No podemos decidir cuál es el mejor, porque ambos tienen un buen futuro en el siglo XXI.
Por lo tanto, depende de usted decidir en función de su conjunto de habilidades y conocimientos.
- El aprendizaje automático utiliza análisis estadísticos para particionar datos. Un ejemplo sería este: lea los comentarios escritos por varias personas en Yelp y prediga a partir de los comentarios si la persona hubiera marcado un restaurante de 4 o 5 estrellas. Si eso no es suficiente, también podría utilizar el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo se usa para procesar datos como archivos musicales, imágenes, incluso datos de texto como lenguajes naturales, donde los datos son enormes, pero su tipo es muy diverso.
- Data Science ahora eres un científico de datos, y lo que harías se llama Data-science. Cualquier cosa que hagas puede ser vista o no por personas ajenas a tu empresa, como personas que le hacen varias preguntas a Alexa si trabajas para Amazon, o personas que hacen preguntas para aceptar Google si trabajas para Google. O puede que no vean nada de lo que haces. Sus funciones ayudarían a las empresas a diseñar mejor las cosas. Para hacer todo esto, es posible que necesite mucha experiencia en el manejo de datos y el conocimiento de algunos lenguajes de programación.
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