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

Com o avanço tecnológico, há tantas oportunidades de carreira que surgiram. Certamente, você deve estar ciente de inteligência artificial e ciência de dados. Bem, essas duas são as tecnologias mais cruciais que estão em alta nos dias de hoje. É altamente procurado em todo o mundo e é por isso que os indivíduos com as habilidades desejadas também estão em demanda. 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 algumas das operações, mas não inteiramente. A ciência de dados também contribui para a IA até certo ponto. Muitas pessoas estão entendendo que a Data Science 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 vem liderando o campo de TI hoje. Diz-se que abriu espaço em quase todos os setores. É uma versão ampla que geralmente está associada ao processo dos dados e seu sistema. O foco da ciência de dados é assumir conjuntos de dados para obter informações valiosas. Nesse setor, os dados funcionam como combustível que ajuda 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. Há 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: Tecnologia em busca de dados profundos: uma caça ao tesouro global do mundo real.

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 projetada para postar a inteligência humana natural. A melhor parte 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 das ações autônomas. Muitos algoritmos tradicionais de Inteligência Artificial declararam claramente seus objetivos.

Nos tempos de hoje, é a 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 AlphaGo especialista número 1. Este AlphaGo fez uso completo das Redes Neurais Artificiais que foram inspiradas na neurose dos humanos que apreenderam as informações ao longo do tempo.

Quais são as diferenças?

Agora que você tem uma compreensão clara de ciência de dados e Inteligência Artificial, você pode ter algumas dúvidas em sua 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 tomar a decisão.

1. Escopo

Há uma ampla gama de escopo para a ciência de dados. Isso significa que para coletar dados não há limite. Inclui diferentes operações de dados que, obviamente, na Inteligência Artificial não estão presentes. Não importa de qual fonte e através de quais meios você coleta os dados, bem, você não ficará desapontado ou restringido em nenhum momento. No caso da inteligência artificial, bem, ela se restringe apenas à implementação de algoritmos de ML. Ele não tem 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 transmissão 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. Já o uso da Ai é construir os modelos que emulam a cognição e também a compreensão do humano. Juntamente com o escopo, a necessidade de ciência de dados também é mais ampla, e é por isso que é mais demandada.

3. Aplicativos

As aplicações de Inteligência Artificial são usadas em diferentes setores, como indústria de transporte, setor de saúde, setor de automação, indústria de robótica e até indústria de manufatura, para citar alguns. Se você contar a perspectiva da ciência de dados nos diferentes setores, bem, é bem mais amplo em sua maneira. Ele é usado no campo dos motores de busca da Internet, como Yahoo, Google, campo de marketing, Bing, campo de publicidade e até mesmo o setor bancário, para citar alguns. Isso significa que, em nível global em menos tempo, a Inteligência Artificial pode ser usada.

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

4. Salário

Falando nisso, o cientista de dados pode ganhar cerca de US$ 113 mil por ano nos Estados Unidos. Também há espaço para esse especialista obter uma boa caminhada no futuro de até US$ 154 mil por ano. Ao contrário disso, os Engenheiros que trabalham com Inteligência Artificial podem ganhar cerca de US$ 107 mil por ano. Também há espaço para que esses especialistas obtenham uma boa subida no futuro de até US$ 107 mil por ano, mas isso depende do desempenho, da experiência e da empresa em que trabalham.

5. Tipo de dados

A Inteligência Artificial geralmente consiste em dados que estão na forma padronizada. Agora, isso pode ser no tipo de embeddings ou nas formas vetoriais. No entanto, se você considerar os dados em que a ciência de dados consiste, terá muitas opções. Existem tantos tipos de dados que você pode ver, como os dados que estão em um formato estruturado. Formato semiestruturado e no formato de 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. No entanto, o objetivo principal da ciência de dados é procurar os padrões que, idealmente, não são tão facilmente visíveis nos dados. Isso significa que pode haver um determinado código ou padrão que precisa ser descoberto. Somente especialistas podem revelar esses dados. No entanto, se você considerar o propósito de ambas as tecnologias, bem, elas têm seus próprios objetivos e, é claro, diferem uma da outra em grande medida.

7. Ferramentas usadas

Indo além, a ciência de dados também usa as ferramentas que são comumente usadas em IA. A razão é clara que foi afirmada anteriormente também, a ciência de dados inclui diferentes etapas para analisar os dados e até mesmo coletar 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, TensorFlow Scikit-saiba citar algumas.

8. Processo e Técnicas

Em termos de Processos e Técnicas, ambas as tecnologias funcionam de maneira muito diferente. 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 o pré-processamento de dados, para citar alguns. Fora isso, as tecnologias que são utilizadas em Inteligência Artificial consistem em algoritmos em computadores. Ele ajuda na resolução do problema. Mas se você contar a ciência de dados, bem, existem muitos métodos estatísticos que estão sendo usados.

Você também pode gostar de: Uso de Inteligência Artificial (IA) no Modern UI & UX Design.

Conclusão

Como podemos ver neste post sobre Data Science 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, esse é um desses campos que usa uma parte da IA ​​para criar as ocorrências de eventos. No entanto, também se concentra na transferência dos 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 análise de dados onde a IA é apenas uma ferramenta que cria os produtos de uma maneira melhor usando autonomia.