La ciencia de datos y el aprendizaje automático (ML) permiten obtener información significativa a partir de una masa de datos. Sin embargo, los términos no son sinónimos. De hecho, el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la analítica de datos son campos diferentes que persiguen objetivos distintos. Este artículo explica la diferencia entre Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es una ciencia interdisciplinar que analiza, visualiza e interpreta las diferencias en los datos con el fin de responder a preguntas y obtener nuevos conocimientos para las empresas y sus decisiones. Por tanto, la ciencia de datos también aparece como un término paraguas y combina estadística, programación, análisis de datos e inteligencia artificial. Los datos que hay que analizar proceden de diversos canales y crecen con rapidez, de modo que su análisis supera las capacidades humanas, al menos sin un tratamiento especial. Herramientas y técnicas.
Por tanto, para trabajar en este campo se necesitan conocimientos técnicos. Hay que saber lenguajes de programación e informática, pero también estadística, matemáticas y visualización de datos. Además, es importante tener una mente orientada a la investigación, ser capaz de identificar lagunas en el conocimiento y formular preguntas que puedan ayudar a colmarlas.
Hoy en día, la ciencia de datos forma parte integral de muchas industrias. Trabajar con datos ayuda a las empresas a entender mejor a sus clientes, optimizar los procesos empresariales y ofrecer mejores productos. En lugar de basarse en la opinión subjetiva de una persona, disponen de datos y cifras.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la informática. Aborda la cuestión de cómo los ordenadores pueden resolver problemas utilizando datos brutos como base para la toma de decisiones sin que los humanos tengan que programarlos explícitamente. En otras palabras, se trata de tecnologías para generar datos y Extracción para que la máquina aprenda por sí sola. Existen métodos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. Cada uno de estos tipos de ML tiene sus ventajas e inconvenientes. El aprendizaje se realiza aplicando algoritmos a los datos. Cada uno de estos grupos de ML utiliza algoritmos diferentes. Estas son las instrucciones para realizar un Proceso. Se aplican a una base de datos para reconocer patrones y "aprender" de ellos. Así, los algoritmos pueden llegar a simular el funcionamiento de un cerebro humano vivo. Analizan enormes cantidades de datos y extraen de ellos patrones y reglas.
Para utilizar algoritmos, controlar su rendimiento y encontrar mejores parámetros para entrenarlos, necesitamos un campo científico que explique cómo hacerlo bien. El aprendizaje automático estudia cómo crear un modelo de generación y extracción de datos que sea adecuado para un conjunto de datos concreto, pero que también pueda ser útil para otros conjuntos de datos. El resultado final es que el aprendizaje automático proporciona un modelo de alta calidad que produce resultados reproducibles. Esto es eficaz para garantizar el éxito de la empresa.
Ciencia de datos frente a aprendizaje automático
El objetivo de la ciencia de datos es extraer significado y conocimientos de los datos mediante un enfoque científico. En cambio, el aprendizaje automático consiste en desarrollar métodos que utilicen datos brutos para tomar decisiones con el fin de mejorar el rendimiento o hacer predicciones. Por lo tanto, el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial. La ciencia de datos, por su parte, es un término genérico que engloba disciplinas tecnológicas como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial.
En los últimos años, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han (IA) dominan partes de la ciencia de datos y desempeñan un papel crucial en la Análisis de datos e inteligencia empresarial. El aprendizaje automático automatiza el proceso de análisis de datos y va más allá para hacer predicciones basadas en la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos sobre poblaciones específicas. Para ello se desarrollan modelos y algoritmos.
Sin embargo, el aprendizaje automático no sustituye a la ciencia de datos, sino que es una de las muchas herramientas en el cinturón de un científico de datos. Para que el aprendizaje automático funcione, se necesita un científico de datos cualificado que pueda organizar los datos no estructurados y aplicar las herramientas de generación adecuadas para aprovechar al máximo las cifras.
| Ciencia de datos | Aprendizaje automático | |
| Destino | pretende extraer significado y conocimiento de los datos utilizando un enfoque científico. Estos conocimientos se aplican en empresas, administraciones públicas y otras instituciones para aumentar los beneficios, innovar productos y servicios, tomar mejores decisiones y automatizar y optimizar procesos. | Subcampo de la inteligencia artificial que se ocupa de comprender y desarrollar métodos que "aprenden". Estos métodos utilizan los datos para mejorar el rendimiento en una serie de tareas. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan la inteligencia artificial para crear un modelo basado en datos de muestra, llamados datos de entrenamiento, para hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello. |
| Habilidades/herramientas | Herramientas de aprendizaje automático, conocimientos de programación (Python/R), estadística, SQL/NoSQL, gestión de datos, visualización de datos | Conocimientos de programación (Python, SQL, Java), estadística y probabilidad, creación de prototipos, modelización de datos |
| Ámbito de aplicación | Ámbito más amplio; no se centra sólo en estadísticas y algoritmos; Término genérico para la recopilación de datos, la limpieza de datos, la investigación de datos, la detección de anomalías, la predicción de probabilidades, la extracción de datos; En la ciencia de datos, los datos pueden procesarse con la ayuda del aprendizaje automático, pero no es obligatorio. | Centrado en algoritmos de aprendizaje automático; subcampo de la inteligencia artificial; incluye aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado, ejemplos de uso: Análisis de correos basura, desarrollo de bots de chat, análisis del comportamiento de los clientes. |
| Destinoe | Informe basado en datos clave, visualización mediante gráficos, cuadros | Modelización de acontecimientos mediante el uso de datos reales. |
Ciencia de datos frente a aprendizaje automático mediante el ejemplo
Es importante que las aseguradoras detecten el fraude lo antes posible para minimizar las pérdidas. En este caso, la ciencia de datos ayuda a las agrupaciones, aseguradoras primarias, aseguradoras de salud y reaseguradoras a alcanzar el nivel de protección necesario y evitar pérdidas financieras. Los científicos de datos mejoran el nivel de seguridad de los clientes. Supervisan y analizan los datos de los clientes y detectan procesos sospechosos y maliciosos. El aprendizaje automático y la ciencia de datos pueden complementarse en la extracción de datos.
Los pasos más importantes en el proceso de detección del fraude son:
- Recopilar un gran número de muestras de datos para entrenar y probar el modelo de aprendizaje automático.
- Entrenamiento del modelo para hacer predicciones
- Comprobación de la exactitud de los resultados y despliegue
El resultado es, por ejemplo, un sistema que retiene más transacciones si de repente aparece un gran número de operaciones en la cuenta de un cliente. A continuación, el titular de la cuenta tiene que verificar él mismo estas transacciones. Estos sistemas ayudan a los clientes a seguir los movimientos de sus cuentas.
¿Qué es mejor, la ciencia de datos o el aprendizaje automático?
Una empresa no puede tener una cosa sin la otra. Ambos forman parte el uno del otro. Al fin y al cabo, las máquinas no pueden adquirir experiencia sin datos, y los datos siempre pueden analizarse mejor cuando se procesan utilizando las normas de la ciencia de datos como término genérico. En el futuro, especialistas como los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático necesitarán tener al menos un conocimiento práctico del campo de cada uno para generar datos que mejoren la calidad de su trabajo. A medida que la inteligencia artificial (IA) adquiere cada vez más importancia para el éxito de las empresas en el mundo real, tanto la ciencia de datos como el aprendizaje automático cobran protagonismo.
El aprendizaje automático encaja de forma natural, por ejemplo, en campos basados en datos como la sanidad. En sanidad, el ML ayuda a analizar, categorizar y organizar los datos sanitarios. Los sistemas de ML ayudan a los hospitales y otros centros médicos a prestar un mejor servicio a los pacientes en términos de programación, acceso a documentos y atención médica.
La ciencia de datos permite a las organizaciones comprender de forma eficaz grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes y obtener información valiosa para tomar decisiones más inteligentes basadas en datos. La ciencia de datos se utiliza ampliamente en diversos sectores, como las empresas industriales, la sanidad, la banca, las aseguradoras y el sector público.
Un modelo de aprendizaje automático consiste en funciones matemáticas que reconocen determinados tipos de patrones. Los usuarios entrenan un modelo a partir de un conjunto de datos y le proporcionan un algoritmo para que razone y aprenda a partir de esos datos. Este modelo puede utilizarse para analizar datos y hacer predicciones. Por ejemplo, un modelo ML puede reconocer ciertos patrones en una masa de documentos para su extracción.
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