Ciencia de datos e inteligencia artificial (IA): comparaciones clave

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Indice ¿Qué es la ciencia de datos? ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Ciencia de datos versus inteligencia artificial: similitudes y diferencias clave

La ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) son dos tecnologías complementarias en el entorno tecnológico moderno. La ciencia de datos organiza y analiza los grandes conjuntos de datos, a menudo estructurados de forma variable, que a menudo impulsan los algoritmos de IA. Las herramientas de IA también se pueden utilizar en el proceso de ciencia de datos.

Como explicó VentureBeat, "La ciencia de datos es la aplicación de técnicas científicas y matemáticas a la toma de decisiones empresariales. En concreto, se ha dado a conocer por los procesos de minería de datos, aprendizaje digital (ML) e inteligencia artificial (IA) cada vez más aplicados a conjuntos muy grandes ("grandes") y, a menudo, heterogéneos de conjuntos de datos semiestructurados y no estructurados.

Y, mientras que la IA "tiene como objetivo entrenar la tecnología para imitar con precisión o, en algunos casos, superar las habilidades de los humanos", hoy en día se basa en un "aprendizaje" un tanto brutal de grandes conjuntos de datos que un científico de datos o un profesional similar ha organizado y escrito o guiado algoritmos para aplicar a una aplicación relativamente pequeña.

Por ejemplo, un científico de datos puede ser responsable de integrar fuentes de datos en tiempo real sobre el entorno económico y físico, y fuentes de opinión del consumidor en las redes sociales, con datos de demanda operativa, entrega, abastecimiento y fabricación. Un científico de datos también puede escribir y utilizar algoritmos de aprendizaje automático (ML) de IA para optimizar y predecir la respuesta empresarial a estos diversos factores.

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La ciencia de datos se ocupa de grandes volúmenes de datos, combinando herramientas como matemáticas y estadísticas, y técnicas modernas como programación especializada, análisis avanzado y ML para descubrir patrones y obtener información valiosa a partir de ellos. Información valiosa que guía la toma de decisiones, la planificación estratégica y otros procesos.

La disciplina aplica ML a números, imágenes, audio, video, texto, etc. para producir resultados predictivos y prescriptivos.

El ciclo de vida de la ciencia de datos consta de varias etapas:

Adquisición de datos: implica la recopilación de datos sin procesar, estructurados y no estructurados, incluidos datos de clientes, archivos de registro, video, audio, imágenes, Internet de las cosas (IoT), redes sociales y mucho más. Los datos se pueden extraer de una miríada de fuentes relevantes utilizando diferentes métodos, como el web scraping, la entrada manual y la transmisión de datos en tiempo real desde sistemas y dispositivos.

Procesamiento y almacenamiento de datos: implica la limpieza, transformación y clasificación de datos mediante modelos ETL (extracción, transformación, carga) u otros métodos de integración de datos.