Aprendizaje automático y ciencia de datos

De hecho, el aprendizaje automático está dando forma al mundo de muchas maneras más allá de la imaginación. Mire a su alrededor y se encontrará inmerso en el mundo de la ciencia de datos, tome Alexa, por ejemplo, una IA fácil de usar bellamente construida por nada menos que Amazon y Alexa no es la única, hay más IA como Google Assistant, Cortana, etc. Entonces, ¿cómo se desarrollaron y la pregunta más crucial de todas, por qué se desarrollaron en primer lugar? Bueno, intentaremos sumergirnos en todas esas preguntas y también encontraremos algunas respuestas muy razonables pero técnicas. La primera y más importante pregunta aquí es ¿qué es el aprendizaje automático y la ciencia de datos?

Ciencia de los datos

Muchos tienen la idea de que la ciencia de datos es un superconjunto de Machine Learning. Bueno, esas personas tienen parte de razón, ya que la ciencia de datos no es más que una gran cantidad de datos y luego aplica algoritmos, métodos y tecnologías de aprendizaje automático a estos datos. Por lo tanto, para dominar la ciencia de datos, debe ser un experto en matemáticas, estadísticas y también en la experiencia en la materia. Bueno, ¿qué es la experiencia en la materia? La experiencia en el tema, como su nombre lo indica, no es más que el conocimiento sobre el dominio para poder abstraerlo y calcularlo. Entonces, básicamente, estos tres conceptos se consideran los pilares de la ciencia de datos y si logra dominarlos todos, entonces felicítese porque es un científico de datos de grado A. Entendamos esto con la ayuda de un diagrama que fue curado por Hugh Conway.

Ahora, está familiarizado con el término ciencia de datos y de qué se compone. Entonces, si eso encendió una chispa en ti para seguir este campo como carrera, ¡hay un par de cosas que deberías tener en cuenta! Para convertirse en un científico de datos, necesitará un conocimiento inmenso en tres dominios destacados: análisis, programación y conocimiento del dominio. Pero verá que la ciencia de datos no se puede dominar solo porque tiene cierto conocimiento, sino que también necesitará habilidades críticas y para forjar al científico de datos en usted y para perfeccionar sus habilidades, hay un par de habilidades que puede practicar y que te ayudará en tu viaje:

• Habilidades de Python de nivel experto, SAS, R, SCALA
• Experiencia práctica en codificación SQL.
• Capacidad y Habilidad para tratar con los datos no estructurados.
• Capacidad para comprender diversas funciones analíticas.
• El último pero no menos importante, conocimiento de Machine Learning

Aprendizaje automático

Como dijimos, se podría decir que Machine Learning es un subconjunto de Data Science, pero la definición no termina aquí. Un aprendizaje automático muy simple y razonable podría ser que Machine Learning proporcione técnicas para extraer datos y luego agregue varios métodos para aprender de los datos recopilados y luego, con la ayuda de algunos algoritmos bien definidos, poder predecir tendencias futuras a partir de los datos.

El aprendizaje automático o el aprendizaje automático tradicional tenían su núcleo en torno a detectar patrones y luego captar los conocimientos ocultos de los datos disponibles. Bueno, esa fue la definición elaborada de Machine Learning, pero ¿cómo justificamos esta definición? Un ejemplo funcional de la vida real demuestra ser muy bueno en tales casos y aquí el ejemplo sería GOOGLE. Google es el ejemplo por excelencia para el aprendizaje automático, ya que GOOGLE registra la cantidad de búsquedas que ha realizado y luego le sugiere búsquedas similares cuando busque algo en Google en el futuro. De manera similar, AMAZON recomienda sus productos en función de sus búsquedas anteriores y también lo hace NETFLIX, en función del programa de televisión o las películas que vio, obtiene un tipo similar de sugerencias.

No es un hecho desconocido ahora que el dominio de Machine Learning está creciendo exponencialmente en todo el mundo, por lo que si desea seguir una carrera en este campo, hay un par de habilidades que son fundamentales para que triunfe en este dominio.

• Buena experiencia en fundamentos de computación.
• Habilidades de programación bien versadas.
• Una buena cantidad de conocimientos sobre probabilidad y estadística.
• También deberá mejorar las habilidades de modelado de datos.