Data Science vs AI: Diferença entre Data Science e Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial, também conhecida como IA e Data Science, tornou-se as duas tecnologias mais procuradas nos dias de hoje. Muitas vezes, as pessoas pensam nisso como a mesma coisa, mas na realidade não são a mesma coisa. A Inteligência Artificial é utilizada no campo da Ciência de Dados para suas operações. Aqui agora vamos discutir os diferentes conceitos de Inteligência Artificial versus Ciência de Dados.

O que é Ciência de Dados?

Houve um crescimento significativo na necessidade de processamento de dados para as indústrias após a explosão de dados massivos coletados por elas através de vários meios da internet como laptop, smartphone, tablet, desktop, etc. As empresas agora estão contando com dados para fazer quaisquer decisões relacionadas a quase tudo sobre a organização. Essas decisões são usadas para fazer melhores serviços e produtos, aprimoramento e modificação, eliminação e adição de coisas diferentes, etc.

A Ciência de Dados trouxe assim uma revolução massiva em quase todas as indústrias. As sociedades modernas são todas orientadas por dados, e é por isso que a ciência de dados se tornou uma parte crucial do mundo contemporâneo.

Existem muitos subcampos em Ciência de Dados, como Programação, Matemática e Estatística. Um cientista de dados deve ser muito proficiente em entender os padrões e tendências dos dados. Deve-se possuir essa habilidade de compreensão para se tornar um bom Cientista de Dados. Existem muitos procedimentos e etapas em Data Science, que são:

1. Extração de Dados: Os Dados devem ser extraídos pelo Cientista de Dados do Big Data, que é o primeiro passo no processamento de dados. Os dados extraídos devem ser capazes de fornecer informações sobre um problema específico que será posteriormente utilizado pela liderança, gestão ou outras autoridades de tomada de decisão na organização.
2. Manipulação: Um Cientista de Dados deve ser capaz de manipular os dados aplicando filtros específicos. Usando filtros, deve-se conseguir o nível desejado de filtragem de dados, que será analisado posteriormente para tomada de decisão.
3. Visualização: O Cientista de Dados deve criar uma exibição de dados que possa ser facilmente compreendida. Os dados podem ser representados na forma de tabelas, diagramas, gráficos, gráficos e muito mais. Quando os Dados são visualizados, é fácil entender qual é a melhor forma de entender qualquer coisa.
4. Manutenção: Os dados extraídos também devem ser mantidos para fins futuros, para que possam ser usados ​​novamente em futuras tomadas de decisão para prever várias coisas nos negócios.

Hierarquia de Necessidades em Ciência de Dados

Como agora já sabemos que a Inteligência Artificial faz parte da Data Science, agora vamos discutir as seis diferentes hierarquias de necessidades em Data Science:

1. Primeira necessidade: Inteligência Artificial e Deep Learning
2. Segunda Necessidade: Teste A/B, Experimentação e Algoritmos Simples de ML
3. Terceira necessidade: análises, métricas, segmentos, agregados, recursos e dados de treinamento
4. Quarta Necessidade: Limpeza, Detecção de Anomalias e Preparação
5. Quinta necessidade: fluxo de dados confiável, infraestrutura, pipelines de dados, ETL, armazenamento de dados estruturados e não estruturados
6. Sexta Necessidade: Instrumentação, Logging, Sensores, Dados Externos e Conteúdo Gerado pelo Usuário

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é um campo onde algoritmos são usados ​​para realizar ações automáticas. Seus modelos são baseados na inteligência natural de humanos e animais. Padrões semelhantes do passado são reconhecidos e operações relacionadas são executadas automaticamente quando os padrões são repetidos.

Ele utiliza os princípios da engenharia de software e algoritmos computacionais para o desenvolvimento de soluções para um problema. Utilizando a Inteligência Artificial, as pessoas podem desenvolver sistemas automáticos que proporcionam economia de custos e diversos outros benefícios às empresas. Grandes organizações são fortemente dependentes da Inteligência Artificial, incluindo gigantes da tecnologia como Facebook, Amazon e Google.

Data Science vs Inteligência Artificial: Diferença entre Data Science e Inteligência Artificial

1. Escopo: A Inteligência Artificial é limitada apenas à implementação de algoritmos de ML, enquanto a Ciência de Dados envolve várias operações subjacentes de dados.
2. Tipo de Dados: A Inteligência Artificial contém o tipo de dados que são padronizados na forma de vetores e embeddings, mas, por outro lado, Data Science terá muitos tipos diferentes de dados, como tipo de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
3. Ferramentas: As ferramentas utilizadas em Inteligência Artificial são Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn e as ferramentas que são utilizadas em Data Science são Keras, SPSS, SAS, Python, R, etc.
4. Aplicativos: Os aplicativos de Inteligência Artificial são usados ​​em muitos setores, como o setor de saúde, transporte, robótica, automação e manufatura. Por outro lado, os aplicativos de Ciência de Dados são usados ​​no campo dos mecanismos de pesquisa da Internet, como Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field e muitos mais.
5. Processo: No processo de Inteligência Artificial (IA), os eventos futuros são previstos usando o modelo preditivo. Mas Data Science envolve o processo de previsão, visualização, análise e pré-processamento de dados.
6. Técnicas: A Inteligência Artificial usará algoritmos em computadores para resolver o problema, enquanto a Ciência de Dados envolverá muitos métodos diferentes de estatística.
7. Objetivo: O objetivo principal da Inteligência Artificial é automatizar o processo e trazer autonomia ao modelo de dados. Mas o objetivo principal da Data Science é encontrar os padrões que estão ocultos nos dados. Ambos têm seu próprio conjunto de propósitos e objetivos que são diferentes um do outro.
8. Modelos Diferentes: Na Inteligência Artificial, são construídos Modelos que se espera que sejam semelhantes à compreensão e cognição dos humanos. Em Data Science, os modelos são construídos para produzir insights estatísticos para a tomada de decisões.
9. Grau de Processamento Científico: A Inteligência Artificial usará um grau muito alto de processamento científico quando comparado com a Ciência de Dados que usa menos processamento científico.

Conclusão

A Inteligência Artificial ainda está por ser muito explorada, mas por outro lado, a Data Science já começou a fazer uma grande diferença no mercado. Data Science transforma os Dados, que podem ser usados ​​para visualização e análise.

Com a ajuda da Inteligência Artificial, novos produtos são criados melhores do que antes, e também traz autonomia ao fazer muitas coisas automaticamente. Com a ajuda da Data Science, os dados são analisados ​​com base nas quais são tomadas decisões de negócios criteriosas que trazem muitos benefícios para as empresas.

Existem muitas empresas baseadas em Inteligência Artificial que oferecem cargos de IA puros, como NLP Scientist, Machine Learning Engineer e Deep Learning Scientist. Várias operações nos dados são realizadas usando os algoritmos de Data Science implementados em linguagens como Python e R. As principais decisões hoje são tomadas com base nos dados processados ​​pelos cientistas de dados. Assim, a ciência de dados tem que desempenhar um papel vital em qualquer organização.

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