Data Science vs. Inteligência Artificial – Quais são as diferenças?

Com o avanço tecnológico, surgiram muitas oportunidades de carreira. Certamente, você deve estar ciente da inteligência artificial e da ciência de dados. Bem, essas duas são as tecnologias mais importantes que estão em alta nos dias de hoje. É altamente procurado em todo o mundo e é por isso que indivíduos com as habilidades desejadas também são procurados. Como você pode se perguntar qual é exatamente a diferença entre os dois, vamos explorar este post de uma maneira melhor.

É a ciência de dados que usa inteligência artificial em determinadas operações, mas não totalmente. A ciência de dados também contribui para a IA até certo ponto. Muitas pessoas estão entendendo que a Ciência de Dados contemporânea nada mais é do que Inteligência Artificial, mas isso não é verdade. Vamos entender mais sobre Data Science vs. Inteligência Artificial para maior clareza.

O que é Ciência de Dados?

A ciência de dados é um setor de tendências que lidera no campo de TI hoje. Diz-se que abriu espaço em quase todos os setores. É uma versão ampla que costuma estar associada ao processamento dos dados e seu sistema. O foco da ciência de dados é coletar conjuntos de dados para obter informações valiosas. Nesse setor, os dados funcionam como combustível que ajudam a reunir todas as informações importantes associadas à organização. Assim fica fácil identificar as tendências que estão dominando o mercado atualmente.

Inclui diferentes campos subjacentes, como matemática, estática e programação, para citar alguns. O papel de um cientista de dados é ter um bom conhecimento nesses assuntos, juntamente com o conhecimento de algoritmos de aprendizado de máquina para entender os padrões e tendências nos dados. Isso requer muita dedicação, foco e habilidades.

Existe um certo processo de ciência de dados que precisa ser entendido. Inclui manipulação, extração de dados, visualização e manutenção de dados, para citar alguns. Com a ajuda de cientistas de dados, as indústrias podem tomar decisões baseadas em dados. Além disso, eles também podem avaliar o desempenho e ver se algumas mudanças precisam ser feitas para aumentar seu desempenho.

Recomendado para você: Technology Digging on Deep Data: A Real-World Global Treasure Hunt.

O que é Inteligência Artificial?

Ao contrário da ciência de dados, está a inteligência artificial (IA). É inteligência baseada em máquina. Este tipo de tecnologia foi projetado para postar a inteligência humana natural. O melhor desse tipo de inteligência é que você pode impor e até simular a inteligência humana na máquina. Esse tipo de tecnologia faz uso de diversos algoritmos que auxiliam no auxílio de ações autônomas. Muitos algoritmos tradicionais de Inteligência Artificial declararam claramente seus objetivos.

Nos dias de hoje, é uma tendência contemporânea dos algoritmos de IA, que é como entender os padrões de dados em profundidade e, em seguida, chegar ao objetivo certo. Esse tipo de inteligência também faz uso de muitos princípios de engenharia de software para criar soluções para problemas existentes. Você pode estar ciente de gigantes como Amazon, Google e Facebook. Bem, eles estão resultando em alavancar a tecnologia de Inteligência Artificial para criar um sistema autônomo.

Falando nisso, um desses melhores exemplos é o AlphaGo do Google. É um sistema autônomo Go-playing que até conseguiu derrotar Ke Jie, que tem sido o jogador número 1 em AlphaGo. Este AlphaGo fez uso completo das Redes Neurais Artificiais que foram inspiradas na neurose dos humanos que apreenderam a informação ao longo do tempo.

Quais são as diferenças?

Agora que você tem uma compreensão clara da ciência de dados e da Inteligência Artificial, você pode ter algumas dúvidas em mente. Mais especificamente, você pode se perguntar – qual poderia ser a opção certa para escolher. Inteligência Artificial ou Ciência de Dados? As informações abaixo podem ajudá-lo a entender a diferença e pular na decisão.

1. Escopo

Existe uma ampla gama de escopo para a ciência de dados. Isso significa que, para coletar dados, não há limites. Inclui diferentes operações de dados que obviamente não estão presentes na Inteligência Artificial. Não importa de qual fonte e por quais meios você colete os dados, bem, você não ficará desapontado ou restrito em nenhum momento.

No caso da inteligência artificial, bem, ela se restringe apenas à implementação de algoritmos de ML. Ele não possui uma ampla gama de escopo como a ciência de dados, e é por isso que a ciência de dados é mais procurada, considerando a perspectiva do escopo em mente.

2. A Necessidade

A ciência de dados é importante para descobrir os padrões ocultos que estão disponíveis nos dados. No caso da IA, é completamente diferente. A IA está associada à concessão de autonomia que está sendo feita ao modelo de dados. A ciência de dados também é usada para criar modelos com a ajuda de insights estatísticos.

Considerando que o uso de Ai é para construir modelos que emulem a cognição e também a compreensão do ser humano. Juntamente com o escopo, a necessidade de ciência de dados também é mais ampla, e é por isso que ela é mais procurada.

3. Aplicações

As aplicações de Inteligência Artificial são usadas em diferentes setores, como o setor de transporte, setor de saúde, setor de automação, indústria de robótica e até mesmo a indústria de manufatura, para citar alguns.

Se você contar a perspectiva da ciência de dados nos diferentes setores, bem, ela é bem mais ampla em sua maneira. É usado no campo dos mecanismos de pesquisa da Internet, como Yahoo, Google, campo de marketing, Bing, campo de publicidade e até mesmo no setor bancário, para citar alguns. Isso significa que, em nível global, em menos tempo, a Inteligência Artificial pode ser usada.

Você pode gostar de: 7 Ocupações Insubstituíveis pela Inteligência Artificial (IA).

4. Escala de pagamento

“As coisas que vimos acima foram a perspectiva geral de colocar a ciência de dados em uso ou inteligência artificial. Mas quem trabalha neste setor também tem melhores oportunidades de carreira.” – conforme discutido por Marcel Kasprzak, diretor administrativo da NeuroSYS, em uma de suas postagens recentes no blog sobre AI & Data Science payscale.

Falando nisso, o cientista de dados pode ganhar cerca de US$ 113 mil por ano nos Estados Unidos. Também há espaço para tal especialista obter um bom aumento no futuro até US$ 154 mil por ano. Ao contrário disso, Engenheiros que trabalham com Inteligência Artificial podem ganhar cerca de US$ 107 mil por ano. Também há espaço para esses especialistas obterem um bom aumento no futuro até US$ 107 mil por ano, mas isso depende de seu desempenho, experiência e da empresa em que trabalham.

5. Tipo de dados

A Inteligência Artificial geralmente consiste em dados que estão em um formato padronizado. Agora, isso pode ser no tipo de incorporação ou nas formas vetoriais. No entanto, se você considerar os dados em que consiste a ciência de dados, terá muitas opções.

Existem tantos tipos de dados que você pode ver, como dados que estão em um formato estruturado. Formato semi-estruturado e no formato do tipo não estruturado. Esta é a principal razão pela qual você deve obter dados de qualidade da ciência de dados e pode até confiar nos mesmos.

6. O Objetivo

“O foco da Inteligência Artificial é gerar um processo que seja automatizado por natureza. Obtém a autonomia do modelo de dados.” – conforme explicado por Vijay Pasupulati, CEO da OdinSchool, em uma de suas entrevistas recentes.

No entanto, o objetivo principal da ciência de dados é procurar padrões que, idealmente, não sejam tão facilmente visíveis nos dados. Isso significa que pode haver um determinado código ou padrão que precisa ser descoberto. Somente especialistas podem revelar tais dados.

No entanto, se você considerar o propósito de ambas as tecnologias, bem, elas têm seus próprios objetivos e, é claro, diferem bastante uma da outra.

7. Ferramentas usadas

Indo além, a ciência de dados usa as ferramentas que são comumente usadas em IA também. O motivo é claro, o que foi declarado anteriormente também, a ciência de dados inclui diferentes etapas para analisar os dados e até mesmo obter melhores insights dos mesmos.

Avançando na ciência de dados, as ferramentas mais usadas são Python, Keras, SPSS e SAS, para citar algumas. No caso da inteligência artificial, as ferramentas mais utilizadas são Shogun, Mahout, Kaffe e TensorFlow Scikit-learn, para citar algumas.

8. Processo e Técnicas

Em termos de Processos e Técnicas, ambas as tecnologias funcionam de maneiras diferentes. A ciência artificial tem um processo que inclui eventos futuros. Esses eventos podem ser previstos com a ajuda de um modelo preditivo. Se considerarmos o processo de ciência de dados, existem algumas etapas incluídas, como análise, visualização, previsão e até pré-processamento de dados, para citar algumas.

Fora isso, as tecnologias que são utilizadas na Inteligência Artificial consistem nos algoritmos dos computadores. Ajuda na resolução do problema. Mas se você contar a ciência de dados, bem, existem tantos métodos estatísticos que estão sendo usados.

Você também pode gostar: Uso de Inteligência Artificial (IA) no design moderno de UI e UX.

Conclusão

Como podemos ver neste post sobre Ciência de Dados vs. Inteligência Artificial, ambos os termos são de alguma forma usados ​​de forma intercambiável. Sem dúvida, se você deseja um domínio amplo, é a inteligência artificial que ainda precisa ser explorada. Mas se você considerar a ciência de dados, bem, este é um desses campos que usa uma parte da IA ​​para criar as ocorrências de eventos.

No entanto, também se concentra na transferência de dados para visualização e análise adicionais. É por isso que, se você quiser concluir no final, bem, é a ciência de dados que pode realizar a análise de dados, enquanto a IA é apenas uma ferramenta que cria os produtos de uma maneira melhor usando a autonomia.