Data Science vs Signal Processing

1. ¿El procesamiento de señales es parte de la ciencia de datos??
2. ¿El procesamiento de datos es igual que la ciencia de datos??
3. ¿El procesamiento de señal sigue siendo relevante??
4. ¿Cuál es la diferencia entre el procesamiento de la señal y el aprendizaje automático??

¿El procesamiento de señales es parte de la ciencia de datos??

La interacción de la ciencia y la tecnología de datos con el mundo es a través del procesamiento de señales: detectar, transcodificar, comprender y generar señales dependientes del tiempo y dependientes del espacio en el sentido más amplio. Esto incluye señales en redes ópticas, eléctricas, acústicas, químicas, biológicas, textuales y sociales.

¿El procesamiento de datos es igual que la ciencia de datos??

El procesamiento de datos ocurre cuando los datos se recopilan y se traducen en información utilizable. Generalmente realizado por un científico de datos o un equipo de científicos de datos, es importante que el procesamiento de datos se realice correctamente como para no afectar negativamente el producto final o la salida de datos.

¿El procesamiento de señal sigue siendo relevante??

El procesamiento de la señal analógica sigue siendo relevante para muchas aplicaciones del mundo real y siempre es el primer paso, incluso cuando muestrean y discretizan la señal para un mayor procesamiento digital.

¿Cuál es la diferencia entre el procesamiento de la señal y el aprendizaje automático??

Vemos que el aprendizaje automático puede hacer lo que el procesamiento de la señal puede, pero tiene una complejidad inherentemente mayor, con el beneficio de ser generalizable a diferentes problemas. Los algoritmos de procesamiento de la señal son óptimos para el trabajo en términos de complejidad, pero son específicos de los problemas particulares que resuelven.