Ciencia de datos versus aprendizaje automático: ¿en qué se diferencian?

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Con el reciente crecimiento explosivo de la IA, dos campos conectados están experimentando una demanda significativa: la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Se espera que el valor del mercado mundial de IA alcance casi 2 billones de dólares para 2030, y la necesidad de profesionales capacitados en IA está creciendo a un ritmo acelerado. Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático desempeñan funciones esenciales en la creación y el trabajo con sistemas de inteligencia artificial y están detrás de algunos de los desarrollos más interesantes de la industria.

Aunque las dos disciplinas a menudo se combinan, la ciencia de datos y el aprendizaje automático tienen enfoques distintos y requieren habilidades diferentes. Para las organizaciones que desarrollan una estrategia de IA, comprender estos matices es clave para crear equipos eficaces. Y para quienes buscan empleo en el campo de la IA, es crucial saber qué habilidades son necesarias para cada uno de estos roles en demanda.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que incorpora conceptos y métodos de análisis de datos, ciencias de la información, aprendizaje automático y estadística.

En general, los científicos de datos tienen como objetivo extraer conocimientos prácticos de los datos para abordar un problema empresarial o de investigación. Al identificar patrones y tendencias a lo largo del tiempo, los científicos de datos ayudan a las organizaciones a tomar decisiones más informadas, mejorar la eficiencia y desarrollar estrategias basadas en datos.

Normalmente, un flujo de trabajo de ciencia de datos implica las siguientes etapas:

Dado que obtener información valiosa a partir de datos es útil en casi cualquier sector, la ciencia de datos tiene muchas aplicaciones posibles en una amplia gama de industrias.

Los siguientes son algunos ejemplos de casos de uso comunes en la industria para la ciencia de datos:

El aprendizaje automático es a la vez un subconjunto de la IA y una técnica utilizada en la ciencia de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático detectan patrones y relaciones en los datos y ajustan de forma autónoma su comportamiento para mejorar su rendimiento con el tiempo. Con suficientes datos de entrenamiento de alta calidad, los sistemas de aprendizaje automático pueden realizar predicciones y análisis complejos que serían difíciles o imposibles de codificar manualmente.

Los ingenieros de aprendizaje automático tienen como objetivo crear sistemas de aprendizaje automático flexibles y confiables que puedan adaptarse a nuevos datos. Este enfoque centrado en datos diferencia el aprendizaje automático del software tradicional. A diferencia de los programas de software típicos, que tienen reglas codificadas, los modelos de aprendizaje automático pueden ajustar automáticamente su comportamiento a medida que se exponen a nuevos datos, sin necesidad de que intervenga un desarrollador humano.

Los canales de aprendizaje automático, similares a los flujos de trabajo de ciencia de datos, comienzan con la recopilación y el preprocesamiento de datos. Luego, el modelo toma un conjunto inicial de datos de entrenamiento, identifica patrones y relaciones en ese conjunto de datos y utiliza esa información para ajustar variables internas llamadas parámetros. Luego, el modelo se evalúa con un nuevo conjunto de datos de prueba para validar su precisión y ver cómo responde a datos nunca antes vistos.

Todos estos pasos son familiares en el proceso de ciencia de datos. Pero mientras que el siguiente paso de un científico de datos suele ser presentar los resultados de sus análisis a las partes interesadas, un ingeniero de aprendizaje automático suele ser responsable de implementar, monitorear y mantener los modelos en producción. Estas etapas de implementación y monitoreo del modelo se asemejan al ciclo DevOps para el software tradicional, lo que llevó a la popularización del término operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Implementar un modelo se refiere a integrarlo en aplicaciones y software de producción, y el monitoreo implica rastrear, depurar y mantener el modelo después de la implementación. Debido a que los entornos del mundo real cambian constantemente, los equipos de MLOps refinan y reentrenan los modelos de forma continua para garantizar que sigan funcionando bien con el tiempo.

Al igual que la ciencia de datos, el aprendizaje automático es útil en muchas industrias. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar una amplia gama de funciones relevantes para los objetivos comerciales, como predicción, automatización del flujo de trabajo y generación de contenido.

Los siguientes son algunos ejemplos de casos de uso comunes en la industria para el aprendizaje automático:

Aunque la ciencia de datos y el aprendizaje automático se superponen hasta cierto punto, ambos tienen algunas diferencias importantes.

El término aprendizaje automático se refiere a un subconjunto específico de IA. Los modelos de aprendizaje automático son parte integral de muchos flujos de trabajo de ciencia de datos, lo que hace que el aprendizaje automático sea una pieza crucial del conjunto de herramientas de un científico de datos. Pero la ciencia de datos como disciplina abarca mucho más que el simple aprendizaje automático, ya que se basa en metodologías e ideas de la estadística, la ciencia de la información e incluso el diseño gráfico y la narración.

Sin embargo, los científicos de datos normalmente no implementan ni monitorean modelos en producción. Por el contrario, los roles en ingeniería de aprendizaje automático y MLOps generalmente requieren cierto conocimiento de la infraestructura y las canalizaciones de datos, así como de las prácticas utilizadas en la ingeniería de software tradicional y DevOps.

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., se prevé que la demanda de científicos de datos crezca un 36% esta década, mucho más que la tasa de crecimiento promedio proyectada para todas las ocupaciones del 5%. Eso equivale a alrededor de 13.500 nuevos puestos esperados de científicos de datos por año.

Como era de esperar, con una demanda tan alta de sus habilidades, los científicos de datos están bien compensados. En agosto de 2023, el salario medio de un científico de datos de nivel medio en los Estados Unidos es de 92.969 dólares. Además del salario base, la compensación total también puede incluir bonificaciones, opciones sobre acciones y paquetes integrales de beneficios, especialmente para científicos de datos de grandes empresas tecnológicas.

Por lo general, un puesto de científico de datos requiere una licenciatura en un campo como informática, estadística o ciencias de la información. Muchos científicos de datos también tienen títulos de maestría o doctorado enfocados en ciencia de datos, estadística o aprendizaje automático.

Otras vías hacia la ciencia de datos incluyen certificaciones y campamentos de entrenamiento de la industria. Quienes sigan este camino deben evaluar cuidadosamente cualquier programa potencial para garantizar que sea integral y coloque de manera confiable a los estudiantes en trabajos relevantes. Alternativamente, algunos científicos de datos comienzan en un rol relacionado, como analista de datos o analista de negocios, y luego avanzan hacia un rol de científico de datos al adquirir experiencia laboral con las herramientas y técnicas utilizadas en la ciencia de datos.

El análisis de datos está relacionado, pero es distinto, tanto de la ciencia de datos como del aprendizaje automático. Los analistas de datos preparan e interpretan datos, crean visualizaciones e informes y comunican sus hallazgos a las partes interesadas. Una carrera en análisis de datos a menudo requiere experiencia con SQL, hojas de cálculo y herramientas de generación de informes y visualización de datos.

Sin embargo, los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático suelen utilizar métodos y herramientas más avanzados que los analistas de datos. En particular, los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos trabajan regularmente con algoritmos de aprendizaje automático, mientras que los analistas de datos normalmente no lo hacen. Los analistas de datos tampoco suelen necesitar estar familiarizados con la programación informática o la infraestructura de datos.

Además, el análisis de datos suele tener un alcance más limitado que el aprendizaje automático o la ciencia de datos, y se centra en obtener conocimientos a partir de datos existentes en lugar de crear predicciones o mantener modelos implementados. Por el contrario, los científicos de datos construyen modelos que generan nuevas predicciones y los ingenieros de aprendizaje automático mantienen y perfeccionan los modelos en producción a lo largo del tiempo.

Los científicos de datos utilizan una variedad de métodos y herramientas técnicos para realizar su trabajo. En un nivel alto, la ciencia de datos implica una combinación de métodos de programación informática, aprendizaje automático, estadística y visualización de datos.

Las habilidades técnicas clave para los científicos de datos incluyen las siguientes:

Además de una sólida formación técnica, las habilidades comerciales, interpersonales y creativas también son importantes para los científicos de datos.

Aunque la ciencia de datos es una función técnica, requiere una comprensión sólida de los objetivos comerciales. Una comprensión básica de los negocios y las finanzas puede ayudar a los científicos de datos a identificar problemas comerciales, comprender cómo interpretar los datos a la luz de las métricas comerciales y comunicar conocimientos de manera efectiva a equipos y ejecutivos no técnicos.

Los científicos de datos también necesitan sólidas habilidades de colaboración y comunicación. La capacidad de trabajar bien con equipos técnicos y no técnicos ayuda a los científicos de datos a planificar su trabajo de manera efectiva, mantener a otros miembros del equipo actualizados sobre el estado y los resultados del proyecto y transmitir claramente sus hallazgos al final de un proyecto.

Esta última responsabilidad también requiere algunas habilidades creativas, como la narración y el diseño. Un buen científico de datos sabe cómo elaborar una narrativa clara y convincente, ya sea en forma de presentación, informe visual o escrito. Para comunicar conocimientos de datos de forma eficaz, los científicos de datos necesitan la capacidad de crear contenido visual y escrito valioso y accesible que sea comprensible para su público objetivo.

La ingeniería de aprendizaje automático es un campo emergente, pero se espera que la demanda crezca durante la próxima década. El portal de búsqueda de empleo Indeed clasificó al ingeniero de aprendizaje automático entre los 10 mejores empleos para 2023, y la Encuesta global sobre IA 2023 de McKinsey encontró que los ingenieros de aprendizaje automático se encuentran entre los principales roles relacionados con la IA que las organizaciones están contratando.

Con un mercado tan floreciente para la IA y el aprendizaje automático, no sorprende que los ingenieros de aprendizaje automático, como los científicos de datos, tiendan a recibir buenos salarios. El salario medio de un ingeniero de aprendizaje automático en Estados Unidos es de 123.651 dólares en agosto de 2023, y la compensación total a menudo incluye bonificaciones, opciones sobre acciones, acciones y beneficios integrales.

Existe una variedad de trayectorias profesionales potenciales dentro del campo del aprendizaje automático, pero los títulos de trabajo más comunes son ingeniero de aprendizaje automático e ingeniero de MLOps. Al igual que los científicos de datos, los ingenieros de aprendizaje automático suelen tener al menos una licenciatura en informática, estadística o matemáticas, y muchos también tienen títulos de maestría o doctorado.

Algunos ingenieros de aprendizaje automático pasan directamente de un programa académico a una función de ingeniería de aprendizaje automático o MLOps. Otros comienzan como ingenieros de software, ingenieros de datos o científicos de datos y se abren camino hacia una carrera de aprendizaje automático adquiriendo experiencia práctica con modelos y sistemas de aprendizaje automático.

Las responsabilidades diarias varían según las organizaciones e industrias, pero ciertas habilidades técnicas fundamentales son aplicables a la mayoría de los trabajos de ingeniería de aprendizaje automático.

En general, los ingenieros de aprendizaje automático deben tener una sólida formación en informática, matemáticas y estadística. Las áreas clave que son relevantes para el aprendizaje automático incluyen álgebra lineal, cálculo, probabilidad, estructuras de datos y optimización.

El dominio de Python es una expectativa casi universal, ya que Python es el lenguaje dominante utilizado en los algoritmos y flujos de trabajo de aprendizaje automático. También es útil tener experiencia con los marcos y bibliotecas de Python que se utilizan a menudo en el aprendizaje automático, como las siguientes:

Desde el punto de vista de las operaciones, aunque los modelos de aprendizaje automático difieren del software tradicional en algunos aspectos importantes, los ingenieros de MLOps y de aprendizaje automático también deben comprender las mejores prácticas de ingeniería de software y DevOps. Habilidades como el diseño, las pruebas y la documentación de software son útiles para crear sistemas de aprendizaje automático confiables y fáciles de mantener.

Ejemplos de herramientas de desarrollo de software, DevOps y operaciones de TI que los ingenieros de aprendizaje automático podrían utilizar incluyen los siguientes:

El aprendizaje automático puede parecer un campo abiertamente técnico, pero requiere varias habilidades interpersonales cruciales, especialmente para quienes trabajan como parte de un equipo en entornos de producción de ML.

Los ingenieros de aprendizaje automático necesitan colaborar eficazmente con una amplia gama de equipos y experiencia, incluidos científicos de datos, desarrolladores de software, gerentes de productos y más. Para tener éxito en este tipo de trabajo multifuncional, es esencial desarrollar sólidas habilidades de comunicación y escucha, como articular claramente conceptos técnicos complejos a los equipos de negocios y empatizar con diferentes puntos de vista.

Además, los ingenieros de aprendizaje automático necesitan una combinación de habilidades de pensamiento analítico y creativo, ya que el diseño y la gestión de sistemas de aprendizaje automático en producción a menudo implican la resolución de problemas complejos. Las habilidades organizativas también son útiles para realizar un seguimiento de proyectos complejos a largo plazo con múltiples partes móviles.

Por último, el aprendizaje automático es un campo que cambia rápidamente y cada día surgen nuevas investigaciones y herramientas. Una mente abierta, un sentido de curiosidad y adaptabilidad son esenciales para seguir el ritmo de este entorno en constante cambio.