Bienvenidos al mundo de las ciencias y el aprendizaje automático, porque aunque suele haber muchas confusiones sobre su origen, definición y funciones, lo cierto es que Machine Learning y Data Science son cosas completamente diferentes.

Y aunque no pareciera ser confuso, para muchas industrias y personas con intereses de estudio en la materia suelen confundirse al respecto.

Sin embargo aquí te explicamos las diferencias entre ambos conceptos de la tecnología para que no te digan y no te cuenten.

Comencemos primero con la Data Science, que se creó para extraer información y conocimiento directamente de los datos.

Machine Learning Data Science diferencias 1
Créditos: Emeritus

Además, la Ciencia de Datos, como su nombre lo dice, estudia el comportamiento de estos caracteres para entender su relación con la realidad.

En tanto, el Machine Learning es un aprendizaje automático que se enfoca en ordenadores y trabaja con ellos de forma directa.

¿Machine Learning y Data Science se pueden complementar?

Esto se debe a que el Aprendizaje Automático construye modelos predictivos para obtener conclusiones sobre los datos usados.

Al fin del día, ambos conceptos se relacionan entre sí, sin la necesidad de parecerse o ser conceptos similares.

De hecho, su relación principal es que Machine Learning enseña a los ordenadores cómo aprender de los datos.

Machine Learning Data Science diferencias 2
Créditos: Zuhike

Y es gracias a ese conocimiento de datos que científicos utilizan modelos predictivos y así desarrollarse.

En teoría, también la Ciencia de Datos es la base del conocimiento de los ordenadores, pero éste es enseñado en el Aprendizaje Automático

Así, tal como lo hacen los humanos, pero con la diferencia de ser ordenadores y únicamente seguir las indicaciones.

Recuerda que en Desafío Latam tenemos carreras en tecnología diseñadas en bootcamp para que puedas comenzar o aprender algo nuevo.

Escríbenos a nuestro whatsapp para brindarte atención específica y ofrecerte un curso especializado para ti.