa pregunta es con un diagrama de Venn -creado por Hugh Conway en 2010, está formado por tres círculos: matemáticas y estadística, experiencia en la materia (conocimiento de las áreas de abstracción y computación) y habilidades de hacking. Se compone de tres círculos. Básicamente, si puedes hacer estas tres cosas, ya tienes un alto nivel de experiencia en el campo de la ciencia de los datos.

La ciencia de los datos es un concepto para trabajar con big data e incluye la limpieza, la preparación y el análisis de los datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información clave de los conjuntos de datos recopilados. Los científicos de datos entienden los datos desde una perspectiva de negocio, proporcionando predicciones precisas y conocimientos que pueden ser utilizados para tomar decisiones de negocio importantes.

¿Qué habilidades son necesarias para convertirse en un científico de datos?

Si quieres construir una sólida carrera en este campo, tendrás que desarrollar habilidades clave en tres áreas fundamentales: análisis, programación y conocimiento del dominio.

Para dar un paso adelante y hacerse un hueco como científico de datos, necesitarás las siguientes habilidades

• Sólidos conocimientos de Python, SAS, R y Scala
• Experiencia práctica en la codificación de bases de datos SQL
• Capacidad para trabajar con datos no estructurados procedentes de diversas fuentes, incluidos los vídeos y las redes sociales
• Comprensión de múltiples funciones analíticas
• Conocimientos de aprendizaje automático

¿Qué es el análisis de datos?

Un analista de datos suele ser alguien que puede realizar estadísticas descriptivas básicas, visualizar datos y comunicar puntos de datos para obtener conclusiones. Requiere una comprensión básica de la estadística, un perfecto sentido de las bases de datos, la capacidad de crear nuevas ideas y la perspicacia para visualizar los datos. El análisis de datos puede describirse como un nivel necesario de la ciencia de datos.

Habilidades necesarias para convertirse en analista de datos

Un analista de datos debe ser capaz de tomar un asunto o tema específico, discutir lo que los datos dicen al respecto y presentar esos datos a las partes interesadas internas. Para ser un analista de datos con éxito, deberá tener las siguientes cuatro habilidades:

• Conocimientos de estadística matemática
• Fluidez en R y Python
• Conocimientos de procesamiento de datos
• Conocimiento de PIG/HIVE
• ¿Qué habilidades necesito para convertirme en analista de datos?

La diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos
La ciencia de los datos es un término general que engloba la analítica de datos, la minería de datos, el aprendizaje automático y otras disciplinas relacionadas. Se espera que un científico de datos prediga el futuro basándose en patrones pasados, mientras que un analista de datos extrae ideas significativas de una variedad de fuentes de datos. El científico de datos crea preguntas, mientras que el analista de datos encuentra respuestas a las preguntas existentes.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático puede definirse como la práctica de utilizar algoritmos para extraer datos, aprender de ellos y predecir tendencias futuras sobre un tema. El software de aprendizaje automático tradicional es un análisis estadístico o predictivo, utilizado para descubrir patrones y captar ideas ocultas basadas en los datos que reconoce.

Un buen ejemplo de aplicación del aprendizaje automático es Facebook: los algoritmos de aprendizaje automático de Facebook recogen información sobre el comportamiento de cada usuario en la plataforma social. Basándose en el comportamiento anterior de la persona, el algoritmo predice sus intereses y recomienda artículos y notificaciones para su feed de noticias. Del mismo modo, cuando Amazon recomienda productos o Netflix recomienda películas basándose en comportamientos anteriores, el aprendizaje automático está en marcha.

¿Qué habilidades se necesitan para convertirse en un especialista de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático no es más que una perspectiva diferente de la estadística. A continuación se exponen algunas habilidades clave que le ayudarán a iniciar su carrera en este campo de rápido crecimiento.

• Conocimientos básicos de informática
• Conocimientos profundos de programación
• Conocimientos de probabilidad y estadística
• Capacidades de modelización y evaluación de datos
• Ciencia de los datos y aprendizaje automático
• Como la ciencia de los datos es un término amplio que se refiere a varias disciplinas, el aprendizaje automático se sitúa dentro de la ciencia de los datos. El aprendizaje automático utiliza diversas técnicas, como la regresión y la agrupación supervisada. Los “datos” en la ciencia de los datos, por otro lado, pueden o no evolucionar a partir de máquinas o procesos mecánicos. La principal diferencia entre ambas es que la ciencia de los datos en un sentido más amplio no sólo se centra en los algoritmos y la estadística, sino que también se ocupa de la metodología general del procesamiento de datos.

La ciencia de los datos puede considerarse como la integración de varias disciplinas básicas, como el análisis de datos, la ingeniería de software, la ingeniería de datos, el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la analítica de datos. Implica la investigación, recopilación, captura y transformación de grandes cantidades de datos, conocidos colectivamente como Big Data.

La ciencia de los datos se encarga de dar estructura a los big data, buscar patrones convincentes y asesorar a los responsables de la toma de decisiones sobre cómo realizar cambios efectivos para satisfacer las necesidades del negocio. El análisis de datos y el aprendizaje automático son dos de las muchas herramientas y procesos que utilizan los científicos de datos.

La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático son algunas de las áreas más solicitadas en la industria actual.

Si se combinan las aptitudes adecuadas con la experiencia en el mundo real, es posible asegurarse una sólida carrera en estos campos de tendencia.