- ¿Qué es la ciencia de datos?
- ¿Qué es el Aprendizaje automático?
- ¿En qué se diferencian la Ciencia de datos y el Aprendizaje automático?
- ¿Necesitas saber de Aprendizaje automático para ser un científico de datos?
- Trabajos y salarios en Ciencia de datos y Aprendizaje automático
Si estás explorando una carrera en Ciencia de datos, es muy posible que haya algunos términos o frases con que te has topado y no tengas claros. Lo más probable es que uno de esos sea el aprendizaje automático, o el aprendizaje automático con Python.
A menudo, el aprendizaje automático (o machine learning) puede parecer lo mismo que la Ciencia de datos. Pero la verdad es que no es el caso. Entonces, ¿cuáles son las principales diferencias entre la Ciencia de datos y el Aprendizaje automático?
Ahondemos en el mundo de una de las carreras más solicitadas y de más rápido crecimiento para descubrir la respuesta.
¿Qué es la Ciencia de datos?
Como una carrera profesional relativamente nueva, la Ciencia de datos es un campo en evolución que permite a las empresas no solo capturar y organizar sus datos, sino también analizarlos y tomar decisiones a largo plazo en función de ellos.
¿Cómo ayudan los científicos de datos en este proceso? En el pasado, las iteraciones del trabajo requerían muchas más habilidades de memoria, como extraer, organizar y analizar datos. Hoy en día, se espera que los científicos de datos visualicen y presenten datos, así como también que usen programación para generar predicciones y modelos que ayuden a guiar las decisiones comerciales.
Eso lleva a las empresas, desde las nuevas hasta los conglomerados, a depender de científicos de datos e inteligencia artificial (IA) para tomar decisiones que cambien la trayectoria de un negocio. En resumen, los científicos de datos son importantes para el futuro de los negocios.
¿Qué es el Aprendizaje automático?
Desde hace décadas, la próxima ola de tecnología que promete cambiar la forma en que las personas viven e interactúan es la IA. Esa realidad se está acercando cada vez más. Una gran razón es el aprendizaje automático.
Para crear la IA, una computadora o programa necesita tener la mayor cantidad de datos posible para predecir con precisión. Es decir, aprendizaje automático.
En esencia, el aprendizaje automático es el proceso de conectar datos internos en algoritmos para permitir que un programa haga predicciones y clasificaciones para descubrir información sobre los datos y el rendimiento de una empresa. En la mayoría de los casos, el aprendizaje automático se utiliza para hacer predicciones sobre métricas claves de crecimiento para las empresas.
El término se acuñó a principios de la década de 1960, pero realmente estamos entrando en la era dorada del aprendizaje automático. Eso lo convierte en una habilidad extremadamente valiosa en el mundo tecnológico actual.
¿En qué se diferencian la Ciencia de datos y el Aprendizaje automático?
La perspectiva más simple para visualizar los dos campos es pensar en el aprendizaje automático como solo un aspecto de la ciencia de datos. En este caso, sin embargo, el aprendizaje automático resulta ser el aspecto más importante de ser un científico de datos hoy.
Como se mencionó anteriormente, en el pasado, se esperaba que un científico de datos extrajera, administrara y analizara los datos de una empresa. No fue hasta hace poco que cambiaron las expectativas de esta área.
Si bien no siempre es así, muchas empresas buscan científicos de datos que puedan hacerlo todo. Eso significa extraer y organizar datos, así como usar lenguaje de programación para crear algoritmos o modelos de predicción que, a su vez, ofrecen predicciones para varios tipos diferentes de modelos comerciales.
¿Necesitas saber de Aprendizaje automático para ser un científico de datos?
Por ahora, no, puedes convertirte o ser un científico de datos sin necesidad de conocer el aprendizaje automático, la IA o el análisis predictivo. Si bien la respuesta cambia cada vez más, todavía hay empresas, muchas de ellas corporaciones más grandes, que tienen científicos de datos tradicionales que no incursionan en el aprendizaje automático y se enfocan simplemente en extraer y organizar datos.
Eso permite a los especialistas en aprendizaje automático crear algoritmos, organizar los resultados y presentarlos a equipos ejecutivos u otras partes interesadas.
Habiendo dicho eso, si estás aprendiendo ciencia de datos hoy, debes hacer todo lo posible para agregar el aprendizaje automático a tu conjunto de habilidades.
El futuro de la ciencia de datos es el aprendizaje automático. Cuando te conviertas en científico de datos, comienza con los componentes básicos de la extracción y organización de datos. Una vez que los hayas dominado, sumérgete en el mundo de la IA y el aprendizaje automático. A medida que la carrera de ciencia de datos crezca y cambie, aquellos que no conozcan el aprendizaje automático se quedarán atrás.
¿Qué es el Aprendizaje automático con Python?
Si estás buscando información sobre el aprendizaje automático, es probable que hayas encontrado el término aprendizaje automático con Python.Es simplemente la forma más popular de programar algoritmos para el aprendizaje automático.
Python es uno de los lenguajes de programación de más rápido crecimiento, más solicitados y más populares en este momento.
Todos los científicos de datos que buscan dominar el aprendizaje automático deben tener al menos una comprensión básica de Python.
Trabajos en Ciencia de datos
Como una de las carreras de más rápido crecimiento en el mundo, la ciencia de datos es una excelente opción para las personas con mentalidad numérica que buscan una carrera desafiante y gratificante. Según Mint, la ciencia de datos es el undécimo trabajo de más rápido crecimiento solo en EEUU y tiene una tasa de crecimiento proyectada del 31%.
Salarios en Ciencia de datos
Según Soloeduca, el sueldo de un científico de datos en Latinoamérica ronda entre $1.500 y $3.300 dólares. En EEUU, el promedio a nivel nacional es de $8.200 dólares al mes.
Trabajos en Aprendizaje automático
Ahora que has aprendido que el aprendizaje automático se puede clasificar como un trabajo aparte, veamos cómo se ve actualmente el mercado laboral de esta área.
El título de trabajo más común para alguien que se enfoca en el aprendizaje automático es ingeniero de aprendizaje automático. Estos trabajos no son tan abundantes como los trabajos de ciencia de datos, ya que son más especializados. Eso significa que serán más difíciles de encontrar, pero también más lucrativos.
Como te habrás dado cuenta, un ingeniero de aprendizaje automático dedica su tiempo a diseñar y crear algoritmos de IA que aprenderán de los datos y harán predicciones basadas en diferentes modelos e ideas. Un ingeniero de aprendizaje automático trabaja con científicos de datos que extraen y organizan los datos, lo que le permite concentrarse en crear los mejores algoritmos posibles.
Salario de Ingeniero de Aprendizaje automático
Según Indeed, los ingenieros de aprendizaje automático ganan en promedio $111.000 dólares por año en los EEUU. Es uno de los salarios promedio más altos encontrados en el espacio tecnológico. Muchas empresas con ingenieros de aprendizaje automático en el personal, como eBay y Snap, tienen un salario promedio informado de más de $300.000 y $200.000, respectivamente.
Eso ciertamente suena atractivo, pero es importante tener en cuenta que los ingenieros de aprendizaje automático generalmente han estado trabajando en la esfera de la ciencia de datos durante años y se han graduado en esos roles debido a la experiencia y la habilidad. Es muy probable que si recién estás comenzando en la ciencia de datos, no te conviertas en un ingeniero de aprendizaje automático de inmediato.
Sin embargo, es solo otra opción para el camino que puedes seguir en la industria tecnológica, y podrías terminar tomando decisiones en una gran empresa y recibiendo una buena compensación por ello.
Bootcamp de Aprendizaje automático y Ciencia de datos
¿Te agrada lo que lees?
Una de las perspectivas más atractivas de convertirse en científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático es que no necesitas un título. Al igual que otros roles basados en la tecnología, las empresas simplemente quieren saber que puedes hacer el trabajo, y no tanto cómo aprendiste el trabajo.
Ahí es donde entra en juego un bootcamp de ciencia de datos.
Coding Dojo ofrece un curso de ciencia de datos online y part-time en el que los estudiantes, en tan solo 12 semanas, pasarán de principiantes en ciencia de datos a profesionales. Empleando el aprendizaje automático con Python, aprenderás los conceptos básicos de programación, organización y modelado de datos, además de aprendizaje automático y mucho más.
Después de graduarte, Coding Dojo te brindará servicios profesionales gratuitos y de por vida para que consigas el trabajo que deseas. Nuestra tasa de colocación laboral es actualmente del 95% en Latinoamérica dentro de los 6 meses posteriores a la graduación.
¿Interesado en aprender ciencia de datos? ¡Postula ya!
Autor original: Brad Mitchell