Diferencias entre Ciencia de Datos, Analista de Datos y Machine Learning

Los datos están en casi todas partes. La cantidad de datos digitales que existe actualmente está creciendo a un ritmo acelerado. El número se duplica cada dos años y está transformando completamente nuestro modo básico de existencia. Forbes informo que los datos están creciendo a un ritmo más rápido que nunca, sugiriendo que para el año 2020, cerca de 1.700 millones de nuevos datos serán desarrollados por segundo para todos los habitantes humanos de este planeta.

A medida que los datos crecen a un ritmo más rápido, aparecen nuevos términos asociados con el procesamiento y manejo de datos. Esto incluye la ciencia de datos, el análisis de datos y Machine Learning.

La ciencia de datos, la analítica y Machine Learning están creciendo a un ritmo astronómico y las empresas están buscando profesionales que puedan examinar la mina de oro de los datos y ayudarles a tomar decisiones empresariales rápidas de forma eficiente.

A continuación, te daremos una visión detallada de cada uno de estos términos.

Ciencia de Datos

La Ciencia de Datos es un concepto utilizado para abordar los grandes datos e incluye la limpieza, preparación y análisis de datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica Machine Learning, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información crítica de los conjuntos de datos recopilados. Entienden los datos desde un punto de vista empresarial y poder proporcionar predicciones precisas y conocimientos que pueden utilizarse para potenciar las decisiones empresariales críticas.

La Ciencia de Datos es un estudio holístico que involucra tanto el análisis descriptivo como el predictivo. Un científico de datos necesita entender y realizar análisis exploratorios, así como emplear herramientas y técnicas para hacer predicciones a partir de los datos.

Habilidades de un científico de datos

Cualquier persona interesada en construir una carrera sólida en este campo debe adquirir habilidades críticas en tres departamentos: analítica, programación y conocimiento del campo.

Un rol de científico de datos es una mezcla de trabajo realizado por un analista de datos, un ingeniero de Machine Learning, un ingeniero de Aprendizaje Profundo, o un investigador de Inteligencia Artificial. Aparte de eso, un científico de datos también puede ser requerido para construir comunicaciones entre los datos que es el trabajo de un ingeniero de datos. El conjunto de habilidades de un científico de datos consiste en matemáticas, estadísticas, programación, Machine Learning, big data y comunicación.

Con un nivel más profundo, las siguientes habilidades te ayudarán a hacerte un experto como científico de datos.

  • Fuerte conocimiento en Python, R, SAS, Scala
  • Experiencia práctica en codificación de bases de datos SQL
  • Capacidad para trabajar con datos no estructurados de varias fuentes como video y medios sociales
  • Comprender las múltiples funciones analíticas
  • Conocimientos sobre Machine Learning

Analista de Datos

Un analista de datos es generalmente la persona que puede hacer estadísticas descriptivas básicas, visualizar datos y comunicar puntos de datos para sacar conclusiones. Deben tener una compresión básica de las estadísticas, un sentido perfecto de las bases de datos, la capacidad de crear nuevas vistas y la percepción para visualizar los datos. La analítica de datos puede ser referida como el nivel necesario de la Ciencia de Datos.

La analítica de datos es el arte de explorar los hechos a partir de los datos con preguntas específicas para responder a preguntas específicas, es decir, existe un marco de hipótesis de prueba para la analítica de datos. Las técnicas utilizadas en la analítica también son las mismas que se utilizan en la analítica de negocios y la inteligencia de negocios.

Habilidades de un analista de datos

Un analista de datos debe ser capaz de tomar una pregunta o tema específico, discutir cómo son los datos y representarlos antes las partes interesadas relevantes de la empresa.

Se necesitan varias herramientas para obtener una correcta analítica de datos, como la herramienta de visualización de datos, y conocer lenguajes de programación para realizar una analítica datos robusta. Un analista de datos, debe adquirir estas cuatro habilidades clave:

  • Conocimientos de estadística matemática
  • Compresión fluida de R y Python
  • Disputa de datos
  • Entender PIG/HIVE

Ciencia y análisis de datos

La Ciencia de Datos es un término general que abarca el análisis de datos, la minería de datos, Machine Learning y varias otras disciplinas relacionadas. Mientras que se espera que un científico de datos pronostique el futuro basándose en patrones anteriores, los analistas de datos extraen información significativa de varias fuentes de datos. Un científico de datos crea preguntas, mientras que un analista de datos encuentra respuesta al conjunto de preguntas existente.

Machine Learning

Machine Learning puede definirse como la práctica de utilizar algoritmos para extraer datos, aprender de ellos y luego pronosticar tendencias futuras para ese tema. Machine Learning se compone de análisis estadístico y análisis predictivo que se utiliza para detectar patrones y capturar información oculta basada en datos percibidos.

Machine Learning es un tipo de Inteligencia Artificial que es responsable de proporcionar a los ordenadores la capacidad de aprender sobre nuevos conjuntos de datos sin necesidad de programarse a través de una fuente explícita. Se centra principalmente en el desarrollo de varios programas informáticos que pueden predecir eventos cuando se exponen a nuevos conjuntos de datos.

Machine Learning sigue el método de análisis de datos que es responsable de automatizar la construcción de modelos de forma analítica. Utiliza algoritmos que iterativamente adquieren conocimiento de los datos y en este proceso; permite a los ordenadores encontrar las percepciones aparentemente ocultas sin ayuda de un programa externo.

Habilidades de un experto en Machine Learning

Machine Learning es solo una perspectiva diferente de las estadísticas. Las siguientes son habilidades críticas que pueden ayudarte a comenzar una carrera en este campo de rápido crecimiento:

  • Conocimientos en informática
  • Conocimientos profundos de programación
  • Conocimientos de probabilidad y estadística
  • Habilidades de evaluación y modelado de datos
  • Conocimientos de los algoritmos de Machine Learning

Machine Learning y Ciencia de Datos

Debido a que la ciencia de datos es un término amplio para múltiples disciplinas, Machine Learning encaja dentro de la ciencia de datos. Machine Learning utiliza varias técnicas, como la regresión y la agrupación supervisada. Por otro lado, los datos en la ciencia de datos pueden o no evolucionar a partir de una máquina o de un proceso mecánico. La principal diferencia entre ambos es que la ciencia de datos como término más amplio no solo se centra en algoritmos y estadísticas, sino que también se ocupa de toda la metodología de procesamiento de datos.

La ciencia de datos puede ser vista como la incorporación de múltiples disciplinas parentales, incluyendo análisis de datos, ingeniería de software, ingeniería de datos, Machine Learning, análisis predictivo, análisis de datos, y más. Incluye la recuperación, recolección, ingestión y transformación de grandes cantidades de datos, conocidos colectivamente como big data.

La ciencia de datos es responsable de estructurar los grandes datos, buscar patrones convincentes y asesorar a los responsables de la toma de decisiones para que introduzcan los cambios de manera efectiva y que se adapten a las necesidades del negocio. La analítica de datos y Machine Learning son dos de las muchas herramientas y procesos que utiliza la ciencia de datos.

La ciencia de datos, el análisis de datos y Machine Learning son algunos de los dominios más solicitados en la industria en este momento. Una combinación de las habilidades adecuadas y la experiencia en el mundo real puede ayudarte a asegurar una carrera sólida en estos dominios de tendencias.

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