Conoce los conceptos de ciencia de datos y aprendizaje automático, su especial relación y algunos ejemplos prácticos.

Estamos al borde de una revolución tecnológica masiva a medida que pasamos lentamente de la primera revolución industrial impulsada por el agua y el vapor a la cuarta revolución industrial impulsada por la inteligencia artificial. Las teorías que sustentan la ciencia de datos y el aprendizaje automático existen desde hace cientos de años. Hubo épocas en las que los protoordenadores tardaban casi una eternidad en realizar mil millones de cálculos. Nadie se atrevía a pensar en la inteligencia artificial ni en tecnologías afines. Gracias al aprendizaje automático y a la ciencia de datos, ahora podemos calcular datos a una capacidad de 5.000 millones de cálculos por segundo.

La ciencia de datos y el aprendizaje automático se encuentran entre las disciplinas más populares que evalúan y analizan los big data con fines beneficiosos. Siempre que se mencionan los macrodatos o los datos en general, nuestra mente se dirige directamente a la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Aunque ambas disciplinas son notablemente diferentes, tienen una relación única y simbiótica. Este artículo explicará en detalle los conceptos de ciencia de datos y aprendizaje automático, su relación especial y ejemplos prácticos.

La ciencia de los datos

Como ya hemos dicho, nuestro mundo está a punto de ser invadido por los datos. Los datos se están convirtiendo rápidamente en algo abrumador y tedioso de gestionar. Cada segundo se generan toneladas y toneladas de datos. La llegada de Internet ha llevado este desarrollo al límite. Vayas donde vayas, tus datos se están recopilando a sabiendas y sin saberlo: desde gestos tan sencillos como abrir una puerta mediante la automatización de un sensor de huellas dactilares hasta la compra de alimentos en un supermercado.

La ciencia de los datos es el estudio de los datos y los procesos implicados en su extracción y análisis para la resolución de problemas y la predicción de tendencias futuras. La ciencia de datos es una disciplina amplia que está interconectada con otros campos, como el aprendizaje automático, el análisis de datos, la minería de datos, las visualizaciones, el reconocimiento de patrones y la neuroinformática, por mencionar algunos.

Los científicos de datos investigan, analizan, infieren y presentan datos que resuelven problemas empresariales relacionados con la tecnología. La ciencia de los datos extrae inferencias, interpretaciones y conclusiones de los datos que pueden utilizarse para tomar decisiones con conocimiento de causa. Esta ciencia se basa en disciplinas fundamentales como la estadística, las matemáticas y la probabilidad. En toda su extensión, la ciencia de los datos trabaja para comprender los datos e interpretarlos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático estudia los datos a lo largo del tiempo para crear modelos predictivos que puedan discernir tendencias y resolver problemas sin intervención humana. El aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de datos. Mediante algoritmos y herramientas de desarrollo, los ingenieros de aprendizaje automático construyen sistemas expertos a los que se puede enseñar a trabajar de forma autónoma sin intervención humana. Esto se consigue mediante una serie de enfoques algorítmicos divididos en cuatro categorías: aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y de refuerzo.

Los ingenieros de aprendizaje automático estudian big data para simular máquinas que se comporten y piensen como humanos. El aprendizaje automático utiliza disciplinas fundamentales como sólidos conocimientos de programación en lenguajes como python y R, así como matemáticas y procesamiento de datos. El aprendizaje automático es extensivo a los datos; las máquinas se basan en esta información para adquirir conocimientos y comprensión y también para actuar con independencia de la información humana tras una simulación completa. Gracias al aprendizaje automático, los sistemas artificialmente inteligentes siguen creciendo en número a medida que se desarrollan agentes más inteligentes.