Ciencia de datos vs inteligencia artificial

 


¿Qué es la ciencia de datos?


Ciencia de los datos es un campo reinante en la industria de TI y ha conquistado casi todas las industrias en la actualidad. Es un campo amplio que se refiere principalmente a los procesos y sistemas de datos, y su objetivo es trabajar en estos conjuntos de datos para obtener información valiosa de ellos.


En este dominio, los datos actúan como el combustible que ayuda a extraer información útil y significativa sobre las empresas e identificar las tendencias actuales del mercado.


Este campo tecnológico consta de varios temas, incluyendo matemática, estadística y programación. Por lo tanto, para seguir una carrera en este dominio, debe ser competente en estos temas para poder extraer patrones de los datos dados y concebirlos de manera útil.


Has aprendido los conceptos básicos de Data Science ahora. Sin embargo, estoy seguro de que querrá saber los diversos pasos involucrados en esta tecnología. Estos pasos incluyen extracción, manipulación, mantenimiento y visualización de datos que le permiten pronosticar eventos futuros.


Después de aprender acerca de la ciencia de datos, puede que haya una pregunta que se le haya ocurrido: ¿cuál es la necesidad de estudiar y comprender los datos?


Tomemos un caso de uso de la ciencia de datos de la vida real, Facebook. Este ejemplo lo ayudará a comprender por qué la ciencia de datos es necesaria y cómo ayuda no solo al crecimiento de la industria de TI, sino también a otras industrias, incluido el comercio electrónico, las finanzas, las telecomunicaciones, etc.


Facebook revoluciona las redes sociales con datos


Hoy, Facebook es el líder en el mundo de las redes sociales. Con millones de usuarios registrados en la plataforma desde todo el mundo, utiliza una gran cantidad de investigación a través de Data Science para extraer información sobre las interacciones sociales de sus usuarios.


Utiliza técnicas avanzadas de ciencia de datos para comprender el comportamiento de los usuarios y, además, para mejorar su producto o aplicación. Este es solo un caso de uso de esta tecnología entre el lote. Por lo tanto, con esto, puede concluir que Data Science se encuentra entre los campos más utilizados en la actualidad.


Ahora, echemos un vistazo a la Inteligencia Artificial y lo que significa.


¿Qué es la inteligencia artificial?


Inteligencia artificial (AI), en contraste con Data Science, es la inteligencia que las máquinas pueden poseer. Está diseñado según la inteligencia humana natural. Con AI, puedes imponer y simular la inteligencia humana en las máquinas. Esta tecnología utiliza varios algoritmos que ayudan a realizar acciones autónomas.


Mira este video tutorial de IA diseñado especialmente para principiantes:


Los algoritmos tradicionales en IA recibieron un conjunto de objetivos para desarrollarse. Sin embargo, los algoritmos más recientes y de tendencia como Machine Learning y Deep Learning le permiten comprender las tendencias y patrones en los datos dados y, por lo tanto, encontrar el objetivo de los datos.


En Inteligencia Artificial, hay principalmente tres pasos involucrados: aprendizaje, razonamiento y autocorrección. Además, los marcos de trabajo en IA pueden usarse para cálculos de redes neuronales profundas.


Para entender esta tecnología un poco mejor, tomemos un ejemplo del uso de IA en el mundo real. Aquí, analicemos el uso y la implementación de la IA en el campo de la seguridad personal.


Uso de IA en sistemas de seguridad personal


¿Has participado recientemente en un gran evento público o has viajado en avión? Si lo hizo, debe haber notado las largas colas para los controles de seguridad. Muchas veces, esto debe haber sido inconveniente y frustrante para usted, y con una pandemia como Covid-19 golpeando el mundo, puede dar miedo.


Con Machine Learning, un subconjunto de IA, se pueden eliminar las falsas alarmas. Además, estas máquinas pueden detectar cosas que los escáneres humanos tienden a pasar por alto durante el proceso de detección en aeropuertos, conciertos, estadios, etc. Esto también puede ayudar a acelerar los procesos de seguridad y a ahorrar mucho tiempo de la seguridad a cargo. como los pasajeros o los asistentes a los eventos.


Después de aprender en detalle acerca de estas dos tecnologías, puede decidir entre los cursos de Ciencia de datos e Inteligencia artificial y aprender la tecnología más adecuada para usted.


Ha leído sobre ciencia de datos e inteligencia artificial. Ahora, discutamos las diferencias entre ellos.


Diferencia entre ciencia de datos e inteligencia artificial


Después de conocer estas tecnologías, es posible que se pregunte: «¿Qué es mejor, ciencia de datos o inteligencia artificial?» A continuación se muestra una tabla de comparación que tiene como objetivo ayudarlo a decidir eso. Consiste en algunas de las diferencias clave entre las dos tecnologías más buscadas:


Con la ayuda de esta tabla de comparación integral, puede elegir seguir su carrera en Inteligencia Artificial o Ciencia de Datos.


Trabajos de ciencia de datos e inteligencia artificial


Tanto la inteligencia artificial como la ciencia de datos son opciones profesionales lucrativas, especialmente debido a su tasa de crecimiento exponencial. Aunque, ambos campos están interrelacionados y no son mutuamente excluyentes. Al considerar las habilidades requeridas para encontrar trabajo en estos campos, generalmente coinciden entre sí.


Roles de trabajo de ciencia de datos


Algunos de los trabajos mejor remunerados disponibles en 2020 en el mundo de Data Science incluyen:



  • Científico de datos

  • Ingeniero de datos

  • Arquitecto de datos

  • Estadístico

  • Analista de datos

  • Ingeniero de Machine Learning

  • Administrador de base de datos

  • Analista de negocios

Requisitos previos para los roles de trabajo de ciencia de datos


Algunas de las habilidades que necesita tener para seguir una carrera en roles de trabajo asociados con Data Science son las siguientes:



  • Habilidades de programación en lenguajes como C, C ++, Python y R

  • Informes y visualización de datos.

  • Conocimiento de estadística y matemática.

  • Experiencia en análisis de riesgos.

  • Comprensión de las técnicas de aprendizaje automático

  • Conocimiento de estructuras de datos y almacenamiento de datos.

Roles de trabajo de inteligencia artificial


Al igual que Data Science, incluso este campo tiene una amplia gama de roles de trabajo disponibles en organizaciones líderes con altos salarios. Algunos de estos roles se mencionan a continuación:



  • Científico de datos

  • Científico de robótica

  • Ingeniero de Machine Learning

  • Ingeniero de Big Data

  • Desarrollador de software

  • Desarrollador de Business Intelligence

  • Científico investigador de IA

Requisitos previos para los roles de trabajo de inteligencia artificial


Las siguientes son las habilidades técnicas imprescindibles necesarias para construir una carrera en IA:



  • Habilidades en cualquier lenguaje de programación, como C ++, Python o Java

  • Conocimiento de evaluación de datos y modelado de datos.

  • Experiencia en probabilidad y estadística.

  • Comprensión de la computación distribuida

  • Conocimiento experto de algoritmos de Machine Learning

Notarás que los requisitos de habilidad en ambos campos se superponen como se mencionó anteriormente. Ahora, echemos un vistazo a los salarios ganados por los profesionales en estas tecnologías de tendencias.


Salario de inteligencia artificial vs ciencia de datos


Según Glassdoor, el salario de los Data Scientists en los Estados Unidos es de aproximadamente US $ 113k por año y puede aumentar hasta alrededor de US $ 154k por año. Por otro lado, los Ingenieros de Inteligencia Artificial ganan aproximadamente US $ 76k por año. Esta cantidad puede aumentar a aproximadamente US $ 107k por año, dependiendo de la experiencia, el rendimiento y la empresa para la que trabaja.


En este blog sobre «Ciencia de datos versus inteligencia artificial», ha aprendido sobre estas tecnologías en detalle. Además, adquirió conocimiento de las diversas diferencias entre la inteligencia artificial y la ciencia de datos.


Además, se encontró con las oportunidades de trabajo disponibles en estos dominios e identificó las habilidades que necesita para asumir los roles de trabajo en los dominios respectivos. Entonces, domine estas tecnologías tomando un curso que ofrecemos y desarrolle su carrera en cualquiera de estos campos populares.