¿Cuáles son las diferencias y conexiones entre el análisis de big data y el aprendizaje automático?

Ya sea Siri de Apple o Echo de Amazon, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están apoderando lentamente de nuestras vidas como asistentes modernos. Si lo miramos desde una perspectiva más amplia, la inteligencia artificial también se convertirá en parte de cada negocio en crecimiento, y cada vez más personas están familiarizadas con términos técnicos como big data, análisis de big data y aprendizaje automático, y los utilizan para resolver problemas complejos. problemas de análisis.

Al procesar suficientes datos, las empresas pueden utilizar la tecnología de análisis de big data para descubrir, comprender y analizar los datos sin procesar complejos en la base de datos. El aprendizaje automático es parte del análisis de big data que utiliza algoritmos y estadísticas para comprender los datos extraídos. Aunque el análisis de big data y el aprendizaje automático son diferentes en función y propósito, a menudo es posible confundirlos como parte de la misma tecnología. Este artículo tiene como objetivo explorar las diferencias entre el análisis de big data y el aprendizaje automático y su aplicabilidad.

Comprenda el análisis de Big Data

Imagine un escenario que requiera que utilice tecnología y resuelva un problema empresarial urgente. ¿Por dónde empezar? Es posible que desees comenzar identificando el problema para tener una idea más clara de cómo resolverlo. ¡Aquí es donde encaja el análisis de big data!

El análisis de big data es el estudio amplio de los datos. Se utiliza para analizar y procesar datos mediante el desarrollo de algoritmos, inferencia de datos para simplificar problemas analíticos complejos y extraer información. ¿Alguna vez has notado cómo después de ver un producto específico en Amazon, aparecen múltiples anuncios del mismo producto en tu pantalla mientras miras un programa en YouTube o Netflix? ¡Eso es lo que el análisis de big data hace por ti! datos en streaming y formatos sin procesar para generar valor comercial.

Habilidades necesarias en el campo del análisis de big data

Para explorar las perspectivas profesionales en el análisis de big data, estas son algunas habilidades necesarias:

Experiencia matemática

Los datos tienen múltiples aspectos, incluidas correlaciones, texturas y dimensiones, que deben representarse matemática o estadísticamente. Para crear productos de datos y aportar conocimientos sobre datos, es necesaria experiencia en matemáticas.

Experiencia en piratería

¡Respira! Al piratear, no intentamos ingresar a la computadora de alguien. Básicamente, esto significa que debe utilizar su inteligencia y creatividad para manipular el conocimiento técnico y encontrar soluciones para crear ideas y productos para su negocio.

Fuerte visión estratégica o empresarial

El dominio de los negocios tácticos es una habilidad clave para cualquier analista de big data. Debe tener la capacidad de trabajar con datos para ofrecer soluciones tangibles o proporcionar una narrativa más coherente a problemas complejos y soluciones a dichos problemas.

Aprenda sobre el aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender automáticamente a partir de la experiencia sin ninguna intervención humana. Todo el concepto de aprendizaje automático gira en torno a determinar respuestas a obstáculos sin interferencia humana, lo que comienza con la comprensión de datos a partir de ejemplos o experiencias directas, el análisis de patrones de datos y la toma de mejores decisiones basadas en inferencias.

Se utiliza mejor para resolver problemas cuando hay una gran cantidad de datos y variables sin utilizar algoritmos existentes. Por ejemplo, Google tiende a refinar los resultados de búsqueda y mostrar anuncios emergentes para productos similares a sus gustos o sitios que ha visitado antes. Estudia el comportamiento del usuario y muestra los resultados en consecuencia.

Habilidades necesarias para el aprendizaje automático

Los profesionales interesados ​​en el campo del aprendizaje automático deben poseer las siguientes habilidades:

Experiencia en probabilidad y estadística

Una comprensión profunda de los algoritmos, la experiencia en sacar inferencias a partir de datos y construir modelos predictivos de probabilidad, usar estadísticas para comprender los valores p y resolver matrices de confusión son cruciales en el campo del aprendizaje automático.

Conocimientos de lenguajes de programación

¡El aprendizaje automático sin lenguaje de programación es como una taza vacía! Es esencial un amplio conocimiento de lenguajes de programación como C++, Python, Java, R, etc.

Habilidades de evaluación y modelado de datos

Ningún proceso de aprendizaje automático está completo sin evaluar un modelo de datos determinado. Para dominar el aprendizaje automático, un profesional debe comprender cómo funciona el modelado de datos, qué métricas de precisión se aplican para un error determinado y también debe tener una estrategia de evaluación eficaz.

Habilidades adicionales

Además de estas habilidades, mantenerse actualizado con las últimas herramientas de desarrollo, algoritmos y teorías también puede resultar útil. Puede resultar útil leer artículos sobre Google Big Table, Google File System, Google Map-Reduce.

Conclusión

El aprendizaje automático es una parte integral del análisis de big data. El análisis de big data en su conjunto incluye big data, aprendizaje de datos, información estadística, etc. El aprendizaje automático implica el uso de programación y algoritmos computacionales para sacar conclusiones, mientras que el análisis de big data utiliza números y estadísticas para llegar a resultados.

Para las empresas más basadas en datos, recurrir al análisis de big data es el secreto para mejorar los negocios y esforzarse por obtener mejores retornos de la inversión. Por otro lado, hoy en día el aprendizaje automático es crucial, ya que puede resolver problemas computacionales complejos y complejos reduciendo la máquina a cero.

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