Ciencia de datos versus inteligencia artificial: ¿cuáles son las diferencias?

Con el avance tecnológico, han surgido tantas oportunidades profesionales. Seguramente, es posible que conozca la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Bueno, estas dos son las tecnologías más cruciales que están de moda en la actualidad. Tiene una gran demanda en todo el mundo y es por eso que las personas con las habilidades deseadas también tienen demanda. Como puede preguntarse cuál es exactamente la diferencia entre los dos, exploremos esta publicación de una mejor manera.

Es la ciencia de datos que utiliza la inteligencia artificial en determinadas operaciones pero no en su totalidad. La ciencia de datos también contribuye a la IA hasta cierto punto. Mucha gente está entendiendo que la ciencia de datos contemporánea no es más que inteligencia artificial, pero eso no es cierto en absoluto. Comprendamos más sobre la ciencia de datos frente a la inteligencia artificial para mayor claridad.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un sector de tendencia que ha estado liderando en el campo de TI en la actualidad. Se ha dicho que ha hecho espacio en casi todas las industrias. Es una versión amplia que suele asociarse con el proceso de los datos y su sistema. El enfoque de la ciencia de datos es tomar conjuntos de datos para obtener información valiosa. En tal sector, los datos funcionan como combustible que ayuda a recopilar toda la información importante asociada con la organización. De esta manera, es fácil identificar las tendencias que gobiernan el mercado actualmente.

Incluye diferentes campos subyacentes, como Matemáticas, Estática y programación, por nombrar algunos. El papel de un científico de datos es tener un buen conocimiento en estos temas junto con el conocimiento de algoritmos de aprendizaje automático para comprender los patrones y tendencias en los datos. Esto requiere bastante dedicación, enfoque y habilidades.

Hay un cierto proceso de ciencia de datos que necesita ser entendido. Incluye manipulación, extracción de datos, visualización y mantenimiento de datos, por nombrar algunos. Con la ayuda de los científicos de datos, las industrias pueden tomar decisiones basadas en datos. Además, también pueden evaluar el rendimiento y ver si es necesario realizar algunos cambios para mejorar su rendimiento.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Al contrario de la ciencia de datos, está la inteligencia artificial (IA). Es inteligencia basada en máquinas. Este tipo de tecnología ha sido diseñada para publicar la inteligencia humana natural. La mejor parte de este tipo de inteligencia es que puede imponer e incluso simular la inteligencia humana en la máquina. Este tipo de tecnología utiliza muchos algoritmos que ayudan a ayudar en las acciones autónomas. Muchos algoritmos de inteligencia artificial tradicionales establecieron claramente sus objetivos.

En la actualidad, la tendencia de los algoritmos de IA contemporáneos es como comprender los patrones de datos en profundidad y luego encontrar el objetivo correcto. Este tipo de inteligencia también hace uso de muchos principios de ingeniería de software para crear soluciones a problemas existentes. Es posible que conozca gigantes como Amazon, Google y Facebook. Bueno, están dando como resultado el aprovechamiento de la tecnología de Inteligencia Artificial para crear un sistema autónomo.

Hablando de eso, uno de esos mejores ejemplos es AlphaGo de Google. Se trata de un sistema autónomo de juego de Go que incluso ha conseguido derrotar a Ke Jie, que ha sido el jugador experto número 1 de AlphaGo. Este AlphaGo hizo un uso completo de las redes neuronales artificiales que se inspiraron en la neurosis de los humanos que captaron la información con el tiempo.

¿Cuáles son las diferencias?

Ahora que tiene una comprensión clara de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, es posible que tenga algunas dudas en su mente. Más específicamente, puede preguntarse cuál podría ser la opción correcta para elegir. ¿Es la inteligencia artificial o la ciencia de datos? La siguiente información puede ayudarlo a comprender la diferencia y tomar una decisión.

1 Alcance

Existe una amplia gama de posibilidades para la ciencia de datos. Es decir, para recopilar datos no hay límites. Incluye diferentes operaciones de datos que, por supuesto, en Inteligencia Artificial no están presentes. No importa de qué fuente y a través de qué medio recopile los datos, bueno, no se sentirá decepcionado ni restringido en ningún momento.

En el caso de la inteligencia artificial, pues solo se restringe a la implementación de algoritmos ML. No tiene un amplio rango de alcance como la ciencia de datos, por lo que la ciencia de datos tiene más demanda teniendo en cuenta la perspectiva del alcance.

2. La necesidad

La ciencia de datos es importante para descubrir los patrones ocultos que están disponibles en los datos. En el caso de la IA, es completamente diferente. La IA está asociada con la impartición de autonomía que se le está haciendo al modelo de datos. La ciencia de datos también se utiliza para crear modelos con la ayuda de conocimientos estadísticos.

Mientras que el uso de Ai es construir modelos que emulan la cognición y también la comprensión del ser humano. Junto con el alcance, la necesidad de la ciencia de datos también es más amplia, por lo que tiene una mayor demanda.

3. Aplicaciones

Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial se utilizan en diferentes sectores, como la industria del transporte, el sector de la salud, el sector de la automatización, la industria de la robótica e incluso la industria manufacturera, por nombrar algunos.

Si cuenta la perspectiva de la ciencia de datos en las diferentes industrias, es bastante más amplia en su forma. Se utiliza en el campo de los motores de búsqueda de Internet como Yahoo, Google, campo de marketing, Bing, campo publicitario e incluso el sector bancario, por nombrar algunos. Esto significa que, a nivel mundial en menos tiempo, se puede utilizar la Inteligencia Artificial.

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4. Escala salarial

“Las cosas que vimos arriba fueron la perspectiva general de poner en uso la ciencia de datos o la inteligencia artificial. Pero quienes trabajan en este sector también tienen mejores oportunidades de carrera”. – como lo discutió Marcel Kasprzak, el Director Gerente de NeuroSYS, en una de sus publicaciones de blog recientes sobre la escala de pago de AI & Data Science.

Hablando de eso, el científico de datos puede ganar alrededor de US $ 113k por año en los Estados Unidos. También hay margen para que un experto de este tipo obtenga una buena subida en el futuro de hasta 154 000 USD al año. Por el contrario, los ingenieros que trabajan en inteligencia artificial pueden ganar alrededor de US $ 107k por año. También hay margen para que estos expertos obtengan un buen aumento en el futuro hasta US$107k por año, pero eso depende de su desempeño, experiencia y la empresa en la que trabajan.

5. Tipo de datos

La inteligencia artificial generalmente consiste en datos que están en una forma estandarizada. Ahora, eso puede ser en forma de incrustaciones o formas vectoriales. Sin embargo, si considera los datos en los que consiste la ciencia de datos, tendrá muchas opciones.

Hay tantos tipos de datos que puede ver, como datos que están en un formato estructurado. Formato semiestructurado y en formato de tipo no estructurado. Esta es la razón principal por la que debe obtener datos de calidad de la ciencia de datos e incluso puede confiar en los mismos.

6. El objetivo

“El enfoque de la Inteligencia Artificial es generar un proceso de naturaleza automatizada. Obtiene la autonomía del modelo de datos”. – como explica Vijay Pasupulati, el CEO de OdinSchool, en una de sus recientes entrevistas.

Sin embargo, el objetivo principal de la ciencia de datos es buscar patrones que idealmente no son tan fácilmente visibles en los datos. Esto significa que puede haber un determinado código o patrón que deba descubrirse. Solo los expertos pueden revelar tales datos.

Sin embargo, si considera el propósito de ambas tecnologías, tienen sus propios objetivos y, por supuesto, difieren entre sí en gran medida.

7. Herramientas utilizadas

Yendo más allá, la ciencia de datos utiliza las herramientas que también se usan con bastante frecuencia en la IA. La razón es clara y también se mencionó anteriormente, la ciencia de datos incluye diferentes pasos para analizar los datos e incluso recopilar mejores conocimientos de los mismos.

Avanzando más en la ciencia de datos, las herramientas más utilizadas son Python, Keras, SPSS y SAS, por nombrar algunas. En el caso de la inteligencia artificial, las herramientas que más se utilizan son Shogun, Mahout, Kaffe y TensorFlow Scikit-aprenda por nombrar algunas.

8. Proceso y Técnicas

En términos de Procesos y Técnicas, ambas tecnologías funcionan de muchas maneras diferentes. La ciencia artificial tiene un proceso que incluye eventos futuros. Estos eventos se pueden pronosticar con la ayuda de un modelo predictivo. Si consideramos el proceso de la ciencia de datos, se incluyen ciertos pasos, como el análisis, la visualización, la predicción e incluso el preprocesamiento de datos, por nombrar algunos.

Aparte de esto, las tecnologías que se utilizan en la Inteligencia Artificial consisten en los algoritmos de las computadoras. Ayuda a resolver el problema. Pero si cuenta la ciencia de datos, bueno, hay tantos métodos estadísticos que se están utilizando.

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Conclusión

Como podemos ver en esta publicación sobre Data Science vs. Artificial Intelligence, ambos términos se usan indistintamente. No hay duda de que si desea un dominio amplio, entonces es la inteligencia artificial lo que aún está por explorar. Pero si considera la ciencia de datos, bueno, este es uno de esos campos que en sí mismo usa una parte de la IA para crear las ocurrencias de eventos.

Sin embargo, también se enfoca en transferir los datos para su posterior visualización y análisis. Es por eso que, si desea concluir al final, bueno, es la ciencia de datos la que puede realizar el análisis de datos, mientras que la IA es solo una herramienta que crea los productos de una mejor manera utilizando la autonomía.