La relación entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático

A medida que la tecnología avanza a pasos agigantados, sobre todo en la actual transformación digital, se ha vuelto vital para las empresas el uso de la ciencia de datos para analizar información y generar modelos predictivos que les ayuden a afrontar y superar cada nuevo reto en su gestión.

Para proporcionar tales predicciones e información de alta precisión, esta ciencia hace uso de diversas disciplinas y herramientas, como el aprendizaje automático. De este modo, construye modelos de alta calidad para la resolución de diversas tareas.

Pero en esta interacción que sucede entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático es usual que surjan confusiones y se mezclen sus conceptos. De aquí la importancia de establecer sus definiciones y la estrecha relación que mantienen.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es el campo que estudia y analiza de forma científica los datos para detectar ciertos patrones y obtener información precisa que ayude a solventar problemas y guiar la toma de decisiones en diversos sectores, como el comercial o el científico.

El estudio que realiza la ciencia de datos comprende la fase de extracción de dichos datos, su transformación, su análisis y la posterior predicción. En consecuencia, emplea diversas disciplinas, tales como la informática, la estadística y las matemáticas, así como el uso de algoritmos complejos de aprendizaje automático.

Ciencia de datos vs big data: diferencias y similitudes

La ciencia de datos, para sustraer el conocimiento de un conjunto de información, puede tratar volúmenes pequeños o una gran cantidad de datos. Sin embargo, es preciso no confundir esta ciencia con el big data.
Entre las principales diferencias entre la ciencia de datos y el big data se encuentran:

• Cómo se definen:

  • El big data administra grandes volúmenes de datos.

  • La ciencia de datos realiza un análisis científico de los datos.

• Qué hace:

  • El big data almacena grandes volúmenes de datos para generar información.

  • La ciencia de datos analiza los datos, pero empleando diversas operaciones, a través de diversas herramientas, como la del big data.

• Qué herramientas tecnológicas utilizan:

  • El big data emplea plataformas como Hadoop, Spark y Flink.

  • La ciencia de datos utiliza lenguajes como R, SAS y Python.

• De qué se encarga el profesional:

  • Los especialistas del big data desarrollan y gestionan los clústeres con un gran volumen de datos.

  • Los científicos de datos analizan, extraen información y generan un resultado sólido a partir de los datos.

A pesar de estas diferencias, también existen similitudes entre estos dos términos. Como se expresó anteriormente, la ciencia de datos implica una serie de procesos u operaciones, entre los que también se incluye el big data.

Se puede concebir el big data como uno de los subconjuntos que conforman el conjunto de la ciencia de datos, por lo que su principal similitud es que ambas áreas tratan y gestionan los datos.

Por lo tanto, un científico de datos debe poseer el conocimiento y las habilidades para trabajar con la tecnología asociada al big data.

Podría interesarle: ¿Por qué todas las empresas deberían usar un anonimizador de datos?

Aplicación de la ciencia de datos

La ciencia de datos es muy utilizada y apreciada en el sector empresarial para establecer escenarios futuros y tomar decisiones acertadas en su gestión. Por ejemplo, dentro del área de ventas, en el reconocimiento de imágenes publicitarias y en el análisis de riesgos

En el sector industrial o empresarial, la ciencia de datos y su analítica representa un aliado perfecto que ayuda a optimizar sus procesos comerciales, a comprender al cliente y a ofrecerle un producto que cumpla y supere sus expectativas, ya que se basa en el análisis predictivo de hechos y datos concretos.

La ciencia de datos también es empleada en el campo de la medicina, tanto para la identificación de enfermedades como para la predicción de epidemias u otras consecuencias.

Ciencia de datos y aprendizaje automático, un punto de encuentro

Dentro de todo el proceso de análisis que realiza la ciencia de datos, el aprendizaje automático aporta las técnicas y herramientas necesarias en la construcción de los algoritmos o modelos que aprenden mediante la extracción del significado de los datos estudiados.

¿Cuál es su punto de encuentro? Los datos.

La ciencia de datos implica toda la metodología del procesamiento de datos: se trata de un campo multidisciplinario en el que se incluye el análisis de datos, el análisis predictivo, la ingeniería de software, la ingeniería de datos y el aprendizaje automático, entre otras disciplinas.

Por su lado, el aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos avanzados que, en base a análisis estadísticos y predictivos, extraen datos, aprenden de estos datos y generan pronósticos sobre las tendencias futuras, de acuerdo con la materia que estén tratando.

Siga leyendo: La importancia de la limpieza de datos en la TA y el Aprendizaje Profundo

Pangeanic, una empresa experta en la ciencia de datos

En Pangeanic nos especializamos en los servicios de traducción profesional y automática mediante la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial y la ciencia de datos en sectores especializados como el financiero, el económico, el científico y el legal.

Somos expertos en el trato y clasificación de grandes cantidades de datos, empleando las diversas disciplinas analíticas de la ciencia de datos para almacenar, gestionar y limpiar la información necesaria.

De esta forma, logramos aportar a las empresas y demás organizaciones las herramientas necesarias para incrementar su capacidad de toma de decisiones, sin que el idioma sea una limitante.

En Pangeanic, como líderes en el desarrollo de tecnología inteligencia artificial, aplicamos las mejores prácticas de la ciencia de datos, poniendo a su disposición una traducción automática cognitiva, adaptativa y de calidad casi humana.