Aprendizado de Máquina vs Ciência de Dados: Principais Diferenças

Aprendizado de máquina (ML) e ciência de dados são dois conceitos separados que estão relacionados ao campo da inteligência artificial (AI). 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 carreiras muito procuradas em nosso mundo atual impulsionado por dados.

Ambos ML e ciência de dados são usados por cientistas de dados em seu campo de trabalho, e estão sendo adotados em quase todas as indústrias. Para qualquer pessoa que queira se envolver nesses campos, ou qualquer líder de negócios que queira adotar uma abordagem impulsionada por IA em sua organização, entender esses dois conceitos é crucial.

O que é Aprendizado de Máquina?

Aprendizado de máquina é frequentemente usado de forma intercambiável com inteligência artificial, mas isso é incorreto. É uma técnica e ramo separado de IA que depende de algoritmos para extrair dados e prever tendências futuras. Software programado com modelos ajuda engenheiros a conduzir técnicas como análise estatística para ajudar a entender melhor os padrões dentro de conjuntos de dados.

Aprendizado de máquina é o que dá às máquinas a capacidade de aprender sem ser explicitamente programadas, é por isso que grandes empresas e plataformas de mídia social, como Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, usam-no para prever interesses e recomendar serviços, produtos e mais.

Como um conjunto de ferramentas e conceitos, aprendizado de máquina é uma parte da ciência de dados. Com isso dito, seu alcance vai muito além do campo. Cientistas de dados geralmente dependem do 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:

• Entendimento profundo de estatística e probabilidade

• Especialização em ciência da computação

• Engenharia de software e design de sistemas

• Conhecimento de programação

• Modelagem e análise de dados

O que é Ciência de Dados?

Ciência de dados é o estudo de dados e como extrair significado deles usando uma série de métodos, algoritmos, ferramentas e sistemas. Todos esses habilitam especialistas a extrair insights de dados estruturados e não estruturados. Cientistas de dados são geralmente responsáveis por estudar grandes quantidades de dados dentro do repositório de uma organização, e os estudos frequentemente envolvem questões de conteúdo e como os dados podem ser aproveitados pela empresa.

Ao estudar dados estruturados ou não estruturados, cientistas de dados podem extrair insights valiosos sobre padrões de negócios ou marketing, permitindo que o negócio se desempenhe melhor do que os concorrentes.

Cientistas de dados aplicam seus conhecimentos em negócios, governo e vários outros corpos para aumentar os lucros, inovar produtos e construir melhor infraestrutura e sistemas públicos.

O campo da ciência de dados foi muito avançado graças à proliferação de smartphones e à digitalização de muitas partes da vida diária, 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 o processamento de computadores aumenta dramaticamente em poder enquanto diminui em custo relativo com o tempo, levando à disponibilidade em larga escala de poder de computação barato. A ciência de dados liga essas duas inovações, e combinando os componentes, cientistas de dados podem extrair mais insights do que nunca antes de dados.

Profissionais no campo da ciência de dados também exigem muitas habilidades de programação e análise de dados, como:

• Entendimento profundo 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 cada conceito é, é importante notar 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 misturar.

Ciência de dados se concentra no estudo de dados e como extrair significado deles, enquanto aprendizado de máquina envolve entender e construir métodos que usem dados para melhorar o desempenho e previsões.

Outra forma de colocar 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 indústrias. Aprendizado de máquina é um campo de 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. Aprendizado de máquina é parte da ciência de dados, e os algoritmos são treinados em dados entregues pela ciência de dados. Ambos incluem algumas das mesmas habilidades, como matemática, estatística, probabilidade e programação.

Desafios de Ciência de Dados e ML

Tanto a ciência de dados quanto o aprendizado de máquina apresentam seus próprios conjuntos 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 torna difícil extrair insights valiosos. Uma máquina não pode aprender se não houver dados disponíveis, enquanto um conjunto de dados limitado torna mais difícil entender padrões. Outro desafio do aprendizado de máquina é que é improvável que um algoritmo possa extrair informações quando não há variações ou há poucas variações.

Quando se trata de ciência de dados, seus principais desafios incluem a necessidade de uma grande variedade de informações e dados para análise precisa. Outro é que os resultados da ciência de dados às vezes não são usados de forma eficaz pelos tomadores de decisão em um negócio, e o conceito pode ser difícil de explicar para equipes. Isso também apresenta várias questões de privacidade e ética.

Aplicações de Cada Conceito

Embora a ciência de dados e o aprendizado de máquina tenham alguma sobreposição quando se trata de aplicações, podemos dividi-las.

Aqui estão alguns exemplos de aplicações de ciência de dados:

• Busca na Internet: A busca do Google depende da ciência de dados para buscar resultados específicos em uma fração de segundo.
• Sistemas de Recomendação: A ciência de dados é fundamental 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 sistemas de reconhecimento de imagem.
• Jogos: O mundo dos jogos usa tecnologia de ciência de dados para melhorar a experiência de jogo.

Aqui estão alguns exemplos de aplicações de aprendizado de máquina:

• Finanças: Aprendizado de máquina é amplamente usado em todo o setor financeiro, com bancos confiando nele para identificar padrões dentro de dados e prevenir fraudes.
• Automação: Aprendizado de máquina ajuda a automatizar tarefas dentro de várias indústrias, como robôs em plantas de manufatura.
• Governo: Aprendizado de máquina não é usado apenas no setor privado. Organizações governamentais usam-no para gerenciar segurança pública e utilidades.
• Saúde: Aprendizado de máquina está disruptando a indústria de saúde de muitas maneiras. Foi uma das primeiras indústrias a adotar aprendizado de máquina com detecção de imagem.

Se você está procurando adquirir algumas das habilidades dentro desses campos, certifique-se de verificar nossas listas de melhores certificações para ciência de dados e aprendizado de máquina.