¿Debo ir al análisis de datos o al aprendizaje automático?

Entre el científico de datos y el ingeniero de aprendizaje automático, definitivamente elegiría el científico de datos. La ciencia de datos está creciendo más rápido y la proyección de trabajo es mucho mayor que la de un ingeniero de aprendizaje automático. Algunos podrían discutir, dependiendo de dónde trabajes, es lo mismo. Sin embargo, como científico de datos, también debe comprender algo del lado comercial porque tienen la tarea de encontrar información dentro de los datos para ayudar a un negocio (la mayoría de las veces). Eso solo se puede hacer si sabe qué preguntas hacer, dónde buscar, etc.

En K2 Data Science, capacitamos a nuestros estudiantes para que se conviertan en analistas de datos profesionales y científicos de datos.

El curso de análisis de datos está más orientado a personas que son principiantes y que no tienen mucha experiencia técnica o recién están comenzando. En este curso enseñamos tecnologías como Excel, SQL y Tableau.

El curso de ciencia de datos es más para las personas que tienen una sólida formación técnica y desean aprender los conceptos más avanzados como aprendizaje automático, aprendizaje supervisado, PNL, etc.

Espero que esto ayude.

Estos son algunos de los componentes de análisis / ciencia de datos:

Si está planeando simplemente ejecutar informes descriptivos, construir almacenes de datos, mantener la calidad de los datos y ocasionalmente realizar una regresión simple, no necesita aprendizaje automático. Para cualquier otro trabajo de Data Analytics / Science, deberá comprender y ejecutar el aprendizaje automático.

Para responder a su pregunta, primero, el análisis de datos y el aprendizaje automático no son mutuamente excluyentes. El análisis de datos es el análisis de datos para extraer ideas en el mundo real. El aprendizaje automático utiliza esa información para predecir, clasificar o clasificar los resultados futuros.

La ciencia de datos es un término más amplio utilizado para la ciencia de la comprensión, visualización, análisis de datos y puede predecir resultados. Las primeras tres partes son más análisis de datos y las predicciones son más aprendizaje automático. Tenga en cuenta que, aunque hay un auge repentino en el aprendizaje automático en el mundo de los negocios, la lógica subyacente se remonta a las estadísticas y las matemáticas. Por lo tanto, el aprendizaje automático es una aplicación de esos conocimientos estadísticos con las herramientas modernas de informática y potencia informática que tenemos ahora.

¿Quién tiene más demanda: científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático?

Data Science es un campo de rápido crecimiento con aproximadamente millones de empleos en el próximo año más o menos. Muchas compañías usan el término Data Scientist y Machine Learning indistintamente. Si ve los requisitos de trabajo de una ciencia de datos, puede detectar fácilmente elementos de aprendizaje automático como análisis de regresión, aprendizaje supervisado, redes neuronales, etc. Si está buscando trabajos con análisis de datos, el título del trabajo relevante es ‘Analista de datos / Negocio Analista ‘que requiere conjuntos de habilidades similares pero que generalmente no involucra un componente de aprendizaje automático.

Entonces, para resumir, el aprendizaje automático es una extensión del análisis y análisis de datos. Depende de tus habilidades e intereses, lo que quieras hacer. Aquí hay un enlace para explicar los términos comúnmente utilizados indistintamente.

Diferencia de ciencia de datos, aprendizaje automático y minería de datos

También puede seguir a los científicos de datos profesionales en Twitter para tener una mejor idea de los desarrollos actuales en el mundo de la ciencia de datos.

¡Buena suerte!

Puede encontrar más información sobre Machine Learning y Data Science en http://ibm-ml-hub.com/ .

Gran parte del conjunto de habilidades entre un científico de datos y un ingeniero de aprendizaje automático es muy similar, si no el mismo. Además, esos títulos en muchos lugares se pueden usar indistintamente donde un Científico de Datos se parece más a un Ingeniero de Aprendizaje Automático y viceversa. En general, un Científico de Datos tendrá que tener una comprensión matemática / estadística muy sólida de cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático en comparación con un Ingeniero de Aprendizaje Automático tendrá que tener una sólida formación técnica en ingeniería de software. Sin embargo, tanto el Científico de Datos como el Ingeniero de Aprendizaje Automático tienen que tener el mismo conjunto de habilidades, solo el primero es más un gurú de Matemáticas / Estadísticas, mientras que el segundo es más un Ingeniero de Software.