Unterschied machine learning und data science
WhatsAppCopy Link24El mundo actual depende en gran medida de los datos. La cantidad de datos que producimos crece exponencialmente cada año. Cada día se producen al menos 2,5 quintillones de bytes de datos – por si no lo sabías, ¡es un número seguido de 18 ceros! Dentro de estos datos, podemos encontrar ideas importantes sobre cómo obtener mejores resultados en un tiempo reducido, ya sea en la fabricación, la medicina o la educación.
La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático son términos que a menudo se utilizan indistintamente cuando se habla de dar sentido a estos datos. Pero esto es un error. De hecho, el aprendizaje automático, la ciencia de los datos y la analítica de datos son campos diferentes que persiguen objetivos distintos.
La analítica de datos es un campo que estudia cómo recopilar, procesar e interpretar los datos. La analítica de datos suele aplicarse en las grandes empresas que recogen datos sobre sus clientes y aplican un enfoque basado en los datos para mejorar sus productos y servicios. Este enfoque permite a las empresas centrarse en hechos objetivos a la hora de tomar decisiones.
Estudio de ciencia de datos e inteligencia artificial
La ciencia de los datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos y perspectivas de datos ruidosos, estructurados y no estructurados,[1][2] y aplicar conocimientos y perspectivas procesables de los datos en una amplia gama de dominios de aplicación. La ciencia de los datos está relacionada con la minería de datos, el aprendizaje automático y el big data.
La ciencia de los datos es un «concepto para unificar la estadística, el análisis de datos, la informática y sus métodos relacionados» con el fin de «comprender y analizar fenómenos reales» con datos[3]. Utiliza técnicas y teorías procedentes de muchos campos en el contexto de las matemáticas, la estadística, la informática, la ciencia de la información y el conocimiento del dominio. Sin embargo, la ciencia de los datos es diferente de la informática y la ciencia de la información. El ganador del Premio Turing, Jim Gray, imaginó la ciencia de los datos como un «cuarto paradigma» de la ciencia (empírica, teórica, computacional y, ahora, basada en datos) y afirmó que «todo lo relacionado con la ciencia está cambiando debido al impacto de la tecnología de la información» y al diluvio de datos[4][5].
Big data y ai
¿Le interesa la cognición humana? ¿Tienes ganas de entender la IA y cómo funciona la tecnología? En el grado de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial desarrollarás una sólida base fundamental en ciencias de la computación, matemáticas y estadística, combinada con competencias avanzadas en aprendizaje automático, ciencia cognitiva e IA.
Los programas tradicionales sólo son capaces de realizar acciones mecánicas o predeterminadas. En cambio, los algoritmos de la ciencia de los datos y la inteligencia artificial están diseñados para tomar decisiones a partir de los datos. Tienen tanto éxito que ya ahora la ciencia de los datos y la inteligencia artificial están dando forma al futuro de la ciencia y la sociedad. La licenciatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Leiden te permitirá entender cómo funcionan estos algoritmos, dónde pueden aplicarse y por qué pueden resolver problemas que hasta ahora se consideraban imposibles’.
En Leiden creemos que un ingeniero de IA competente es, ante todo, un informático hábil. Aprenderás a entender cómo se crea la información, a conocer los algoritmos y a aprender a programar.
Ejemplos de ciencia de datos
La ciencia de los datos es el campo de estudio que combina la experiencia en el campo, las habilidades de programación y el conocimiento de las matemáticas y la estadística para extraer información significativa de los datos. Los profesionales de la ciencia de los datos aplican algoritmos de aprendizaje automático a números, texto, imágenes, vídeo, audio, etc. para producir sistemas de inteligencia artificial (IA) que realicen tareas que normalmente requieren inteligencia humana. A su vez, estos sistemas generan conocimientos que los analistas y los usuarios de la empresa pueden traducir en un valor empresarial tangible.
Cada vez más empresas se dan cuenta de la importancia de la ciencia de los datos, la IA y el aprendizaje automático. Independientemente de la industria o el tamaño, las organizaciones que desean seguir siendo competitivas en la era del big data necesitan desarrollar e implementar eficientemente las capacidades de la ciencia de datos o se arriesgan a quedarse atrás.