Os termos Ciência de Dados e Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina caem com frequência no mesmo assunto. Além disso, na realidade, eles estão conectados entre si, com aplicações e significados específicos.
Por outro lado, também são os cursos mais procurados quando falamos das profissões que haverá na próxima geração. Então, é importante ficar ligado no que está acontecendo para não ficar de fora, não é mesmo?
Em suma, Ciência de Dados é um campo amplo de estudo que se refere aos sistemas e processos de dados e informações. Seu objetivo é manter e armazenar conjuntos de dados. Com a finalidade de extrair significados deles.
Assim, os cientistas de dados utilizam uma combinação de ferramentas, aplicativos, princípios e algoritmos para entender clusters. Os clusters são grandes porções de dados aleatórios. E como quase todo tipo de organização está produzindo dados todos os dias. Fica cada vez mais difícil monitorar tais dados com facilidade.
Do mesmo modo, o IA é um termo tecnológico bastante banal que é usado sempre pela cultura popular. E passou a ser associado apenas a robôs de aparência futurista e a uma distopia dominada por máquinas. Mas, como sabemos, a realidade da Inteligência Artificial está longe de ser isso.
Para resumir, a inteligência artificial busca permitir que raciocínios que repliquem a inteligência humana sejam feitos por máquinas. O principal objetivo da Inteligência Artificial é ensinar as máquinas a partir da experiência e alimentar as informações certas. Tudo isso unido às autocorreções, que validam a experiência das máquinas.
O que é Ciência de Dados?
Atualmente, a Ciência de Dados é mais focada para orientar os processos de negócios a atingir metas organizacionais. Algo que fica muito interessante para as áreas mais estratégicas das empresas em geral.
Nesse sentido, um dos domínios que a Ciência de Dados mais influencia é o de Inteligência de Negócios. Nesse escopo, existem funções determinadas para cada um desses papéis. Os cientistas de dados lidam principalmente com grandes blocos de dados para analisar os padrões, tendências e muito mais.
Então, os alunos do curso de Ciência de Dados aprendem a formular relatórios que normalmente são úteis para se realizar inferências. Por outro lado, quem trabalha com Ciência de Dados está intrinsecamente ligado à área de Inteligência de Negócios, ou Business Intelligence, conhecido como BI pelas empresas.
Curiosamente, existe um campo que mistura a análise de dados e a análise de negócios, o analista de negócios. De maneira simples, um perfil de analista de negócios combina um pouco de ambos para auxiliar as empresas a tomar decisões baseadas em dados.
Assim, quem faz Ciência de Dados, costuma analisar os dados históricos segundo vários requisitos, aplicando diferentes formas de saberes:
- Análise casual preditiva: os cientistas de dados usam esse modelo para derivar previsões de negócios. Logo, o modelo preditivo vem mostrar os resultados de diversas ações de empresas de formas mensuráveis. Esse pode ser um modelo eficaz para negócios que querem entender o futuro de qualquer novo movimento de negócios.
- Análise prescritiva: basicamente, essa forma de análise ajuda as empresas a definir melhor as suas metas, de modo a prescrever as ações com maior probabilidade de sucesso. A análise prescritiva usa as inferências do modelo preditivo e ajuda as empresas sugerindo as melhores formas de se atingir os objetivos.
Mas o que é a Inteligência Artificial?
De certo modo, a Inteligência Artificial vai permitir que as máquinas possam executar o raciocínio replicando o conhecimento humano. Seu principal objetivo é ensinar as máquinas a partir da experiência. Assim, conseguindo alimentar as informações certas e as autocorreções e, como dito anteriormente, são cruciais.
Além disso, os especialidade Inteligência Artificial contam com aprendizado e um processamento de linguagem natural para ajudar as máquinas a reconhecer as inferências e padrões. Logo, separamos um escopo simples dessa área para que haja um melhor reconhecimento:
- O IA facilita a automação: A Inteligência Artificial permite que tarefas repetitivas sejam automatizadas. Principalmente as de alto volume em sistemas com atualizações frequentes.
- Produtos mais inteligentes: A IA pode transformar produtos normais em commodities mais inteligentes. Os aplicativos de IA, quando são combinados com plataformas de conversação, bots e outras máquinas inteligentes, podem virar tecnologias aprimoradas.
- Aprendizado progressivo: certos algoritmos de IA tendem a treinar máquinas para executar qualquer função desejada. Eles funcionam como classificadores e preditores.
- Analisando dados: como as máquinas aprendem os dados dos quais são alimentados. Identificar e analisar um determinado conjunto de dados se faz muito importante. A rede neural então facilita o treinamento de máquinas.
Qual a relação entre Ciência de Dados e Inteligência Artificial?
De maneira geral, a Inteligência Artificial e a Ciência de Dados são um campo amplo de formas de aplicações e sistemas. Além do mais, há outras tecnologias que tentam replicar a inteligência humana através das máquinas.
Nesse caso, a Inteligência Artificial representa uma ação de feedback planejada de percepção. Por outro lado, a Ciência de Dados utiliza diferentes partes desse padrão ou loop para resolver problemas determinados.
Inicialmente, na primeira etapa, há uma percepção, onde os cientistas de dados buscam identificar padrões com a ajuda dos dados. Da mesma maneira, na etapa seguinte, os profissionais executam praticamente as mesmas tarefas. Encontrando todas as soluções possíveis, juntamente com a melhor solução dentre todas que existem.
Então, a Ciência de Dados cria um sistema que se relaciona internamente com os dois pontos mencionados antes. E isso ajuda a empresa a avançar, por mais que seja possível explicar o Aprendizado de Máquina de forma a torná-la como um assunto autônomo, ele pode ser melhor compreendido no contexto de seu ambiente, ou seja, no sistema em que é usado.
Para simplificar, O Aprendizado de Máquina é o que conecta a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial, gerando soluções para problemas específicos. Porém, o Aprendizado de Máquina é o que ajuda a atingir essa finalidade. Um exemplo bom disso é o Search Engine criado pelo Google.
- O produto de pesquisa do Google é um produto da Ciência de Dados
- Usando a análise preditiva, um sistema usado por Inteligência Artificial para entregar resultados relevantes e inteligentes para os usuários.
- Por exemplo, se uma pessoa digitar “melhores jaquetas em SP” no mecanismo de pesquisa do Google, a IA vai coletar essas informações através do aprendizado de máquina.
Enfm, esse foi um panorama das relações entre esses cursos que podem ser ligados e usados conjuntamente no seu futuro profissional. Gostou do nosso conteúdo? Confira mais sobre o preço do curso de Ciência de Dados.
