Ciclo de vida de aprendizaje automático y análisis de datos: ¿cuál es la diferencia?

Mucha gente se confunde cuando se trata del ciclo de vida de la ciencia de datos y el ciclo de vida del aprendizaje automático . ¿Son lo mismo? ¿Son diferentes? ¿Cuán similares o diferentes son estas tecnologías? Y muchas de esas preguntas surgen en su mente.

Bueno, hay una buena razón para confundirse ya que ambas tecnologías pertenecen al mismo dominio. Sin embargo, ambas tecnologías tienen un significado específico y una aplicación propia con algunas superposiciones.

Ciencia de datos y su alcance

Data Science es una corriente de aprendizaje con una amplia gama de sistemas y procesos de datos. El objetivo general de Data Science es mantener conjuntos de datos y obtener significado de ellos. Las herramientas de datos, los algoritmos, las herramientas y los principios se utilizan para obtener información a partir de conjuntos de datos aleatorios. La digitalización ha conquistado al mundo.

Esto ha resultado en la creación y recopilación de una gran cantidad de datos. Con tantos datos en todas partes, se vuelve difícil almacenarlos, administrarlos y monitorearlos. Los conjuntos de datos en constante crecimiento se gestionan mediante el almacenamiento de datos y el modelado de datos. El análisis y la información recopilada por la aplicación de Data Science se utilizan para ayudar a los tomadores de decisiones a alcanzar los objetivos comerciales.

La inteligencia empresarial es una corriente que se ve directamente influenciada por la ciencia de datos. Los científicos de datos realizan el análisis inicial en grandes porciones de datos y producen análisis en términos de patrones y más. Generan informes para ser entendidos y utilizados por expertos en inteligencia empresarial.

Los expertos en inteligencia empresarial recogen el trabajo realizado por los científicos de datos y presentan un curso de acción y pronósticos relevantes basados ​​en la información compartida por ellos.

Otro rol relevante es el de analista de negocios. Es una combinación de científicos de datos y expertos en inteligencia empresarial. Entienden ambos conjuntos de habilidades.

Los científicos de datos utilizan múltiples formatos de análisis de datos para analizar datos. Dos de estos formatos son el análisis casual predictivo y el análisis prescriptivo.

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Análisis predictivo

Es la rama del análisis de datos utilizada por los científicos de datos para pronosticar eventos comerciales futuros. En este ciclo de vida de análisis de datos , un científico de datos utiliza muchas técnicas, que incluyen minería de datos, estadísticas, modelado, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estas tecnologías les ayudan a obtener información de los datos proporcionados y hacer predicciones sobre el futuro.

Esto ayuda a las organizaciones a ser proactivas al anticipar el comportamiento o los resultados futuros en función de la ciencia de datos en lugar de una suposición o una corazonada. Los siete pasos del ciclo de vida del análisis predictivo de datos son definir un proyecto, recopilar datos, analizar datos, realizar análisis estadísticos, modelado predictivo, implementación de modelos predictivos y monitoreo de modelos.

Análisis Prescriptivo

Es una rama del análisis de datos utilizada por los científicos de datos para prescribir un conjunto de acciones basadas en el análisis predictivo, que tienen más probabilidades de éxito. Utiliza los conocimientos/inferencias del modelo predictivo y ayuda a las empresas al proporcionar las mejores formas posibles de alcanzar los objetivos comerciales. Automatiza una decisión compleja y proporciona recomendaciones actualizadas.

Los científicos de datos utilizan una amplia gama de tecnologías orientadas a datos como Hadoop, Python, R y SQL. También se hace un uso extensivo de técnicas como visualización de datos, arquitectura distribuida, análisis estadístico y más para obtener inferencias útiles a partir de conjuntos de datos.

Durante el ciclo de vida de cualquier proyecto de ciencia de datos, estos profesionales calificados usan múltiples sombreros y cambian de roles, según los requisitos del proyecto. Pueden trabajar con AI (inteligencia artificial) y ML (Machine Learning) con la misma facilidad. Muchas veces, necesitan habilidades de aprendizaje automático para realizar diversas tareas, como el descubrimiento de patrones y los informes predictivos.

El aprendizaje automático se utiliza para establecer parámetros en los informes de datos. La agrupación en clústeres es uno de los algoritmos más populares utilizados para el descubrimiento de patrones.

Aprendizaje automático y sus diversos componentes

El aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial. Machine Learning es una tecnología, lo que significa que las máquinas/dispositivos pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia. Esta tecnología se trata principalmente de métodos de aprendizaje independientes para máquinas, por lo que no tienen que programarse para la mejora continua.

Machine Learning significa analizar datos para reconocer patrones y establecer un razonamiento lógico basado en inferencias. Los cuatro componentes críticos del aprendizaje automático son el aprendizaje automático supervisado, el aprendizaje automático no supervisado, el aprendizaje automático semisupervisado y el aprendizaje automático de refuerzo.

Aprendizaje automático supervisado

El aprendizaje automático supervisado crea un modelo que predice en función de la evidencia durante la incertidumbre. Toma un conjunto reconocido de datos de entrada y un conjunto reconocido de datos de salida. Según el comportamiento de estos conjuntos de datos históricos, instruye a un modelo para que produzca predicciones lógicas para la respuesta a datos no reconocidos. Desempeñan un papel vital en el mapeo del par de entrada-salida. Obtenga más información sobre los tipos de aprendizaje automático supervisado.

Aprendizaje automático no supervisado

Como su nombre lo indica, es un proceso de aprendizaje automático que requiere un mínimo o ningún esfuerzo humano. Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​utilizan parámetros no clasificados o no etiquetados para descubrir patrones y tendencias. Estos algoritmos usan clústeres, detección de anomalías, redes neuronales y más. Obtenga más información sobre el aprendizaje automático no supervisado.

Aprendizaje automático semisupervisado

Es una combinación de Machine Learning supervisado y no supervisado. Utiliza datos clasificados y no clasificados para obtener información más precisa. Se considera una solución rentable cuando etiquetar o clasificar datos es un procedimiento costoso.

Aprendizaje automático de refuerzo

Si alguna vez jugaste a Mario, entonces debes saber que ya has experimentado las recompensas del aprendizaje automático de refuerzo. Reinforcement Machine Learning ayuda a comprender la mejor manera posible de lograr un objetivo complejo después de varios pasos.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos?

La ciencia de datos y el aprendizaje automático son dos dominios diferentes de la tecnología. Ambos trabajan en diferentes aspectos de un negocio. Data Science utiliza datos para ayudar a las empresas a comprender las tendencias y predecir comportamientos. El aprendizaje automático permite que los dispositivos aprendan por sí mismos y ejecuten varias tareas.

Dado que ambas tecnologías están interconectadas, se requiere un conocimiento básico de ambas para aplicar cualquiera de ellas para el crecimiento y desarrollo empresarial. Data Science ya es una parte integral de casi todas las empresas, mientras que la demanda de Machine Learning está creciendo a un ritmo acelerado. Ambas tecnologías van a ser muy relevantes y útiles para las empresas en el futuro próximo.

Tanto las tecnologías como las habilidades tienen una gran demanda. Muchos jóvenes profesionales están interesados ​​en aprender estas habilidades. Se confunden entre una amplia gama de cursos ofrecidos por varios institutos. Es crucial comprender y analizar su conjunto de habilidades actual para decidir qué habilidad puede impulsar su carrera hacia arriba.

Al seleccionar una certificación, curso o título, es fundamental considerar el tiempo que puede dedicar al aprendizaje. Para los jóvenes estudiantes y profesionales que quieren seguir ganando o empezar a ganar rápidamente, los cursos de corta duración son más adecuados. Aquellos que pueden concentrarse únicamente en aprender durante un año o más, un título completo es una mejor opción.

Cursos en línea de upGrad

upGrad ofrece una gran cantidad de cursos a corto plazo y de tiempo completo. Es una excelente plataforma de educación en línea, especialmente para las habilidades profesionales populares y de alta demanda. Ofrece cursos como-

• Diploma PG en ciencia de datos
• Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos
• Diploma PG en Aprendizaje Automático e IA
• Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA

Espero que esto lo ayude a comprender y comprender tanto el ciclo de aprendizaje automático como el análisis de datos.