Las diferencias entre Machine Learning, Big Data y Data Science que debes conocer
Las empresas incorporan constantemente nuevas alternativas tecnológicas y digitales para optimizar la toma de decisiones, automatizar procesos y proteger sus datos. Sin embargo, estas soluciones son tan variadas que, en algunos casos, aprender a diferenciarlas se puede volver un verdadero reto. Algunos de los términos que más confusión suelen causar son Machine Learning, Big Data y Data Science.
Y no podemos culparlos. Después de todo, aunque el Machine Learning es el más conocido de todos, el Big Data y Data Science se encuentran relacionados de manera muy cercana. Estos tres términos tienen tanto diferencias como similitudes, siendo el uso de datos el principal lazo. Pero para hacer las cosas un poco más simples y concisas, esta vez hemos decido hablar sobre las diferencias entre ellos. Lo primero que debemos conocer es qué hace cada uno.
Data Science: el primer eslabón de la cadena del Big Data y el Machine Learning
Para empezar a crear las soluciones que actualmente se utilizan en las grandes empresas, lo primero que se debe aplicar es el Data Science. El Data Science se encarga de preparar el terreno para el Big Data y uso del Machine Learning. Es gracias a que se trata de un campo centrado en la recopilación de datos para extraer información útil. Estos apuntes se toman con el objetivo de hacer un plan y mejorar la toma de decisiones.
Para poder desempeñarse en el Data Science, es necesario contar con tres habilidades principales. La más obvia es tener conocimiento de tecnología, pero también es necesario conocer sobre matemática, estadística y negocios. Cuando una empresa decide desarrollar un proyecto en este ámbito, existen una serie de pasos a seguir. Estos también son necesarios para los proyectos de Machine Learning y Big Data.
Una vez se han definido los tipos de datos que se necesitan, lo primero a hacer es la recogida de datos. Luego, se procesa la información que estos contienen, a lo que se denomina tratamiento de datos. Para el análisis y modelado, el tercer paso, también es necesario aplicar técnicas de Machine Learning. A continuación, se debe realizar una evaluación de los resultados para comprobar si son relevantes, y luego estos son presentados en un lenguaje simple y de negocios.
Big Data: muy similar al Data Science y el utilizado para el Machine Learning
Ahora, la principal diferencia entre el Big Data y el Data Science, proviene en su centro de experticia. Mientras que el Data Science se encarga de la recopilación de datos y su análisis, el Big Data se centra también en recopilar información, pero de datos de gran tamaño. ¿Por qué es necesario si ya tenemos el Data Science? Pues, sucede que cuando un conjunto de datos supera el orden de Terabytes (TB), estos son muy difíciles de procesar.
Un solo ordenador no es capaz de almacenar ni digerir tales tamaños de datos. Por lo tanto, es imposible analizarlos a través de los métodos tradicionales utilizados en el Data Science. Es aquí cuando el Big Data entra en juego. En un proyecto de este tipo, se deben implementar herramientas especializadas que permitan acceder a los datos de gran tamaño. Se pueden utilizar bases de datos y sistemas de procesamiento, así como tecnologías que se encargan del análisis de la información a medida que esta se genera.
Otra forma de diferenciar el Big Data del Data Science y el Machine Learning, es notar que este sistema necesita de un clúster de CPUs. El objetivo de ello es que permite distribuir la carga de datos entre las diferentes máquinas. Esto otorga un mayor control sobre el conjunto de datos y facilita el análisis. Sin embargo, se trata de una infraestructura con limitaciones, por lo que es necesario conseguir una que se adapte a los objetivos.
Machine Learning
El Machine Learning, traducido al español como aprendizaje automático, es una ciencia que permite a los ordenadores aprender por cuenta propia, sin necesidad de programarlos. Hasta aquí, es muy fácil diferenciar el Machine Learning del Big Data y Data Science. Para poder obtener la información de aprendizaje, se necesitan dos elementos imprescindibles. El primero es un conjunto de grandes datos para analizar, y el segundo, un algoritmo que se encargue del proceso de análisis.
El Machine Learning es utilizado en el Data Science para poder analizar datos de manera automatizada. Una vez identificados y comprendidos los datos importantes y relevantes para nuestro problema, el sistema los procesa e identifica patrones. De esta manera, es capaz de hacer predicciones para reducir la incertidumbre y arbitrariedad y asistir en la toma de decisiones. Si todavía se te hace algo confuso, puedes resumirlo de la siguiente forma: El Machine Learning funciona como un método de análisis en un proyecto de Data Science, en el cual también se puede hacer uso del Big Data.