¿Es la IA mejor que la ciencia de datos?

Cuando se trata de la ciencia de los datos y inteligencia artificial (AI), a menudo encontrarás una gran intersección entre los dos caminos de habilidad. AI tiene numerosos subconjuntos, como aprendizaje automático y aprendizaje profundo , y ciencias de los datos utiliza estas tecnologías para interpretar y analizar datos, descubrir patrones, hacer predicciones y generar ideas. Por lo tanto, decidir entre la IA y la ciencia de datos puede ser complicado.

Por otra parte, tecnologías como el ML dependen de prácticas sólidas de ciencia de datos para garantizar la limpieza, alta calidad, y los datos relevantes están entrenando a Algoritmos ML y sistemas. Sin mencionar que la ciencia de los datos es un campo interdisciplinario que a menudo incorpora el conocimiento de IA y ML, y muchas carreras de IA, como un Ingeniero AI , require conocimientos científicos en materia de datos .

Así que es fácil empezar a preguntarse, ¿por dónde empezar? Esta es una pregunta particularmente apremiante para aquellos que entienden que la demanda de la ciencia de datos y habilidades de IA se disparan y quieren subir a bordo.

No hay respuesta correcta o incorrecta ni jerarquía fundamental. Pero las diferencias clave en conocimientos y habilidades requeridas para ciertos roles laborales en última instancia darán forma a su viaje a la competencia y la proyección de su carrera.

Programa de Certificados Profesionales en Ciencia de Datos

Liderando trabajos de IA vs. Ciencia de Datos y Requisitos de Habilidad

Un buen lugar para empezar es decidir el tipo de carrera que mejor se adapte a ti, y luego tratar de satisfacer las correspondientes necesidades y conjuntos de habilidades de esa trayectoria profesional en particular. Además, compruebe las calificaciones que un negocio requiere para puestos específicos, como el tipo de grado o habilidades “suaves” como ser un gran comunicador.

Si usted no está seguro de la trayectoria profesional que desea tomar —AI vs. ciencia de datos— trabajar hacia atrás, mirando los conjuntos de habilidades correspondientes requeridos bajo cada trayectoria, y luego decidir sobre la elección de carrera que mejor se adapte a las habilidades para las que es más adecuado o está interesado en desarrollar.

Los siguientes son tres de los puestos de trabajo más buscados en los campos de IA vs. ciencia de datos. Al comprender los requisitos del trabajo, y las cualificaciones necesarias que las organizaciones requieren, usted puede identificar exactamente donde sus habilidades e intereses caen en estas áreas particulares para abordar mejor su trayectoria profesional única.

Ingeniero de aprendizaje automático

Requiere una comprensión sólida de los lenguajes de programación, matemáticas, habilidades analíticas, conjuntos de datos y una comprensión de las herramientas de desarrollo. Además, la mayoría de las organizaciones quieren que usted tenga un máster o doctorado en ciencias de la computación o matemáticas.

Científico de datos

Una comprensión del análisis estadístico, plataformas de macrodatos como Hadoop , los lenguajes de programación, así como la comunicación fuerte, las habilidades analíticas y el conocimiento empresarial es fundamental.

Desarrollador de inteligencia empresarial

Grandes habilidades de comunicación y resolución de problemas, la capacidad de analizar conjuntos de datos complejos para identificar tendencias de mercado, conocimiento de tecnologías de BI, y certificaciones en ciencia de datos se recomienda.

Otras opciones profesionales populares en estos campos incluyen científico investigador, científico robótico, Analista de datos , Analista de negocios , y arquitecto de datos . Investiga los requisitos laborales y las cualificaciones respectivas para descubrir la trayectoria profesional que es mejor para ti.

Ingeniero de Inteligencia Artificial

Considerando las paradas a lo largo del camino

Al decidir entre la IA y las habilidades de ciencia de datos, primero, tendrás que considerar cuáles son tus objetivos profesionales y si estás buscando ampliar tus competencias, mejorar tu base de conocimientos existente o ayudar a tu negocio a avanzar en una nueva dirección a través de la transformación digital.

Para aquellos que no están seguros de por dónde empezar, tanto la ciencia de datos como la IA tienen una base de conocimientos y habilidades similares: estadísticas, matemáticas y programación. Estos son sólidos caminos de aprendizaje fundacionales que dejan la puerta abierta tanto para la ciencia de datos como para una carrera centrada en la IA.

A continuación, empezar a explorar algunos diferentes Cursos de IA y Machine Learning . Si esto te interesa, comienza a buscar más cursos relacionados con IA como lenguajes de programación, codificación, modelado de datos, algoritmos o visualización.

Si usted se encuentra más interesado en el lado analítico y empresarial del aprendizaje, entonces un camino educativo de la ciencia de los datos es su punto de partida. Comience a dar forma a sus habilidades en minería de datos o forcejeo, modelado de datos, administración de bases de datos, y lenguajes de programación , como Python y R.

Curso gratuito: Introducción a la Ciencia de los Datos

Su trayectoria profesional comienza aquí

Comprender dónde quieres estar con tu carrera y para qué quieres usar tus habilidades te ayudará a decidir qué camino educativo —la AI vs. la ciencia de datos— es correcto para ti. Elija una carrera que mejor se adapte a sus habilidades, intereses y las cualificaciones de capacidades de los puestos líderes de la industria, en la demanda para que sepa cómo empezar por el camino de carrera que es adecuado para usted.

Simplilearn es un proveedor educativo líder para todas las materias en los campos de AI, ML, ciencia de datos y análisis , y ofrece recursos integrales y programas de educación para profesionales de la industria en todos los niveles de sus trayectorias profesionales.

Encuentra nuestro Programa de certificados profesionales en IA y Machine Learning Online Bootcamp en las ciudades principales:

Acerca del autor

Nombrado por Onalytica como el influencer #1 del mundo en Data and Analytics, Automation, and the Future Economy (Tech), Ronald es el CEO de Intelligent World y uno de los principales líderes de pensamiento en Ciencia de Datos y Transformación Digital.