Aprendizaje automático frente a análisis de datos: diferencia entre aprendizaje automático y análisis de datos
Publicado: 2021-02-23El aprendizaje automático frente al análisis de datos es uno de los temas más discutidos entre los aspirantes a la ciencia de datos. Ambos campos se centran en los datos y se encuentran entre los sectores con mayor demanda. Por lo tanto, al elegir una carrera en ciencia de datos, es bastante natural sentirse confundido acerca de estos dos dominios de tendencia.
Pero no se preocupe, hemos creado la guía perfecta para ayudarlo a comprender la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos.
Ahora, vayamos directamente al tema que nos ocupa: aprendizaje automático frente a análisis de datos.
Tabla de contenido
Aprendizaje automático frente a análisis de datos: definición
Para comprender la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos, primero debemos observar sus definiciones. Le ayudarán a comprender qué hace que estos campos sean únicos y diferentes entre sí.
Aprenda los mejores programas de aprendizaje automático de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas de maestría, PGP ejecutivo o certificado avanzado para acelerar su carrera.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se refiere al estudio de algoritmos que mejoran a través de la experiencia. Está relacionado con la inteligencia artificial. Un algoritmo de aprendizaje automático aprende de los datos automáticamente y aplica el aprendizaje sin necesidad de intervención humana.
El aprendizaje automático tiene múltiples ramas y existen varios métodos para usarlos. Las soluciones de aprendizaje automático convencionales utilizan análisis predictivos y estadísticos para encontrar patrones y captar información oculta sobre los datos disponibles.
Uno de los mejores ejemplos de aprendizaje automático en el trabajo es el sistema de recomendación de Netflix, que sugiere películas y programas automáticamente en función del filtrado colaborativo y basado en el contenido.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos, también conocido como análisis de datos, es el proceso de limpieza, inspección, modelado y transformación de datos para encontrar información valiosa, informar conclusiones y mejorar el proceso de toma de decisiones.
El análisis de datos se centra en generar información valiosa a partir de los datos disponibles. Las empresas utilizan el análisis de datos para tomar decisiones mejor informadas con respecto a diversos asuntos, incluidos el marketing, la producción, etc. El análisis de datos lo ayuda a tomar datos sin procesar y extraer información útil de los mismos.
Como puede ver, una diferencia clave entre el aprendizaje automático y el análisis de datos está en cómo usan los datos. El análisis de datos se centra en el uso de datos para generar información, mientras que el aprendizaje automático se centra en crear y entrenar algoritmos a través de datos para que puedan funcionar de forma independiente.
Aprendizaje automático frente a análisis de datos: salario
En términos de pago, existe una diferencia notable entre el aprendizaje automático y el análisis de datos.
Salario de aprendizaje automático en India
El salario promedio de un profesional de aprendizaje automático en la India es de INR 6,86 lakh por año, incluidas las ganancias compartidas y las bonificaciones. Los novatos en este campo ganan alrededor de INR 3 lakh por año en promedio. Sin embargo, un profesional experimentado en aprendizaje automático puede obtener hasta INR 20 lakh por año en promedio. Sin duda, es uno de los sectores más lucrativos que existen.
Los profesionales de aprendizaje automático en Bangalore y Chennai ganan considerablemente más que el promedio nacional, mientras que los profesionales de aprendizaje automático en Delhi y Pune ganan un 25 % y un 10 % menos que el promedio.
Salario de análisis de datos en India
En análisis de datos, el salario promedio de un profesional es de INR 4,24 lakh por año. Un principiante en este campo con uno a cuatro años de experiencia profesional ganaría un promedio de INR 3,9 lakh por año. Por otro lado, un profesional de análisis de datos con cinco a nueve años de experiencia gana alrededor de INR 6 lakh por año en promedio. Del mismo modo, los analistas de datos con 10 a 19 años de experiencia ganan un salario promedio de INR 9 lakh por año.
Debe tener en cuenta que con el aumento de la experiencia y las habilidades enriquecidas, puede desempeñar funciones de alto nivel en esta profesión, como científico de datos o analista de negocios. Los analistas de datos en Bangalore ganan alrededor de un 18 % más que el promedio nacional, mientras que los analistas de datos en Delhi ganan un 6 % menos que el promedio.
Ambas profesiones ofrecen numerosas oportunidades profesionales prometedoras con paquetes salariales altos. Sin embargo, recuerde que el pago depende de múltiples factores, incluidos su ubicación, empleador, experiencia y habilidades.
Aprendizaje automático frente a análisis de datos: habilidades
En términos de habilidades, hay algunas áreas en las que ambos dominios se superponen, mientras que hay otras en las que ambos difieren por completo.
Habilidades de aprendizaje automático
Como profesional del aprendizaje automático, deberá tener las siguientes habilidades en su arsenal:
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una rama avanzada del aprendizaje automático que se enfoca en hacer que una máquina funcione como un cerebro humano y ayuda a generar patrones y tomar decisiones más inteligentes. El aprendizaje profundo se ha expandido sustancialmente en los últimos años y algunas de sus aplicaciones notables incluyen asistentes virtuales, autos sin conductor, detección de fraude, NLP (que analizamos más adelante) y agregación de noticias, por nombrar algunas.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) se enfoca en entrenar máquinas para comprender e interpretar texto o símbolos. Es una rama de la inteligencia artificial y tiene muchas aplicaciones. Uno de los ejemplos más populares de aplicaciones de NLP de la vida real es el sistema de autocompletado de correos electrónicos de Gmail.
Visión por computador
La visión por computadora es el campo de la inteligencia artificial que se enfoca en entrenar a las computadoras para que entiendan las imágenes. Permite que las computadoras interpreten y entiendan las imágenes. Usamos la visión por computadora para entrenar máquinas para que reconozcan objetos y personas en imágenes. Un excelente ejemplo de visión artificial es la tecnología de reconocimiento facial.
Habilidades de análisis de datos
El análisis de datos se centra en recopilar información de grandes cantidades de datos. Entonces, las habilidades más importantes para este campo son:
Análisis estadístico
El análisis estadístico es la ciencia de explorar, recopilar y presentar grandes cantidades de datos para encontrar tendencias y patrones subyacentes. En ciencia de datos y análisis, se enfoca en generar estadísticas a partir de datos almacenados y analizarlos para generar información útil. Es una habilidad fundamental para el análisis de datos.
sql
SQL es un lenguaje de programación utilizado para los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDMS). SQL significa Lenguaje de consulta estructurado y le permite acceder y manipular bases de datos. Como analista de datos, trabajará con muchas bases de datos, por lo que tener esta habilidad lo ayudará mucho a crecer como profesional.
Conocimientos de R y Phyton
R y Python son los lenguajes de programación más populares para los profesionales de la ciencia de datos. R lo ayuda a analizar datos y crear aplicaciones para realizar análisis estadísticos. Desde el modelado de datos hasta la agrupación de datos, R lo ayuda con toneladas de funciones de análisis de datos. Python, por otro lado, tiene numerosas bibliotecas como NumPy y SciPy que facilitan el análisis de datos.
Además, debe saber que algunas habilidades son intrínsecas tanto al ML como al análisis de datos, como la programación, el cálculo y el álgebra lineal, etc. Del mismo modo, ambos usan herramientas similares para trabajar con datos, como Apache Spark.
Machine Learning vs Data Analytics: ¿Cómo participar?
No importa cuán diferentes sean estos campos, al final, ambos son altamente técnicos. Esto significa que para ingresar a cualquiera de ellos, deberá adquirir habilidades específicas del dominio y también obtener las calificaciones necesarias. Los reclutadores buscan profesionales certificados en ambos campos, ya que la certificación garantiza que el candidato esté familiarizado con los conceptos básicos y avanzados del campo.
En upGrad, ofrecemos múltiples cursos para ambos dominios. En nuestros cursos, estudias directamente de expertos de la industria a través de videos, sesiones en vivo y tareas. Además, obtendrá tutoría personalizada, asistencia profesional dedicada, asesoramiento profesional y servicios de retroalimentación de currículum para garantizar que comience su carrera tecnológica fácilmente.
Todos nuestros cursos se ofrecen en línea, por lo que puede comenzar a aprender desde cualquier lugar en cualquier momento sin interrumpir sus compromisos profesionales o personales.
Cursos de aprendizaje automático
Estos son algunos de los cursos de aprendizaje automático disponibles en upGrad:
- Programa PG Ejecutivo en Machine Learning e IA
- Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA
- Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
Conclusión
A estas alturas, esperamos que tenga una idea mucho más clara de la diferencia entre el aprendizaje automático y el análisis de datos. Mientras que el primero usa datos para entrenar y probar algoritmos, el segundo se enfoca en encontrar patrones e información a partir de los datos. Sin embargo, ambas son disciplinas técnicas y dependen en gran medida una de la otra.
Los siguientes son algunos recursos más que cubren el aprendizaje automático y el análisis de datos. Puede encontrar más recursos de este tipo en el blog de upGrad:
- Aprendizaje automático con R: todo lo que necesita saber
- Los 5 mejores cursos de aprendizaje automático en línea para mejorar su carrera
- Principales herramientas de análisis de datos que todo científico de datos debería conocer
- Carrera en análisis de datos: guía definitiva [2021]
¿Qué opina de nuestro artículo sobre aprendizaje automático frente a análisis de datos? Háganos saber dejando un comentario a continuación.
¿Es el análisis de datos diferente del aprendizaje automático?
Sí, son diferentes. El análisis de datos es el proceso de obtener información significativa de los datos a través de varios métodos y herramientas analíticos. El aprendizaje automático y el análisis son dos procesos importantes de la ciencia de datos que generalmente se usan juntos para transformar los datos en información útil. En el aprendizaje automático, los programas de computadora se desarrollan para tomar decisiones/aprender por sí mismos utilizando algoritmos programados en ellos. Por el contrario, el análisis de datos es el proceso de obtener información de los datos.
¿Es necesario el análisis de datos para el aprendizaje automático?
El análisis de datos es un componente crítico del aprendizaje automático. Cuando el aprendizaje automático se usa por primera vez para una nueva situación, generalmente es la parte de análisis de datos la que hace la predicción. En un sistema de aprendizaje automático, los datos de entrada sin procesar pasan primero por un proceso de limpieza y transformación, lo que da como resultado datos de alta calidad adecuados para el aprendizaje automático. Luego, se aplica un modelo de aprendizaje automático a los datos para producir el resultado. El trabajo de la parte de análisis de datos es asegurarse de que los datos de entrada sean de la mejor calidad posible. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje automático tienden a volverse inestables con datos de entrada de baja calidad.
¿Por qué son importantes las habilidades de análisis de datos?
Se requieren habilidades analíticas para el análisis de datos, la minería de datos y la ciencia de datos. Se requieren habilidades analíticas de datos para visualizar, analizar e interpretar datos. Puede desarrollar habilidades analíticas tomando cursos en línea o un título universitario. Las habilidades analíticas son importantes para los científicos de datos porque el trabajo se centra en extraer conocimiento de los datos. Las habilidades de análisis de datos son importantes para los científicos de datos porque el trabajo se centra en la manipulación de datos complejos. Un programador que quiera convertirse en científico de datos puede comenzar tomando un curso en línea.