El Machine Learning y Data Analytics, son uno de los temas más comentados entre los aspirantes a la Data Science. Ambos campos se centran en los datos y se encuentran entre los sectores más demandados del mercado actual de profesionales. Por lo tanto, al elegir una carrera de Data Science, es algo habitual sentirse confundido acerca de estos dos dominios de tendencia.
Pero no te preocupes, ya que tenemos para ti todos los conocimientos necesarios acerca del Machine Learning y Data Analytics. Esto con el fin de ayudarte a entender la diferencia entre estos dos campos, los cuales son bastante completos y tienen aplicaciones en distintos campos de la vida diaria. Ya sea empresarial, en la salud pública y en el entretenimiento.
Definición de los campos Machine Learning y Data Analytics
En primer lugar, para entender la diferencia entre el Machine Learning y Data Analytics, primero debes ver sus definiciones. Éstas te ayudarán a entender lo que hace que estos campos sean únicos y diferentes entre sí.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning se refiere al estudio de algoritmos que mejoran a través de la experiencia. Está relacionado con la Inteligencia Artificial de algún modo. Un algoritmo de Machine Learning aprende de los datos de forma automática y aplica el aprendizaje sin requerir la intervención humana.
El Machine Learning tiene múltiples ramas y hay varios métodos para utilizarlo. Las soluciones convencionales utilizan el análisis predictivo y el análisis estadístico para encontrar patrones y captar ideas ocultas en los datos disponibles. Uno de los mejores ejemplos de Machine Learning en funcionamiento, es el sistema de recomendación de Netflix El cual sugiere películas y programas automáticamente, basándose en el filtrado colaborativo y de contenido.
Algunos métodos que se utilizan en el Machine Learning
La clasificación actual que se les da a los algoritmos de Machine Learning son los supervisados y no supervisados. Cuando se habla de un algoritmo supervisado, se refiere al aprendizaje que han adquirido en entrenamientos pasados y lo aplican a los nuevos datos. Esto lo hacen mediante ejemplos específicos para poder predecir eventos en el futuro.
Si se parte del análisis de una agrupación de datos que se utilizan como entrenamiento, los algoritmos de aprendizaje supervisado obtienen múltiples funciones. De estas funciones parten las predicciones sobre cuáles valores de salida arrojará el algoritmo de aprendizaje.
De esta manera, los algoritmos serán capaces de otorgar algunos objetivos a cumplir cada vez que haya una nueva entrada. Todo ello después de que el sistema esté lo suficientemente entrenado. Igualmente, este algoritmo compara sus salidas con la correcta y con la salida que estaba prevista. Generalmente, es la manera como encuentra los errores y así empezar a modificar el modelo en función de corregir dichos errores.
Ahora bien, los algoritmos de Machine Learning no supervisado se utilizan bajo otras condiciones. Estas condiciones vienen dadas por la información que se utiliza en el entrenamiento de dicho algoritmo. La cual no está clasificada, ni mucho menos etiquetada. De esta forma, el aprendizaje no supervisado hace un análisis acerca de cómo el sistema puede establecer una función acorde para determinar estructuras. Estas estructuras están ocultas y se deben descubrir mediante el análisis de datos que no están clasificados.
Asimismo, los sistemas no descubren la salida que es correcta. Más bien, exploran los datos y de esta manera extraen los patrones ocultos de los datos que se le dan para el estudio. Las estructuras o patrones ocultos en las agrupaciones de datos, son descubiertas bajo este método.
Algoritmos de Machine Learning semi – supervisados
Por último, se encuentra una clasificación alterna de estos algoritmos de Machine Learning, los algoritmos semi – supervisados. Se trata de algoritmos que sirven como un punto entre los dos algoritmos anteriores.
Se diferencian de ellos gracias a que pueden usar datos clasificados como no clasificados para entrenar los sistemas. Por norma general, los especialistas entrenan este algoritmo proporcionando una alta cantidad de datos no clasificados y una pequeña cantidad de datos clasificados.
El Machine Learning mejoran por sí mismos la precisión en el aprendizaje
Los sistemas que utilizan este método son capaces de mejorar la precisión del aprendizaje de manera realmente considerable. De forma habitual, se escoge el aprendizaje semi – supervisado cuando los datos clasificados que se obtienen, suelen requerir recursos relevantes para entrenarlos y aprender de ellos. En caso contrario, la obtención de datos que no están etiquetados no suele requerir recursos adicionales.
De igual manera, los algoritmos de Machine Learning por refuerzo, son un método de aprendizaje que interactúa con su entorno. El cual origina acciones, descubriendo errores o recompensas. La búsqueda por ensayo y error y la recompensa retardada, son las características más resaltantes del aprendizaje por refuerzo.
Además, este método permite a las máquinas y agentes de software determinar el comportamiento idóneo. Todo ello dentro de un entorno específico y de forma automática. Todo ello para maximizar su rendimiento. Para que el agente aprenda cuál es la mejor acción, se requiere una simple retroalimentación de recompensa. Lo que se conoce como señal de refuerzo.
Tal y como lo hace el Big Data, el Machine Learning también permite que se analicen cantidades astronómicas de datos. Pero, de manera general, arroja resultados con mayor rapidez y, a su vez, mayor precisión. Esto lo hace con el fin de poder determinar algunas oportunidades que sean rentables y, en caso contrario, descubrir los riesgos potenciales y peligrosos.
Además, el tiempo y algunos recursos agregados suelen ser obligatorios para que un sistema pueda ser entrenado de forma efectiva. Por esta razón, el Machine Learning combinado con la Inteligencia Artificial y con algunas tecnologías cognitivas, pueden hacer a los sistemas mucho más eficaces en el objetivo de procesar volúmenes gigantescos de datos e información.
¿Qué es la Data Analytics?
La Data Analytics, también conocida como análisis de datos, es el proceso de limpieza, inspección, modelización y transformación de los datos para encontrar información valiosa. Además de fundamentar las conclusiones y mejorar el proceso de toma de decisiones.
La Data Analytics se centra en la generación de información valiosa a partir de los datos disponibles. Las empresas la usan para tomar decisiones mejor informadas sobre diversos asuntos tales como: como el marketing, la producción, entre otros. La Data Analytics te ayuda a tomar los datos en bruto y a extraer información útil de los mismos.
Como puedes ver, una diferencia clave entre el Machine Learning y Data Analytics, es la forma en que utilizan los datos. La Data Analytics se centra en el uso de los datos para generar ideas. Mientras que el Machine Learning se centra en la creación y el entrenamiento de algoritmos a través de los datos para que puedan funcionar de forma independiente.
Comprensión de la Data Analytics
La Data Analytics es un término amplio que engloba muchos tipos de análisis de datos. Es de esta manera como la información, del tipo que sea, puede estar bajo el análisis de los datos a través de diferentes técnicas. Los resultados de dicho análisis pueden utilizarse de forma tal que se vean mejoras en la toma de decisiones organizacionales, por ejemplo.
Por ello, las técnicas y métodos de análisis de datos o Data Analytics permiten que puedan descubrirse algunas tendencias y métricas ocultas. De otra manera, no podrían descubrirse y se perderían entre las enormes cantidades de datos que se procesan a diario. Así pues, dicha información se utiliza para que los procesos productivos y administrativos de una empresa sean optimizados al 100%. Esto con la finalidad de aumentar la rentabilidad general de la organización de forma rápida y consistente, en términos de eficiencia.
Es bien sabido que las organizaciones de manufacturas registran sus tiempos de funcionamiento. Así como también, hacen un registro completo de sus tiempos de inactividad y de la cola de trabajo que varias máquinas tienen antes de completar sus tareas.
Después de esto, viene el proceso de analizar los datos, esto con el fin de distribuir las cargas de trabajo en las máquinas de la mejor manera posible. De esta manera, pueden lograr que las máquinas puedan trabajar cerca de su máximo rendimiento.
La Data Analytics posee amplios campos de análisis
Del mismo modo, la Data Analytics puede hacer mucho más que determinar los llamados cuellos de botella en la producción. Las empresas de juegos utilizan la Data Analytics para desarrollar programas de recompensas, los cuales son para los jugadores que más se mantengan en actividad dentro de los juegos.
De igual manera, las organizaciones que se dedican a los contenidos utilizan la Data Analytics para lograr que usuarios comunes sigan algunas páginas y hagan más clics. Así como también, se dedican a reorganizar dichos contenidos para que las visitas a los sitios web aumenten exponencialmente.
La Data Analytics es importante debido a que ayuda a las empresas a optimizar sus resultados. Implementarla en el modelo de negocio, significa que las organizaciones pueden ayudar a reducir costes. Esto lo hacen mediante la identificación de métodos para hacer negocios más eficientes. Por supuesto, también lo hacen mediante la ampliación de las capacidades para almacenar datos de forma masiva.
Del mismo modo, una empresa puede utilizar también la Data Analytics para tomar mejores decisiones empresariales y ayudar al análisis de las tendencias. Así como también, puede medir la satisfacción de los clientes. Conduciendo a nuevos y mejores productos.
El proceso de Data Analytics implica varios pasos diferentes
El primer paso sería los requisitos que deben tener los datos o su forma de agrupamiento. Estos datos pueden estar separados por parámetros como: edad, datos demográficos, ingresos o género. Además, los valores de los datos pueden ser numéricos o estar divididos por categorías.
Como segundo paso en la Data Analytics, está el proceso de obtención. Esto puede hacerse a través de una variedad de fuentes como ordenadores, fuentes online, cámaras, fuentes del entorno o a través de los trabajadores.
Una vez recopilados los datos, hay que organizarlos para poder analizarlos completamente. La organización puede llevarse a cabo en una hoja de cálculo o en otro programa que pueda trabajar con estadística.
A continuación, los datos se limpian antes del proceso de análisis. Esto significa que se comprueban para asegurarse de que no hay duplicados, errores y de que no están incompletos. Esta fase ayuda a la corrección de cualquier error, antes de que pase a un analista de datos para que los analice.
Machine Learning y Data Analytics: habilidades que debes tomar en cuenta
En términos de habilidades, hay algunas áreas en las que ambos campos se superponen. Mientras que hay otras en las que ambos difieren completamente. Esto se debe a que el Machine Learning y Data Analytics se complementan perfectamente en algunos casos. Pero siempre deberás especializarte en uno u otro para sacarles el máximo provecho.
Habilidades de Machine Learning
Como profesional del Machine Learning, necesitarás tener las siguientes habilidades en tu arsenal:
Deep Learning (Aprendizaje Profundo)
El Deep Learning es un campo muy avanzado del Machine Learning, que se centra en hacer que una máquina funcione como un cerebro humano. También, ayuda a generar patrones y tomar decisiones más inteligentes. El Deep Learning se ha expandido sustancialmente en los últimos años y algunas de sus aplicaciones notables incluyen: asistentes virtuales, vehículos de auto – conducción, detección de fraude, PNL y la anexión de noticias, por nombrar algunos.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se centra en el entrenamiento de máquinas para que entiendan e interpreten textos o símbolos. Es una rama de la Inteligencia Artificial y tiene muchas aplicaciones. Uno de los ejemplos más conocidos de aplicaciones de PNL en la vida real, es el sistema de autoescritura y relleno de correos electrónicos de Gmail.
Visión por ordenador
La visión por ordenador es un ámbito de la Inteligencia Artificial que se encarga del entrenamiento de computadoras para que entiendan las imágenes. Así que permite a las computadoras interpretar y comprender imágenes. Se utiliza la visión por ordenador para entrenar a las máquinas a reconocer objetos y personas en las imágenes. Un excelente ejemplo de visión por ordenador es la tecnología de reconocimiento facial.
Habilidades de Data Analytics
Cuando se habla de Data Analytics, se refiere a la adquisición de información relevante, precisa y de valor. Todo ello a partir de cantidades y volúmenes masivos de datos que se generan en una empresa. Por esta razón, se deben tener un conjunto de habilidades fundamentales para trabajar en este campo, las cuales pueden ser:
Análisis estadístico
Se trata de la ciencia de explorar, recopilar y presentar grandes volúmenes de datos para encontrar tendencias y patrones subyacentes. En la Data Science y la analítica, se centra en la generación de estadísticas a partir de los datos almacenados y en el análisis de los mismos para generar ideas útiles. Es una habilidad fundamental para el Machine Learning y Data Analytics.
SQL
SQL es un lenguaje de programación utilizado para los Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDMS). Cuyas siglas tienen el significado de Structured Query Language (Lenguaje de Consulta Estructurado). Permite el acceso y la manipulación de bases de datos. Como analista de datos, estarás trabajando con muchas bases de datos, por lo que tener esta habilidad te ayudará mucho a crecer como profesional.
Conocimiento de R y Python
R y Python son los lenguajes de programación más conocidos para los profesionales de la Data Science. El lenguaje R te ayuda a analizar datos y a crear aplicaciones para realizar análisis estadísticos. Desde el modelado de datos hasta la agrupación de datos, R te ayuda con toneladas de funciones de análisis de datos. Python, por otro lado, tiene numerosas bibliotecas como NumPy y SciPy que te facilitan el Machine Learning y Data Analytics.
Además, debes saber que algunas habilidades son intrínsecas tanto al Machine Learning, como a la Data Analytics. Como la programación, el cálculo y el álgebra lineal. Del mismo modo, ambos utilizan herramientas similares para trabajar con datos como Apache Spark.
El Máster en Data Science te ayudará a complementar los estudios avanzados si quieres titularte como un científico de datos. De tal manera que no debes dejar pasar esta oportunidad de cursar un programa de estudios superiores.