¿Quién es un científico de datos? + La diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático

¿Qué es un científico de datos o científico de datos? Los científicos de datos son amantes y analistas de big data que recopilan grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados y los analizan mediante algoritmos de aprendizaje automático. La experiencia de un científico de datos es una combinación de los conceptos básicos de informática, estadística, matemáticas, minería de datos, procesamiento de texto y aprendizaje automático para analizar, procesar y modelar datos utilizando estos campos, lo que da como resultado resultados finales o modelos para proporcionar a las empresas y otras organizaciones para crear más rentabilidad.

Científicos de datos Los científicos de datos son profesionales analíticos que usan sus habilidades en tecnología y ciencias sociales para encontrar tendencias y administrar datos. Utilizan el conocimiento de la industria, la comprensión contextual, el escepticismo sobre los supuestos existentes, para descubrir soluciones a los desafíos comerciales a través del análisis de datos.Trabajo de un científico de datos | Un científico de datos generalmente implica comprender datos ordenados y no estructurados de fuentes como dispositivos inteligentes, campos de redes sociales y correos electrónicos que no encajan perfectamente en una base de datos.

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Además de las habilidades técnicas, un científico de datos Un científico de datos debe ser capaz de investigar y descubrir ideas complejas y decisiones organizacionales basadas en datos en entornos comerciales (empresas, organizaciones, etc.). Por lo tanto, es muy importante para ellos crear una comunicación adecuada, la presencia de líderes y miembros del equipo, así como pensadores analíticos de alto nivel.Un científico de datos experimentado es responsable de mejorar y desarrollar las estrategias de toma de decisiones de una empresa de la mejor manera posible. manera, el preprocesamiento de datos de la empresa al procesamiento, visualización y entrega de una solución rentable (modelado). Trabajan de forma transversal con otros equipos de la organización, como los especialistas en marketing.

Habilidades requeridas para un científico de datos

• Programación
  • Reconocimiento de datos
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Algoritmos de aprendizaje automático
  • Visualización de datos e informes
  • Análisis de riesgo
  • Análisis estadístico y matemático
  • Minería, limpieza y monging de datos
  • Trabajar con grandes plataformas de datos
  • Identificación de herramientas de ciencia de datos en la nube (Google Kolb, etc.)
  • Comprender el almacén de datos

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

Ciencia de los datos La ciencia de datos es el estudio y el arte de limpiar, preparar y analizar datos, mientras que el aprendizaje automático | El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial y una subrama de la ciencia de datos. La ciencia de datos y el aprendizaje automático son dos tecnologías modernas populares que están creciendo rápidamente. El uso de estas dos palabras clave, junto con inteligencia artificial y aprendizaje profundo, será un poco confuso para la audiencia, por lo que es muy importante comprender la diferencia entre ellas. En este artículo, el autor de la diferencia entre ciencia de datos Ciencia de datos y aprendizaje automático Explicará Machine Learning y cómo se relacionan entre sí.

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 ¿Qué es la ciencia de datos?

Data Science, como su nombre indica, se trata de datos. Por lo tanto, podemos definirlo como “el campo de estudio profundo de datos que implica extraer una visión útil de los datos y procesar esa información utilizando varias herramientas, modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático”. El término ciencia de datos se utiliza para la gestión de big data, que incluye limpieza de datos, preparación de datos, análisis de datos y visualización de datos. Un científico de datos El científico de datos primero recopila datos sin procesar de varias fuentes, luego prepara y preprocesa los datos, en el siguiente paso, utiliza diferentes algoritmos de aprendizaje automático para analizar y predecir para extraer una visión útil de los datos recopilados. Por ejemplo, Netflix utiliza técnicas de ciencia de datos para comprender el interés de los usuarios mediante la extracción de datos y la observación de patrones.

Habilidades necesarias para convertirse en un científico de datos

• Tener conocimientos de lenguajes de programación como Python, R, SAS o Scala.
  • Experiencia en codificación de bases de datos SQL.
  • Familiaridad con los algoritmos de aprendizaje automático.
  • Conocer los conceptos de estadística.
  • Habilidades de extracción, limpieza y visualización de datos.
  • Competencia en el uso de herramientas de big data como Hadoop.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial y una rama secundaria de la ciencia de datos. ML es una tecnología en crecimiento que permite que las máquinas aprendan de datos pasados ​​y realicen una tarea específica automáticamente y tomen decisiones para el futuro. El aprendizaje automático también se puede definir de la siguiente manera: El aprendizaje automático permite que las computadoras aprendan de experiencias pasadas, utilicen métodos estadísticos para mejorar el rendimiento y predigan resultados sin programación explícita.. Algunas aplicaciones populares de ML incluyen filtrado de correo no deseado, detección de fraude en línea, etc.

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Habilidades necesarias para un ingeniero de aprendizaje automático:

• Comprender e implementar algoritmos de aprendizaje automático
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Buen conocimiento de programación en Python o R.
  • Conocer los conceptos de estadística y probabilidad
  • Familiaridad con el modelado de datos y la evaluación de datos.

¿Dónde se utiliza el aprendizaje automático en la ciencia de datos?

El uso del aprendizaje automático en la ciencia de datos puede entenderse por el proceso de desarrollo o el ciclo de vida de la ciencia de datos. Las diversas etapas que ocurren en el ciclo de vida de la ciencia de datos son las siguientes:

1. Requisitos comerciales : En este paso, tratamos de comprender los requisitos del problema comercial que queremos mejorar con la ciencia de datos.
2. Recolectando datos : En este paso, se obtienen datos para resolver el problema dado. Por ejemplo, para el sistema de recomendación, podemos recopilar calificaciones proporcionadas por los usuarios para varios productos, reseñas, historial de compras, etc.
3. Procesamiento de datos: en este paso, los datos sin procesar obtenidos en el paso anterior se convierten a un formato adecuado para que puedan usarse fácilmente en los siguientes pasos.
4. Exploración de datos : esta es la etapa en la que entendemos los patrones en los datos y tratamos de encontrar información útil a partir de los datos.
5. modelado : El modelado de datos es la etapa en la que se utilizan algoritmos de aprendizaje automático. Por lo tanto, este paso incluye todo el proceso de aprendizaje automático. El proceso de aprendizaje automático incluye entrada de datos, limpieza de datos, construcción de modelos, entrenamiento de modelos, pruebas de modelos y mejora del rendimiento del modelo.
6. Despliegue y optimización: este es el último paso en el que el modelo se implementa en un proyecto real y se comprueba el rendimiento del modelo. Fuente: Tocinso