Ciencia de datos vs IA: diferencia entre ciencia de datos e inteligencia artificial

La inteligencia artificial, también conocida como IA, y la ciencia de datos, se han convertido en las dos tecnologías más buscadas en la actualidad. Muchas veces, la gente piensa que es lo mismo, pero en realidad no son lo mismo. La Inteligencia Artificial se utiliza en el campo de la Ciencia de Datos para sus operaciones. Aquí ahora discutiremos los diferentes conceptos de Inteligencia Artificial vs Ciencia de Datos.

¿Qué es la ciencia de datos?

Ha habido un crecimiento significativo en la necesidad de procesamiento de datos para las industrias después de la explosión de datos masivos recopilados por ellos a través de varios medios de Internet, como una computadora portátil, un teléfono inteligente, una tableta, una computadora de escritorio, etc. Las empresas ahora dependen de los datos para hacer cualquier decisión relacionada con casi todo acerca de la organización. Estas decisiones se utilizan para mejorar los servicios y productos, mejorar y modificar, eliminar y agregar cosas diferentes, etc.

La ciencia de datos ha provocado una revolución masiva en casi todas las industrias. Las sociedades modernas están todas basadas en datos, y es por eso que la ciencia de datos se ha convertido en una parte crucial del mundo contemporáneo.

Hay muchos subcampos en la ciencia de datos, como programación, matemáticas y estadísticas. Un científico de datos debe ser muy competente en la comprensión de los patrones y tendencias de los datos. Uno debe poseer esta habilidad de comprensión para convertirse en un buen científico de datos. Hay muchos procedimientos y pasos en Data Science que son:

1. Extracción de datos: el científico de datos debe extraer los datos de Big Data, que es el primer paso en el procesamiento de datos. Los datos extraídos deben poder dar una idea de un problema específico que luego será utilizado por el liderazgo, la gerencia u otras autoridades de toma de decisiones en la organización.
2. Manipulación: un científico de datos debe poder manipular los datos aplicando filtros específicos. Usando filtros, uno debería poder obtener el nivel deseado de filtración de datos, que se analizará más a fondo para la toma de decisiones.
3. Visualización: el científico de datos creará una pantalla de datos que se pueda entender fácilmente. Los datos se pueden representar en forma de tablas, diagramas, cuadros, gráficos y muchos más. Cuando se visualizan los datos, es sencillo entender cuál es la mejor forma de entender cualquier cosa.
4. Mantenimiento: los datos extraídos también deben mantenerse para fines futuros, de modo que puedan usarse nuevamente en la toma de decisiones futuras para predecir varias cosas en los negocios.

Jerarquía de necesidades en ciencia de datos

Como ya sabemos que la inteligencia artificial es parte de la ciencia de datos, ahora analizaremos las seis jerarquías diferentes de necesidades en la ciencia de datos:

1. Primera necesidad: inteligencia artificial y aprendizaje profundo
2. Segunda necesidad: pruebas A/B, experimentación y algoritmos de ML simples
3. Tercera necesidad: análisis, métricas, segmentos, agregados, funciones y datos de capacitación
4. Cuarta necesidad: limpieza, detección de anomalías y preparación
5. Quinta necesidad: flujo de datos confiable, infraestructura, canalizaciones de datos, ETL, almacenamiento de datos estructurados y no estructurados
6. Sexta Necesidad: Instrumentación, Registro, Sensores, Datos Externos y Contenido Generado por el Usuario

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial es un campo en el que se utilizan algoritmos para realizar acciones automáticas. Sus modelos se basan en la inteligencia natural de humanos y animales. Se reconocen patrones similares del pasado y las operaciones relacionadas se realizan automáticamente cuando se repiten los patrones.

Utiliza los principios de ingeniería de software y algoritmos computacionales para el desarrollo de soluciones a un problema. Usando la inteligencia artificial, las personas pueden desarrollar sistemas automáticos que brinden ahorros de costos y varios otros beneficios a las empresas. Las grandes organizaciones dependen en gran medida de la inteligencia artificial, incluidos gigantes tecnológicos como Facebook, Amazon y Google.

Ciencia de datos versus inteligencia artificial: diferencia entre ciencia de datos e inteligencia artificial

1. Alcance: la inteligencia artificial solo se limita a la implementación de algoritmos ML, mientras que la ciencia de datos implica varias operaciones subyacentes de datos.
2. Tipo de datos: la inteligencia artificial contiene el tipo de datos que están estandarizados en forma de vectores e incrustaciones pero, por otro lado, la ciencia de datos tendrá muchos tipos diferentes de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
3. Herramientas: Las Herramientas que se utilizan en Inteligencia Artificial son Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn y las herramientas que se utilizan en Data Science son Keras, SPSS, SAS, Python, R, etc.
4. Aplicaciones: las aplicaciones de inteligencia artificial se utilizan en muchos sectores, como la industria de la salud, la industria del transporte, las industrias de robótica, las industrias de automatización y las industrias manufactureras. Por otro lado, las aplicaciones de Data Science se utilizan en el campo de los motores de búsqueda de Internet como Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field y muchos más.
5. Proceso: en el proceso de Inteligencia Artificial (IA), los eventos futuros se pronostican utilizando el modelo predictivo. Pero Data Science implica el proceso de predicción, visualización, análisis y preprocesamiento de datos.
6. Técnicas: la inteligencia artificial utilizará algoritmos en computadoras para resolver el problema, mientras que la ciencia de datos involucrará muchos métodos diferentes de estadísticas.
7. Propósito: El propósito principal de la Inteligencia Artificial es automatizar el proceso y brindar autonomía al modelo de datos. Pero el objetivo principal de Data Science es encontrar los patrones que están ocultos en los datos. Ambos tienen su propio conjunto de propósitos y objetivos que son diferentes entre sí.
8. Modelos diferentes: en inteligencia artificial, se construyen modelos que se espera que sean similares a la comprensión y la cognición de los humanos. En la ciencia de datos, los modelos se construyen para producir información que sea estadística para la toma de decisiones.
9. Grado de procesamiento científico: la inteligencia artificial utilizará un grado muy alto de procesamiento científico en comparación con la ciencia de datos, que utiliza menos procesamiento científico.

Conclusión

La Inteligencia Artificial aún está por explorarse mucho, pero por otro lado, la Ciencia de Datos ya ha comenzado a marcar una gran diferencia en el mercado. Data Science transforma los datos, que se pueden utilizar para visualización y análisis.

Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, se crean nuevos productos que son mejores que antes, y también brinda autonomía al hacer muchas cosas automáticamente. Con la ayuda de Data Science, los datos se analizan en función de los cuales se toman decisiones comerciales cuidadosas que brindan muchos beneficios a las empresas.

Hay muchas empresas basadas en inteligencia artificial que ofrecen puestos de trabajo de IA pura, como científico de PNL, ingeniero de aprendizaje automático y científico de aprendizaje profundo. Varias operaciones en los datos se realizan utilizando los algoritmos de ciencia de datos implementados en lenguajes como Python y R. Las decisiones clave hoy en día se toman en función de los datos que procesan los científicos de datos. Por lo tanto, la ciencia de datos tiene que desempeñar un papel vital en cualquier organización.

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