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🤔Diferencias principales entre ML y DL Machine Learning - utiliza algoritmos de aprendizaje estadístico para encontrar patrones en los datos disponibles y realizar predicciones y clasificaciones sobre nuevos datos. El ML también comprende tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado. Deep Learning - se basa en modelos de redes neuronales multicapa para realizar tareas complejas. Existe una diferencia significativa en las capacidades y aplicaciones de ambos. Comprenderlos es esencial para saber cuál usar en los proyectos y obtener los mejores resultados. ✅ Características de los datos Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan mejor con grandes volúmenes de datos, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan generalmente para conjuntos de datos más pequeños. De hecho, el uso de modelos de DL complejos en conjuntos de datos pequeños y simples da como resultado resultados inexactos y una alta varianza, un error que suelen cometer los principiantes en el campo. Los algoritmos de DL son capaces de aprender de datos no etiquetados o no estructurados, mientras que los modelos de ML generalmente aprenden a procesar datos estructurados. ✅ Complejidad Los algoritmos de aprendizaje profundo son mucho más complejos que los modelos de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo (DL) es ideal para la toma de decisiones de alta complejidad, como recomendaciones, reconocimiento de voz, clasificación de imágenes, etc. En esencia, la resolución de problemas a gran escala. ✅ Tiempo y costo de computación El tiempo de entrenamiento asociado con los modelos de DL es mayor que el de los modelos de aprendizaje automático (ML). Dado que el DL implica cálculos matemáticos complejos, el tiempo de ejecución puede variar de horas a semanas. Por otro lado, el período de ejecución de los modelos de ML puede variar de segundos a horas. Por lo tanto, el costo de computación y los recursos son menores para el ML que para los modelos de DL.

🤓Los libros son la prioridad en el aprendizaje si aún no los has leído, guarda esta publicación en tus favoritos y vuelve a leerla una vez que hayas terminado. 📘Fundamentals of Data Engineering Joe Reis y Matt Housley ofrecen una prueba de lo que significa ser ingeniero de datos y repasan los conceptos de generación, ingesta, orquestación, transformación, almacenamiento y gobernanza de datos. 📙The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling Si bien los clásicos lo llaman simplemente Kimball, todos hemos pasado por eso. Si aún no lo has leído o no entiendes qué es el Modelo de Kimball, ¡es hora de hacerlo! El libro nos introduce a los conceptos de: - Diseño de Esquemas en Estrella - Arquitectura de Dimensiones y Tablas de Hechos - Dimensiones de Cambio Lento (SCD) - Dimensiones Conformadas - Arquitectura de Bus 📗Designing Data-Intensive Applications Este libro es importante para quienes desarrollan software, ya que les brindará información sobre cómo decidir qué tecnologías utilizar y cómo funcionan internamente. El libro combina ejemplos del mundo real con la investigación sobre bases de datos y arquitecturas de pilas de datos modernas, enseñando a abordar las decisiones y las compensaciones. . . . . . #DataScience #Educación #BigData #Data #AnálisisDeDatos #CienciaDeDatos

🤔Data Engineer 🆚 Data Scientist 🆚 Data Analyst Data Analyst: Persona especializada en interpretar datos numéricos pasados y actuales para encontrar respuestas a preguntas empresariales y ayudar a los líderes empresariales a tomar mejores decisiones. (También conocido como Analista de Negocios en el ámbito empresarial). Enfoque: Narración de historias, análisis de tendencias, presentación de simulaciones empresariales, comprensión de los requisitos del negocio, creación de visualizaciones. Data Scientist: Persona especializada en la creación de modelos analíticos y predictivos (con datos proporcionados por ingenieros de datos) para interpretar datos complejos. Enfoque: Aplicación de herramientas estadísticas/de aprendizaje automático para clasificar patrones, determinar su solidez y relaciones, cuantificar la relación causa-efecto, y entrenar y optimizar modelos de aprendizaje automático. Data Engineer: Persona especializada en la creación, prueba, optimización y mantenimiento de los ecosistemas de datos que permiten a los científicos y analistas de datos realizar su trabajo. Enfoque: Diseñar la infraestructura de big data y prepararla para su análisis, crear consultas complejas para crear “tuberías”, limpiar conjuntos de datos y organizar problemas en el sistema programado. . . . Fuente: jeffwinterinsights . #data #business #datascientist #datascience #cienciadedatos #profesionales #dataengineer #analisisdedatos #MachineLearning #DataGrowth

📈Tableau 🆚 Power BI Comprende mejor las fortalezas y debilidades de cada herramienta, comparemos Power BI y Tableau en función de varias características clave. . . . . . #business #data #powerbi #tableu

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