Data Science y Machine Learning – ¿En qué consisten?

Seguramente has oído hablar en la tele o leído en alguna revista sobre el Data Science y Machine Learning. En la actualidad existe una amplia confusión entre las tecnologías modernas de este tipo. Todas están interconectadas, pero manifiestan distintas funciones.

En los últimos 20 años, ha aumentado la popularidad de éstos términos. Tanto así, que muchas empresas logran comprender el nivel de importancia de su implementación para el crecimiento de los negocios.

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Data Science Vs. Machine Learning

Lo primero a destacar es que el Data Science es un área de estudios que tiene como finalidad procesar y analizar información con fines comerciales. Por otro lado, el Machine Learning, del cual ya hemos hablado antes en el blog. Son un conjunto de técnicas que permiten a sistemas aprender y procesar los datos sin la intervención humana.

Aunque son términos muy populares, y suelen ser mencionados simultáneamente, es necesario despejar ambos significados para comprender sus campos de actuación. Todo esto porque a pesar de que el Data Science y el Machine Learning se complementan, este último posee una amplia variedad de herramientas.

¿Qué hace un Científico de Datos?

La Ciencia de Datos es un término que abarca todo, además incluye aspectos del Machine Learning entre sus funciones. Y convertirse en un experto requiere conocimientos de estadística y probabilidad, así como conocimientos en evaluación de datos, lenguajes de programación, códigos, entre otros.

Por esta razón, los científicos de datos son responsables de extraer minuciosamente toneladas de información de los campos y aplicaciones científicas. Ya sean estadísticamente o matemáticamente. Del mismo modo, encuentran soluciones concluyentes con un fuerte sentido comercial, cruciales para el crecimiento y desarrollo de una organización.

Igualmente, suelen tener conocimientos en tecnologías como Python, Java, Hadoop y Pig. El enfoque de su trabajo suele ser en la gestión un conjunto de datos, análisis empresarial y modelos analíticos. Se especializan en un nicho concreto.

Por ejemplo, en una de las implementaciones más sencillas de las ciencias de datos: imagina que iniciaste sesión en una página web de comercio electrónico. En el momento en que comienzas a navegar por algunas categorías o productos en específico, ya estás generando datos.

A su vez, esos datos serán utilizados por un científico que comprenderá tu comportamiento para poder enviarte anuncios y ofertas relacionados a intenciones de compra. O bien, desarrollar patrones que le ayuden a enfocarse en otros usuarios.

Diferencias entre Data Science y Machine Learning

Por una parte, la ciencia de datos se centra en visualizar los datos. Mientras que el aprendizaje automático se enfocará más en los algoritmos de aprendizaje en tiempo real. Podemos decir entonces que, la diferencia entre ambas es que los datos son la parte maestra del data science. Y el aprendizaje la parte importante del machine learning.

En este sentido, el proceso de recopilación de datos de usuarios, filtrado, tratamiento necesario para su evaluación. Al igual que, encontrar tendencias y construir modelos de recomendación para otros usuarios se le denomina: Ciencia de Datos.

En el aprendizaje automático, un sistema puede generar algoritmos matemáticos complejos sin necesidad de ser programados por un humano. Puede improvisar y mejorar los programas, entendiéndose por sí solo.

Finalmente, si estás interesado en aprender más sobre la ciencia de datos, debes saber que comprende muchas etapas, pero su amplitud, no la hace difícil. Aunque tengas experiencia en programación o no, puedes lograr ser un buen científico de datos aprendiendo las técnicas necesarias.

En el futuro, ninguna empresa podrá mantenerse sin esta ciencia a su alcance. En el mundo, ya están observándose transiciones orientadas a esta modalidad. Así que si quieres seguir este camino, tus esfuerzos serán ampliamente recompensados.