Diferencias clave entre ciencia de datos e inteligencia artificial

03-Aug-2024

¿Cuál es la diferencia entre en  Ciencia de Datos e Inteligencia de Artificial? 

Ciencia  de datos e  inteligencia  Artificial, ambos  son términos generales que  utilizan para  describir  métodos y técnicas relacionados con la  comprensión y el uso de datos digitales. Ambos campos evolucionan  rápidamente  y ganan protagonismo en el mundo tecnológico actual. Ciencia de datos e Inteligencia Artificial surgen con frecuencia  en los debates la  curiosidad sobre sus similitudes y  diferencias. 

¿Que es  Ciencia de Datos?

Ciencia de datos es la integra diversas técnicas,  algoritmos y métodos para  obtener  información y  comprensión de datos estructurados y no estructurados. Es ámbito   que  abarca múltiples disciplinas y aprovecha el análisis estadístico, el aprendizaje automático, la  minería de datos y las  técnicas de  visualización. El objetivo de Ciencia de datos es convertir los datos  brutos en información procesable  que sirve  de  base para  la  toma de  decisiones, impulse  la  innovación y optimice los  procesos  en distintos  ámbitos. 

Los científicos  de  datos utilizan lenguajes de programación como Python,  R y  SQL para manipular datos, crear modelos predictivos  y  realizar  análisis estadísticos.

Los puntos  clave de  las ciencias de datos

Aquí es los puntos de las ciencias de datos que puede consultar menciona a continuación. 

Lo esencial: Básicamente,  la ciencia  de datos es un proceso detallado que implica principalmente análisis de preprocesamiento, visualización y predicción. 

Objetivos: El principal objetivo de  la  ciencia de datos es identificar patrones ocultos en los  datos. También es aplicar modelos y métodos estadísticos y  computacionales  existentes para comprender puntos de interés o patrones en los  datos recopilados. 

Alcance: La ciencia de datos tiene un alcance menor,  ya que el  resultado está predeterminado.  El proceso empieza identificando  preguntas  que  se pueden responder a partir de los datos.  El alcance incuso como; Recogida y tratamiento previo de los datos,  Aplicar modelos y algoritmos apropiados  a los  datos. y interceptación de los resultados.

Metodologías: Este ámbito  emplea análisis estadístico, aprendizaje automático, minería de datos y visualización de datos,  descubriendo patrones e información procesable. 

¿Que es Inteligencia Artificial?

Inteligencia   Artificial  es la creación de  máquinas que  pueden imitar la inteligencia humana, lo que  les permite realizar actividades que  normalmente requieren proceso cognitivos  humanos. El objetivo de la  Inteligencia Artificial es desarrollar dispositivos capaces  de detectar su comportamiento  de forma autónoma para cumplir determinados objetivos.  IA es un término amplio que abarca muchos  subcampos, como el procesamiento de lenguaje natural (PLN), la versión artificial, la  robótica y más. 

Los Puntos clave  de la inteligencia Artificial 

La inteligencia Artificial implica programar máquinas para imitar la  inteligencia humana, les permite realizar actividades que normalmente requieren capacidades cognitivas humanas, incluido el aprendizaje, la  resolución de problemas y la toma de  decisiones. 

Objetivos de la inteligencia Artificial:  El objetivo de la  Inteligencia Artificial es usar ordenadores para producir un resultado a  partir de nuevas datos  complejos que  sea indistinguible del razonamiento humano inteligente.  Los detalles del conjunto de  problemas son  demasiado amplios para definirlos con precisión y  el  sistema de Inteligencia el  problema por sí solo.

Alcance de la inteligencia de Artificial:  La inteligencia Artificial tiene abarca un alcance más amplio,  incluido el desarrollo de  sistema  y algoritmos inteligentes que pueden percibir  su  entorno, comprender el contexto y tomar  decisiones autónomas.

Lo esencial: La inteligencia Artificial es  la  implementación de un modelo predictivo para pronosticar eventos y  tendencias futuras.

Metodologías: Este  ámbito  emplea  diversas tecnologías y enfoques, como el  aprendizaje automático,  el  proceso del lenguaje  natural, la visión por  computadora  y  la robótica, para imitar acciones y procesos mentales similares a los  humanos en las  máquinas. 

El comprador de  carreras  de ciencia de datos y la inteligencia artificial

El enfoque principal de un científico de datos suele  ser técnico, trabajando en profundidad sobre los datos. Puedes   comprador de carreras de ciencia de datos  y inteligencia  artificial. 

Tipo de roles: Hay muchos roles que  obtener en las carreras que es menciona a continuación;

Roles de ciencia de datos

• Los trabajos en ciencia de datos incluyen ciencia de datos,
• analistas de datos, ingenieros de datos
• roles de analistas específicos del campo

Roles de la inteligencia de Artificial

• Desarrollador de software
• Gerente de producto, 
• Especialista en marketing, 
• Evaluador de  Inteligencia artificial.

Conjunto de habilidades  

Ciencia de datos: La ciencia de datos tiene habilidades en la  aplicación práctica de  métodos estadística y algorítmicos para calificar y analizar datos y encontrar información relévente. 

La inteligencia Artificial: La IA habilidades necesarias pueden ser más  técnicas o blandas.  Puedes  que  no ser quiera experiencia técnica.

• las bibliotecas 
• las herramientas pertinentes
• un desarrollador de software  de Inteligencia Artificial

Desarrollo  de la carrera:  Los profesionales de la ciencia de datos que buscan puestos puramente científicos tienden hacia aplicaciones académicas y  de vanguardia.  Como  role de la inteligencia artificial puedes ascender a Director de tecnología.

¿Qué es la ciencia de datos? ¿Qué es la inteligencia artificial? Ciencia de datos vs inteligencia artificial