Qual é a diferença entre ciência de dados e inteligência artificial?
Tanto a ciência de dados quanto a inteligência artificial (IA) são termos gerais para métodos e técnicas relacionados à compreensão e ao uso de dados digitais. As organizações modernas coletam informações de uma variedade de sistemas físicos e on-line sobre todos os aspectos da vida humana. Temos dados de texto, áudio, vídeo e imagem disponíveis em grandes quantidades. A ciência de dados combina ferramentas estatísticas, métodos e tecnologia para gerar significado a partir dos dados. A Inteligência Artificial leva isso um passo adiante e usa os dados para resolver problemas cognitivos comumente associados à inteligência humana, como aprendizado, reconhecimento de padrões e expressão semelhante à humana. É uma coleção de algoritmos complexos que “aprendem” à medida que avançam, tornando-se melhores na resolução de problemas com o tempo.
Semelhanças entre ciência de dados e inteligência artificial
Tanto a IA quanto a ciência de dados incluem ferramentas, técnicas e algoritmos para analisar e utilizar grandes volumes de dados. A seguir estão algumas semelhanças.
Aplicações preditivas
Tanto a inteligência artificial quanto as tecnologias de ciência de dados fazem previsões com base em novos dados, como resultado da aplicação de modelos e métodos aprendidos na análise de dados anteriores. Por exemplo, prever futuras vendas mensais com base nos dados de anos anteriores é um exemplo de análise de dados de séries temporais na ciência de dados.
Da mesma forma, um carro autônomo é um exemplo de sistema preditivo de inteligência artificial. Quando um carro autônomo está na estrada, ele calcula a distância até o carro da frente e a velocidade dos dois carros. Ele mantém sua velocidade a uma taxa que evitaria um acidente, com base na previsão da frenagem repentina do carro da frente.
Requisitos de qualidade de dados
Tanto a IA quanto as tecnologias de ciência de dados fornecem resultados menos precisos se os dados de treinamento forem inconsistentes, tendenciosos ou incompletos. Por exemplo, a ciência de dados e os algoritmos de IA podem:
- Filtre os novos dados se eles forem completamente novos e não estiverem no conjunto de dados original.
- Priorize atributos específicos no conjunto de dados em relação a todos os outros se os dados de entrada não tiverem variação.
- Crie informações inexistentes ou fictícias porque os dados de entrada eram falsos.
Machine learning
O machine learning (ML) é considerado um subtipo da ciência de dados e da IA. Isso significa que todos os modelos de ML são considerados modelos de ciência de dados e todos os algoritmos de ML também são considerados algoritmos de IA. Há um equívoco comum de que toda IA usa ML, mas esse não é o caso. O ML nem sempre é necessário em soluções complexas de IA. Da mesma forma, nem todas as soluções de ciência de dados envolvem ML.
Principais diferenças: ciência de dados em comparação com inteligência artificial
A ciência de dados envolve a análise de dados para determinar padrões subjacentes e pontos de interesse para fazer previsões. A ciência de dados aplicada usa os modelos e métodos usados na análise de dados e os aplica a novos dados em situações do mundo real para fornecer resultados probabilísticos. Em contraste, a IA usa técnicas aplicadas de ciência de dados e outros algoritmos para compor e executar sistemas complexos baseados em máquinas que se aproximam da inteligência humana.
A ciência de dados também pode ser usada em outras aplicações além da IA e da ciência da computação.
Objetivos
O objetivo da ciência de dados é aplicar modelos e métodos estatísticos e computacionais existentes para entender pontos de interesse ou padrões nos dados coletados. Os resultados são predeterminados e fáceis de definir desde o início. Por exemplo, você pode usar dados para prever vendas futuras ou identificar quando uma peça de maquinário está pronta para reparo.
O objetivo da IA é usar computadores para produzir um resultado a partir de novos dados complexos que seja indistinguível do raciocínio humano inteligente. Os resultados são genéricos e difíceis de definir, por exemplo, gerar texto criativo ou gerar imagens a partir de texto. Os detalhes do conjunto de problemas são muito grandes para serem definidos com precisão e o sistema de IA interpreta o problema sozinho.
Escopo
A ciência de dados tem um escopo menor, pois o resultado é predeterminado. O processo começa com a identificação de perguntas que podem ser respondidas a partir de dados. O escopo inclui:
- Coleta e pré-processamento de dados.
- Aplicação de modelos e algoritmos apropriados aos dados para responder a essas perguntas.
- Interpretando os resultados.
Em contraste, a IA tem um escopo muito mais amplo e as etapas variam de acordo com o problema que está sendo resolvido. O processo começa identificando uma tarefa manual trabalhosa ou uma tarefa de raciocínio complexa que os humanos realizam com sucesso e queremos que a máquina replique. O escopo pode incluir:
- Análise exploratória de dados.
- Dividindo a tarefa em componentes algorítmicos para formar um sistema.
- Coletar dados de teste para revisar e refinar a adequação do fluxo lógico e a complexidade do sistema.
- Testando o sistema.
Methods
A ciência de dados tem uma grande variedade de técnicas para modelar dados. A seleção da técnica correta depende dos dados e da pergunta que está sendo feita. Isso inclui regressão linear, regressão logística, detecção de anomalias, classificação binária, agrupamento k-means, análise de componentes principais e muito mais. A análise estatística aplicada incorretamente produzirá resultados inesperados.
As aplicações de IA geralmente dependem de componentes complexos, pré-construídos e produzidos. Isso pode incluir reconhecimento facial, processamento de linguagem natural, aprendizado por reforço, gráficos de conhecimento, inteligência artificial generativa (IA generativa ) e muito mais.
Aplicações: ciência de dados em comparação com inteligência artificial
A ciência de dados pode ser aplicada em qualquer lugar onde haja dados de qualidade e um modelo suficientes para ajudar a responder a uma pergunta específica. As aplicações incluem:
- Previsão de demanda de vendas.
- Detecção de fraudes.
- Probabilidades esportivas.
- Avaliação de riscos.
- Previsão do consumo de energia.
- Otimização da receita.
- Processos de seleção de candidatos.
As aplicações de IA são quase infinitas. As aplicações populares incluem:
- Linhas de produção robóticas.
- Chatbots.
- Sistemas de reconhecimento biométrico.
- Análise de imagens médicas.
- Manutenção preditiva.
- Planejamento urbano.
- Personalização de marketing.
Carreiras: ciência de dados em comparação com inteligência artificial
O foco principal de um cientista de dados geralmente é técnico, trabalhando profundamente nos dados. Os cientistas de dados podem trabalhar na coleta e no processamento de dados, escolhendo os modelos certos para os dados e interpretando os resultados para fazer recomendações. O trabalho pode ocorrer em softwares ou sistemas específicos, ou até mesmo nos próprios sistemas de construção.
Tipos de funções
Os trabalhos em ciência de dados incluem cientista de dados, analista de dados, engenheiro de dados, engenheiro de machine learning, cientista pesquisador, especialista em visualização de dados, funções de analista de campo específico e muito mais. A IA também abrange todas essas funções. No entanto, como o escopo do campo é tão amplo, há muitas outras funções associadas e áreas de foco de trabalho, como desenvolvedor de software, gerente de produto, especialista em marketing, testador de IA, engenheiro de IA e muito mais.
Conjunto de habilidades
Os cientistas de dados têm habilidades na aplicação prática de métodos estatísticos e algorítmicos para qualificar e analisar dados para encontrar insights relevantes. Os cientistas de dados precisam ter experiência em matemática estatística e ciência da computação e proficiência em ferramentas aplicáveis.
Dependendo da função na IA, o conjunto de habilidades necessárias pode ser mais técnico ou baseado em habilidades sociais. Em algumas funções, talvez não seja necessária experiência técnica. Por exemplo, um desenvolvedor de software de IA precisaria de conhecimento prático de linguagens de programação, bibliotecas e ferramentas relevantes. No entanto, um testador de IA para uma ferramenta de IA generativa exigiria habilidades linguísticas, pensamento criativo e compreensão de como os usuários deveriam interagir com o sistema.
Progressão na carreira
À medida que as ferramentas e os fluxos de trabalho de ciência de dados se tornam mais automatizados e produtivos, o número de funções puras de ciência de dados diminui. Profissionais de ciência de dados que buscam funções puras em ciência de dados tendem a usar aplicações acadêmicas e de ponta. As funções de analista em que o cientista de dados é dono da operação das ferramentas permanecem relevantes. De uma função júnior, os cientistas de dados ganham posições mais seniores, passam para o gerenciamento de pessoas ou projetos e até mesmo progridem para diretores de dados.
Dependendo do foco da função de IA em si, a progressão na carreira pode ser esperada da mesma forma. Você pode progredir para diretor de tecnologia, diretor de marketing, diretor de produto e assim por diante. Pensar criticamente sobre quais trabalhos serão automatizados nos próximos dez anos pode ajudar a preparar uma direção de carreira para o futuro.
Resumo das diferenças: ciência de dados em comparação com inteligência artificial
| Ciência de dados |
Inteligência artificial |
|
| O que é isso? |
O uso de modelagem estatística e algorítmica para obter insights a partir de dados. |
Um termo de amplo espectro para aplicações baseadas em máquinas que imitam a inteligência humana. |
| Mais adequada para |
Responder a uma pergunta a partir de um conjunto de dados. |
Concluir uma tarefa humana complexa com eficiência. |
| Methods |
Regressão linear, regressão logística, detecção de anomalias, classificação binária, agrupamento k-means, análise de componentes principais e muito mais. |
Reconhecimento facial, processamento de linguagem natural, aprendizado por reforço, gráficos de conhecimento, IA generativa e muito mais. |
| Escopo |
Perguntas predefinidas que podem ser respondidas a partir dos dados. |
Amplo e difícil de definir — baseado em tarefas. |
| Implementação |
Usa uma variedade de ferramentas diferentes para capturar, limpar, modelar, analisar e relatar dados. |
Depende da tarefa. Normalmente, depende de componentes complexos, pré-fabricados e produzidos. |
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