Data Science vs Machine Learning
Hoy día, uno de los ámbitos tecnológicos que está teniendo más auge es el acceso y gestión de grandes cantidades de datos, con el propósito de hacer análisis que permitan obtener información para tomar mejores decisiones. Lo que ha llevado al desarrollo de nuevas terminologías y creación de nuevos puestos de trabajos especializados.
En esta guía explicaremos cómo se complementan Data Science vs Machine Learning y las diferencias que posee cada una.
¿Qué es Data Science?
Data Science (Ciencia de los datos) es un estudio complejo de grandes cantidades de datos en el repositorio de una organización y empresa.
Dicho estudio incluye de dónde se originan los datos, cómo estos datos resultan útiles para el crecimiento de la empresa en el futuro y el estudio real del contenido.
Los datos referentes a una organización siempre están en dos formas: estructurados o no estructurados.
Al estudiar estos datos, se obtendrá información valiosa sobre patrones de mercado o comerciales que ayudan a la empresa a obtener ventaja sobre otros competidores.
Debido a que han aumentado su eficacia al reconocer patrones dentro del conjunto de datos.
Los científicos de datos se especializan en la conversión de datos sin procesar en asuntos comerciales críticos.
Estos científicos son expertos en codificación algorítmica junto con conceptos como estadísticas, minería de datos y aprendizaje automático.
La ciencia de datos es usada de manera amplia por empresas como Netflix, Amazon, en el sector de detección de fraudes, aerolíneas, el sector de la salud, búsqueda en internet, etc.
¿Qué es Machine Learning?
Machine Learning (Aprendizaje automático) es un campo de estudio que otorga a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas de forma explícita.
El Machine Learning se aplica utilizando algoritmos para poder procesar datos y capacitarse para entregar predicciones futuras sin ninguna intervención humana.
Las entradas para Aprendizaje automático son el conjunto de observaciones o instrucciones o datos. Además, es usado por empresas como Google, Facebook, entre otros.
Diferencias entre Machine Learning y Data Science
Data Science vs Machine Learning tienen varias diferencias, las cuales son:
- Ciencia de los datos (Data Science)
- Es un campo sobre sistemas y procesos para extraer datos de datos semi estructurados y estructurados.
- Requiere de todo el universo analítico.
- Es la rama que se ocupa de los datos.
- Los datos en Data Science pueden o no evolucionar desde una máquina o proceso mecánico.
- No solo se enfoca en las estadísticas de los algoritmos, también se encarga del procesamiento de datos.
- En un término muy amplio para varias disciplinas.
- Diversas operaciones de ciencia de datos, esto quiere decir, manipulación de datos, recopilación de datos, limpieza de datos, etc.
- Ejemplo: Netflix usa tecnología de ciencia de datos.
- Aprendizaje automático (Machine Learning)
- Es un campo de estudio que otorga a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas.
- Combinación de ciencia de datos y máquina.
- Las máquinas usan técnicas de ciencia de datos para conocer sobre los datos.
- Utiliza múltiples técnicas como el agrupamiento supervisado y la regresión.
- Solo se enfoca en estadísticas de algoritmos.
- Se ajusta dentro de la ciencia de datos.
- Existen 3 tipos: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo.
- Ejemplo: Facebook usa tecnología de aprendizaje automático.
¿Cómo se complementa el Machine Learning y el Data Science?
Los campos Data Science vs Machine Learning se complementan entre sí, dando forma al futuro junto con la inteligencia artificial y el análisis de datos.
No obstante, vienen con distintas funcionalidades y persiguen otros tipos de objetivos. El primero es un campo de estudio profundo de la información para poder extraer datos valiosos.
Este último forma parte de la inteligencia artificial y un subcampo de la ciencia de datos. Además, permite que las máquinas aprendan de la información anterior y realicen tareas de forma automática sin tener que ser programadas.
En conclusión, el desarrollo de Machine Learning y Data Science está revolucionando el mundo tecnológico y empresarial, permitiendo el análisis y gestión de grandes cantidades de datos para tomar decisiones informadas y obtener ventaja sobre los competidores. Mientras que la Ciencia de Datos se enfoca en el estudio y procesamiento de los datos, el Aprendizaje Automático permite que las computadoras aprendan de manera autónoma sin ser programadas explícitamente. Ambas disciplinas se complementan y son fundamentales en la creación de la inteligencia artificial y el análisis de datos para el futuro. Con el avance tecnológico, se espera que estos campos sigan creciendo y expandiéndose en diferentes sectores y empresas.