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Data Science

Data Science y Machine Learning… ¿Qué es qué?

Los términos Data Science y Machine Learning tienen una relación muy estrecha. Es más, el Machine Learning, de hecho, forma parte de Data Science. Así que, si no estás muy familiarizado con este último, es probable que llegues a confundirlos. 

Si has comenzado a interesarte por Data Science, no estaría mal que, para comprender exactamente el modo en el que funciona, conozcas específicamente de qué hablamos cuando lo hacemos de Machine Learning.

Vamos a verlos ambos y definirlos, incluyendo sus diferencias, perspectivas laborales y conocer qué habilidades son necesarias para convertirte en un profesional experto en cualquiera de las dos disciplinas. Si le estás dando vueltas a matricularte en el bootcamp de Data Science en The Bridge, seguro que al final te animas.

¿Qué es Data Science?

Cuando hablamos de Data Science, lo hacemos sobre el procesamiento, extracción y análisis de datos sin estructurar que genera una empresa para ayudar, con esa información, en la toma de decisiones, sin importar el tamaño de misma. 

Cuando, por ejemplo, realizas compras online, el experto en datos se encargará de descubrir un patrón en las elecciones que haces usando el Big Data. De esta manera, la empresa tendrá una mejor forma de entender el comportamiento general del cliente, que en este caso eres tú. 

Con esta información las empresas se encargan de desarrollar motores de recomendación, etiquetas del tipo: «también te puede gustar» o «ya que estabas viendo este producto, también te puede interesar». Esto solo puede llevarse a cabo cuando la empresa, cuenta con datos suficientes para aplicar algoritmos de análisis y extraer y examinar la información.

Simplificando la cosa, Data Science es una combinación de tecnología, toma de decisiones y administración. Los expertos en Data Science se encargan de organizar los datos, los preparan y analizan incorporando habilidades de informática, estadísticas y gestión de bases de datos.

Pero, si aun así no te queda del todo claro, tienes un artículo en nuestro blog que seguro te ayuda.

¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning, como decíamos al principio, es un elemento de Data Science y el estudio de algoritmos. Es imprescindible para llevarlo a cabo, ya que permite que los ordenadores aprendan de los datos para que puedan efectuar ciertas tareas. 

Se utiliza para procesar conjuntos de datos de forma autónoma, sin que el ser humano tenga que intervenir. Al basarse en los algoritmos, trabaja con aquellos que ha extraído de diferentes fuentes con la ayuda de Data Science, que ha permitido la generación de datos en enormes cantidades, algo complicado a la hora de manejarlos de manera manual por los científicos, una tarea que resulta casi imposible.

Y es justo aquí donde entra en juego el Machine Learning, que facilita esta tarea sin necesidad de complicarse demasiado la vida al realizarse de un modo automático y, por supuesto, efectivo.

¿Qué puestos puedes ocupar si te conviertes en un experto en Data Science?

Además de ocupar el puesto de Data Science específicamente, existen otras opciones laborales cuando se tiene un conocimiento profundo de esta profesión. Vamos a presentártelas:

Data Engineer

El Data Engineer sabe cómo usar de la mejor forma los motores de procesamiento de datos Big Data de alto rendimiento como MapReduce, Spark o Flink.

Se encarga de dar soporte a la configuración de los clusters de procesamiento, número de cores, memoria además de otros parámetros de bajo nivel. Todo este trabajo se realiza para que la ejecución de los modelos sea del todo eficiente.

Data Analyst

El Data Visualization permite a los analistas de datos extraer insights de su Big Data muy rápidamente. Pero, además, se convierte en la herramienta de comunicación ideal entre los analistas y la dirección de una compañía. Lo que favorece mucho el proceso.

DPM (Data Product Manager)

Se encarga de liderar la estrategia del producto. Pero además debe asumir las siguientes funciones: saber comprender el mercado y la competencia del producto y mejorarlo; hacer uso de metodologías de gestión de proyectos y desarrollar a través de SCRUM o KANBAN; dirigir un equipo multidisciplinar logrando que el trabajo se realice de forma integrada; realizar un seguimiento de los KPI’s; efectuar el análisis de datos mediante herramientas Business Intelligence.

¿Qué puestos puedes ocupar si te conviertes en un experto en Machine Learning?

Machine Learning Engineer

Programadores que desarrollan sistemas y máquinas que son capaces de aprender y aplicar el conocimiento asimilado en función del comportamiento del usuario. Los expertos en Machine Learning se ocupan esencialmente de la Inteligencia Artificial.

Natural Learning Process Scientist

Los procesadores de PNL permiten que las máquinas hablen con los humanos y comprendan sus consultas. Dicho así, lo mismo te resulta raro, pero si te hablamos de Siri, Cortana y Google Assistant seguro que la cosa te suena más. Un científico de PNL debe tener un lenguaje fluido y gramaticalmente correcto para que la máquina adquiera las mismas habilidades. Esto deberíamos exigírselo a cualquiera, pero en este caso, es imprescindible.

Human-Centered Machine Learning Designer

Aquí se trabaja con los algoritmos de Machine Learning que se centran en los seres humanos y su comportamiento. Un ejemplo muy claro, es la sugerencia que aparece cuando terminas de ver una serie en Netflix. Ok, ok, lo de esta plataforma a veces falla, por eso en The Bridge nos gusta formar a los mejores, para que, si llegas a trabajar en Netflix, afines un poco más en los gustos…

Habilidades necesarias para trabajar en Data Science o Machine Learning 

Si bien son dos tareas que tienen muchas cosas en común, es necesario contar con algunas habilidades específicas para especializarse en el Machine Learning. Lo mismo sucede si te decantas por Data Science, terminarás aprendiendo destrezas que se aplican a otras áreas de la disciplina, aunque centrándote en las más específicas y que, obviamente tienen que ver con aquello a lo que vas a dedicarte.

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