El aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de datos. Data Science es un término amplio que comprende estadísticas, programación, visualización de datos, big data, aprendizaje automático y mucho más.
El término aprendizaje automático se explica por sí mismo. Las máquinas aprenden a realizar tareas que no están programadas específicamente para hacer. Muchas técnicas se ponen en práctica, como la agrupación supervisada, la regresión, las ingenuas Bayes, etc.
El aprendizaje automático es solo una parte de la ciencia de datos. La ciencia de datos es un gran paraguas que cubre todos y cada uno de los aspectos del procesamiento de datos y no solo los aspectos estadísticos o algorítmicos. Por mencionar, la ciencia de datos incluye
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- Visualización de datos
- integración de datos
- tableros y BI
- arquitectura distribuida
- decisiones automatizadas basadas en datos
- automatizar el aprendizaje automático
- despliegue en modo de producción
- ingeniería de datos
El aprendizaje automático ayuda a la ciencia de datos al proporcionar análisis de datos, preparación de datos e incluso la toma de decisiones como pruebas en tiempo real, aprendizaje en línea. Los clubes de ciencia de datos combinan algoritmos derivados del aprendizaje automático para proporcionar una solución. La ciencia de datos lleva a cabo esta actividad tomando muchas ideas de matemáticas básicas, estadísticas y experiencia en el dominio.
Para ser precisos, la ciencia de datos es el proceso de proporcionar una solución a un problema donde el aprendizaje automático juega un papel importante en esa solución.
Para comprender qué hacen exactamente un científico de datos y un científico de aprendizaje automático, echemos un vistazo a las habilidades de ambos.
Científico de datos
- Realizar investigaciones no dirigidas y formular preguntas abiertas a la industria
- Extrae grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes internas y externas.
- Emplee sofisticados programas de análisis, aprendizaje automático y métodos estadísticos para preparar datos para su uso en modelos predictivos y prescriptivos.
- Limpie y pode a fondo los datos para descartar información irrelevante
- Explore y examine datos desde una variedad de ángulos para determinar las debilidades, tendencias y / u oportunidades ocultas.
- Forme soluciones basadas en datos para los desafíos más apremiantes
- Inventar nuevos algoritmos para resolver problemas y crear nuevas herramientas para automatizar el trabajo.
- Comunique predicciones y hallazgos a los departamentos de administración y TI a través de visualizaciones e informes efectivos
- Recomendar cambios rentables en los procedimientos y estrategias existentes.
Científico de aprendizaje automático
- Realización de experimentos de aprendizaje automático utilizando un lenguaje de programación y bibliotecas de aprendizaje automático.
- Implementación de soluciones de aprendizaje automático en producción.
- Mejora de soluciones para escalabilidad y rendimiento.
- Asegurarse de que haya un gran flujo de datos entre los sistemas de fondo y la base de datos
- Implementación de código ML personalizado.
- Análisis de datos y producción de casos de uso.
Entonces, si quieres ser un científico de datos, necesitas tener muchas habilidades, el aprendizaje automático es una de ellas.
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