Aprendizado de máquina x ciência de dados: principais diferenças

O aprendizado de máquina (ML) e a ciência de dados são dois conceitos distintos relacionados ao campo da inteligência artificial (IA). Ambos os conceitos dependem de dados para melhorar produtos, serviços, sistemas, processos de tomada de decisão e muito mais. Tanto o aprendizado de máquina quanto a ciência de dados também são planos de carreira muito procurados em nosso mundo atual, orientado por dados.

Tanto o ML quanto a ciência de dados são usados ​​por cientistas de dados em suas áreas de trabalho e estão sendo adotados em quase todos os setores. Para quem deseja se envolver nesses campos ou para qualquer líder de negócios que deseja adotar uma abordagem orientada por IA em sua organização, entender esses dois conceitos é crucial.

O que é a Aprendizagem de Máquinas?

O aprendizado de máquina é frequentemente usado de forma intercambiável com a inteligência artificial, mas isso é incorreto. É uma técnica separada e um ramo da IA ​​que depende de algoritmos para extrair dados e prever tendências futuras. O software programado com modelos ajuda os engenheiros a conduzir técnicas como análise estatística para ajudar a entender melhor os padrões nos conjuntos de dados.

O aprendizado de máquina é o que dá às máquinas a capacidade de aprender sem serem explicitamente programadas, e é por isso que grandes empresas e plataformas de mídia social, como Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, o usam para prever interesses e recomendar serviços, produtos e muito mais.

Como um conjunto de ferramentas e conceitos, o aprendizado de máquina faz parte da ciência de dados. Com isso dito, seu alcance vai muito além do campo. Os cientistas de dados geralmente contam com o aprendizado de máquina para coletar informações rapidamente e melhorar a análise de tendências.

Quando se trata de engenheiros de aprendizado de máquina, esses profissionais exigem uma ampla gama de habilidades, como:

• Compreensão profunda de estatística e probabilidade

• Especialização em informática

• Engenharia de software e design de sistemas

• Conhecimento em programação

• Modelagem e análise de dados

O que é ciência de dados?

Ciência de dados é o estudo dos dados e como extrair significado deles usando uma série de métodos, algoritmos, ferramentas e sistemas. Tudo isso permite que os especialistas extraiam insights de dados estruturados e não estruturados. Os cientistas de dados geralmente são responsáveis ​​por estudar grandes quantidades de dados no repositório de uma organização, e os estudos geralmente envolvem questões de conteúdo e como os dados podem ser aproveitados pela empresa.

Ao estudar dados estruturados ou não estruturados, os cientistas de dados podem extrair informações valiosas sobre padrões de negócios ou marketing, permitindo que o negócio tenha um desempenho melhor em relação aos concorrentes.

Os cientistas de dados aplicam seus conhecimentos a empresas, governos e vários outros órgãos para aumentar os lucros, inovar produtos e construir melhores infraestruturas e sistemas públicos.

O campo da ciência de dados avançou muito graças à proliferação de smartphones e à digitalização de muitas partes da vida cotidiana, o que levou a uma quantidade incrível de dados disponíveis para nós. A ciência de dados também foi impactada pela Lei de Moore, que se refere à ideia de que a computação aumenta drasticamente em poder enquanto diminui em custo relativo ao longo do tempo, levando à disponibilidade em larga escala de poder de computação barato. A ciência de dados vincula essas duas inovações e, ao combinar os componentes, os cientistas de dados podem extrair mais informações do que nunca dos dados.

Os profissionais da área de ciência de dados também exigem muitas habilidades de programação e análise de dados, como:

• Compreensão profunda de linguagens de programação como Python

• Capacidade de trabalhar com grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados

• matemática, estatística, probabilidade

• Visualização de dados

• Análise e processamento de dados para negócios

• Algoritmos e modelos de aprendizado de máquina

• Comunicação e colaboração em equipe

Diferenças entre aprendizado de máquina e ciência de dados

Depois de definir o que é cada conceito, é importante observar as principais diferenças entre aprendizado de máquina e ciência de dados. Conceitos como esses, juntamente com outros como inteligência artificial e aprendizado profundo, às vezes podem ser confusos e fáceis de confundir.

A ciência de dados é focada no estudo dos dados e como extrair significado deles, enquanto o aprendizado de máquina envolve a compreensão e a construção de métodos que usam dados para melhorar o desempenho e as previsões.

Outra maneira de colocar isso é que o campo da ciência de dados determina os processos, sistemas e ferramentas necessários para transformar dados em insights, que podem ser aplicados em diferentes setores. O aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial que permite que as máquinas alcancem a capacidade humana de aprender e se adaptar por meio de modelos estatísticos e algoritmos.

Mesmo que esses sejam dois conceitos separados, há alguma sobreposição. O aprendizado de máquina é, na verdade, parte da ciência de dados, e os algoritmos são treinados com base nos dados fornecidos pela ciência de dados. Ambos incluem algumas das mesmas habilidades, como matemática, estatística, probabilidade e programação.

Desafios da ciência de dados e ML

Tanto a ciência de dados quanto o aprendizado de máquina apresentam seu próprio conjunto de desafios, o que também ajuda a separar os dois conceitos.

Os principais desafios do aprendizado de máquina incluem a falta de dados ou diversidade no conjunto de dados, o que dificulta a extração de insights valiosos. Uma máquina não pode aprender se não houver dados disponíveis, enquanto um conjunto de dados ausente torna mais difícil entender os padrões. Outro desafio do aprendizado de máquina é que é improvável que um algoritmo consiga extrair informações quando não há ou há poucas variações.

Quando se trata de ciência de dados, seus principais desafios incluem a necessidade de uma ampla variedade de informações e dados para análises precisas. Outra é que os resultados da ciência de dados às vezes não são usados ​​de forma eficaz pelos tomadores de decisão em uma empresa, e o conceito pode ser difícil de explicar às equipes. Ele também apresenta várias questões éticas e de privacidade.

Aplicações de cada conceito

Embora a ciência de dados e o aprendizado de máquina tenham alguma sobreposição quando se trata de aplicativos, podemos detalhar cada um.

Aqui estão alguns exemplos de aplicativos de ciência de dados:

• Pesquisa na internet: A pesquisa do Google depende da ciência de dados para pesquisar resultados específicos em uma fração de segundo.
• Sistemas de recomendação: A ciência de dados é a chave para a criação de sistemas de recomendação.
• Reconhecimento de imagem/fala: Sistemas de reconhecimento de fala como Siri e Alexa dependem da ciência de dados, assim como os sistemas de reconhecimento de imagem.
• Jogos: O mundo dos jogos usa tecnologia de ciência de dados para aprimorar a experiência de jogo.

Aqui estão alguns exemplos de aplicações de aprendizado de máquina:

• Finanças: O aprendizado de máquina é amplamente usado em todo o setor financeiro, com os bancos contando com ele para identificar padrões dentro dos dados e evitar fraudes.
• Automação: O aprendizado de máquina ajuda a automatizar tarefas em vários setores, como robôs em fábricas.
• Governo: O aprendizado de máquina não é usado apenas no setor privado. As organizações governamentais o utilizam para gerenciar a segurança pública e serviços públicos.
• Cuidados de saúde: O aprendizado de máquina está revolucionando o setor de saúde de várias maneiras. Foi uma das primeiras indústrias a adotar o aprendizado de máquina com detecção de imagem.

Se você deseja obter algumas das habilidades nesses campos, verifique nossas listas das melhores certificações para ciência de dados e aprendizado de máquina.