¿Es la ciencia de los datos más fácil que la inteligencia artificial?

En el mundo digital moderno, términos como ciencia de datos e inteligencia artificial a menudo se utilizan indistintamente, pero no son lo mismo.

Mientras que ambos son ramas de la informática , hay muchas diferencias entre los dos. Si usted está interesado en seguir una carrera en el espacio de la tecnología, usted puede estar mirando en diferentes aspectos del análisis de datos para ver qué área le interesa más.

En este artículo, vamos a ayudarle con su proceso de toma de decisiones. Discutiremos las diferencias entre la ciencia de los datos y la inteligencia artificial. También discutiremos los salarios en estos campos, las habilidades necesarias, cómo comenzar una carrera en big data o IA, y mucho más.

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¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de los datos y la inteligencia artificial?

Aquí está la diferencia clave entre la ciencia de los datos y la inteligencia artificial (AI): la ciencia de los datos es una amplia disciplina que incluye el estudio de la IA. La inteligencia artificial es sólo un nicho de la ciencia de los datos.

Esa es la respuesta corta. Sigue leyendo para descubrir más sobre la ciencia de los datos y la emocionante subespecialidad de la IA.

¿Qué es la ciencia de los datos?

En términos simples, la ciencia de los datos es el proceso de extraer información útil de datos no estructurados. Es un enfoque interdisciplinario que combina diversos campos de la informática, las estadísticas y los procesos y métodos científicos con el fin de extraer conclusiones de los puntos de datos brutos.

Se cree que la ciencia de los datos ha provocado una cuarta revolución industrial, y ahora está en el centro de la toma de decisiones empresariales. Las empresas se han dado cuenta del enorme valor del procesamiento y análisis de datos.

Las empresas grandes y pequeñas se están aprovechando todos los días del valor de la ciencia de los datos. Cuantos más datos tenga una empresa, mejores son las perspectivas de negocio que pueden generar.

Empresas como Airbnb utilizan la ciencia de los datos para procesar y analizar sus datos generados por el cliente para predecir el comportamiento del cliente. Esto permite a la empresa abordar problemas de servicio y desarrollar nuevas características, productos y servicios para ofrecer a sus clientes. Incluso las compañías de seguros y los bancos ahora extraen información de contacto utilizando métodos de ciencia de datos.

Se espera que un científico de datos tenga conocimiento de muchos conceptos y tecnologías diferentes, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y IA. Si quieres trabajar con inteligencia artificial en profundidad, vas a seguir un papel como el de un ingeniero de inteligencia artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial, a menudo conocida como IA, es una colección de complejos algoritmos informáticos que imitan la inteligencia humana. Las computadoras que están programadas con IA pueden "aprender" a medida que van, mejorando en la solución de tipos específicos de problemas a medida que reciben más datos.

También incluye traducciones, comprensión del habla humana, reconocimiento de imágenes, reconocimiento del habla y el proceso de toma de decisiones.

La inteligencia artificial es un producto de la creación humana, desarrollada para permitir que las computadoras lean, entiendan y aprendan de los datos, lo que ayuda en el proceso de toma de decisiones. Estas decisiones se basan en inferencias que por lo demás son difíciles de capturar para los seres humanos.

En la tecnología moderna, la inteligencia artificial se divide en dos usos generales: la IA general y la IA aplicada.

General AI se encarga de tareas como hablar, traducir, reconocer sonidos y objetos, y participar en transacciones comerciales y sociales.

Hoy en día, las implementaciones de algoritmos han avanzado tanto que podemos ejecutarlos desde teléfonos inteligentes y portátiles.

Ciencia de los datos vs Inteligencia Artificial: Una explicación detallada

Ahora que usted entiende cómo los dos se relacionan entre sí, echemos un vistazo más de cerca a cómo difieren.

La diferencia significativa es que la ciencia de los datos implica el análisis previo al procesamiento, la predicción y la visualización. AI es la implementación de un modelo predictivo para prever eventos.
La ciencia de los datos es un término general para las técnicas estadísticas, técnicas de diseño y métodos de desarrollo. La inteligencia artificial tiene que ver con el diseño de algoritmos, el desarrollo, la eficiencia, las conversiones y el despliegue de estos diseños y productos.
Python y R son las herramientas utilizadas en la ciencia de datos, mientras que TensorFlow, Kaffee y scikit-learn son herramientas utilizadas en la IA. La ciencia de los datos se ocupa principalmente de hacer uso del análisis y análisis de datos (donde utiliza datos pasados y presentes para predecir datos futuros). La Inteligencia Artificial se ocupa del aprendizaje automático.
La ciencia de los datos se desarrolló para encontrar patrones y tendencias ocultos en los datos. La disciplina tiene como objetivo extraer datos útiles, procesarlos, darle sentido y, en última instancia, usarlos para tomar decisiones importantes. Por otro lado, la inteligencia artificial se utiliza para manejar los datos de forma autónoma, eliminando al ser humano de toda la tarea de trabajar por su cuenta.
Mediante el uso de la ciencia de los datos, se pueden construir modelos complejos para extraer diversos hechos, técnicas estadísticas y conocimientos. Por otro lado, la inteligencia artificial está destinada a construir modelos que emulen la cognición y la comprensión humana hasta cierto nivel. Emulando la cognición, el objetivo es crear autosuficiencia, lo que significa que la máquina ya no requeriría ninguna entrada humana.

En resumen, aquí están algunas pautas.

Usará la ciencia de los datos cuando:

Es necesario determinar las pautas y tendencias
El conocimiento estadístico es un requisito
Es necesario realizar un análisis exploratorio de los datos (EDA)
La situación requiere un rápido procesamiento matemático
Es necesario utilizar análisis predictivos

Usarás la IA cuando:

Se requiere precisión
Se necesita una rápida toma de decisiones
Usted requiere tomar decisiones lógicas sin interferencia emocional
Se trata de tareas repetitivas
Usted necesita realizar análisis de riesgo

Sueldos para Científicos de Datos e Ingenieros de Inteligencia Artificial

El salario medio de un científico de datos es aproximadamente 116.654 dólares por año . Las empresas que ofrecen estos generosos salarios reconocen el poder del big data y están deseosas de utilizarlo para impulsar las decisiones empresariales. Incluso los salarios iniciales se ven cada vez más atractivos en este campo en crecimiento. Un científico de datos de nivel inicial puede ganar tanto como 93.167 dólares por año , mientras que los científicos de datos experimentados ganan tanto como 142.131 dólares por año .

Del mismo modo, el salario medio anual de un ingeniero de inteligencia artificial es muy superior a 100.000 dólares. El salario nacional promedio en los EE.UU. es 164.769 dólares por año , con una baja media de 90.000 dólares y a de 304.500 dólares de los EE.UU. . A medida que las oportunidades de carrera de los ingenieros de IA se amplíen rápidamente, los salarios de los ingenieros de IA seguirán aumentando.

Cómo convertirse en un científico de datos

Una base sólida en matemáticas, física y ciencias de la computación le pondrá en una gran posición para perseguir un papel en la ciencia de los datos, independientemente de si usted elige especializarse en la inteligencia artificial. Un conocimiento básico de álgebra lineal y cálculo, así como la probabilidad y las estadísticas, también es altamente beneficioso. La programación es particularmente importante en la inteligencia artificial, ya que los algoritmos para el aprendizaje automático son diferentes de los utilizados en la programación tradicional. Por estas y muchas otras razones, los ingenieros de IA seguirán teniendo una gran demanda en muchas industrias diferentes, incluyendo tecnología, servicios financieros, gobierno y consultoría.

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