Ciência de dados vs. Aprendizado de máquina: qual é a diferença?

No mundo atual, impulsionado pela tecnologia, ciência de dados de novo aprendizado de máquina são frequentemente usados ​​de forma intercambiável. No entanto, eles representam campos diferentes. Este artigo explora as diferenças entre ciência de dados vs. aprendizado de máquinadestacando suas principais funções, funções e aplicações.

O que é ciência de dados?

Ciência de dados é a prática de extrair informações de um grande conjunto de dados. Usa técnicas de matemática, estatística e ciência da computação para processar, analisar e interpretar dados. A ciência de dados é usada para orientar a tomada de decisões e influenciar estratégias de negócios.

Fundamentos da Ciência de Dados

• Coleta de dados: coleta dados brutos de diversas fontes.
• Limpeza de dados: Garantir que os dados sejam utilizáveis ​​e precisos.
• Análise de dados: Usando métodos estatísticos para encontrar tendências.
• Visualização de dados: Apresentando resultados por meio de tabelas e gráficos.
• Modelagem Preditiva: Usando dados para prever resultados futuros.

Cientistas de dados você precisa ser bom em programação, matemática e conhecimento de domínio. Eles desempenham um papel importante na transformação de dados brutos em insights de negócios acionáveis.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina (ML) um subconjunto de Inteligência Artificial (IA) que cria algoritmos que podem aprender com os dados. Ao contrário dos sistemas tradicionais, onde as regras são claramente definidas, os modelos de ML aprendem padrões nos dados e fazem previsões ou decisões automaticamente.

Tipos de aprendizado de máquina

• Leitura Supervisionada: Modelos que aprendem com dados rotulados (por exemplo, detecção de fraude).
• Aprendizagem não supervisionada: Algoritmos que identificam padrões fora dos dados rotulados (por exemplo, clustering).
• Aprendizagem por Reforço: os agentes aprendem interagindo com o ambiente e recebem feedback.

Engenheiros de aprendizado de máquina concentre-se na construção e treinamento desses modelos, garantindo que sejam precisos e escaláveis.

Principais diferenças entre ciência de dados e aprendizado de máquina

1. Largura

• Ciência de Dados: Inclui coleta de dados, limpeza, pré-processamento, análise de dados de avaliação (EDA), engenharia de recursos, modelagem estatística e interpretação, com o objetivo de fornecer insights e informar decisões. Envolve compreender problemas específicos de domínio, aplicar habilidades de engenharia de dados e trabalhar com uma variedade de dados estruturados e não estruturados.
• Aprendizado de máquina: concentra-se na criação de algoritmos que permitem aos sistemas aprender com os dados e fazer previsões. Inclui tarefas como seleção de modelo, ajuste multiparâmetro, validação de modelo e otimização. O ML geralmente requer conhecimento especializado de algoritmos como aumento de gradiente, redes neurais e máquinas de vetores de suporte (SVMs).

2. Funções e responsabilidades

• Cientista de Dados: Responsável pela análise de dados, visualização, engenharia de recursos, testes de hipóteses e fornecimento de insights de negócios. Freqüentemente, eles executam modelos estatísticos, realizam testes A/B e apresentam resultados às partes interessadas usando técnicas de narrativa de dados.
• Engenheiro de aprendizado de máquina: é especializado na construção, otimização e implantação de modelos de ML. Eles se concentram no treinamento de modelos de aprendizado profundo, na redução da latência do modelo, no versionamento de modelos e na implantação de modelos em ambientes de produção. Os desenvolvedores de ML geralmente precisam lidar com problemas como desvio de modelo e integração de pipeline de dados.

3. Ferramentas

• Ferramentas de ciência de dados: Python (NumPy, pandas, SciPy), R, SQL, Tableau, Power BI, Apache Spark, Jupyter Notebooks e ferramentas de processamento de dados e análise de dados de teste.
• Ferramentas de aprendizado de máquina: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, Hugging Face Transformers, ONNX (para interação de modelo) e Kubeflow (para pipelines de ML).

4. O objetivo

• Ciência de Dados: visa principalmente obter insights de dados para influenciar os processos de tomada de decisão e apoiar planos estratégicos. A ciência de dados se concentra na compreensão das relações subjacentes aos dados por meio de análise estatística, testes de hipóteses e narração de histórias sobre os dados.
• Aprendizado de máquina: visa criar sistemas que possam tomar decisões, previsões e classificações independentes, aprendendo com dados históricos. O objetivo do aprendizado de máquina é melhorar os processos de tomada de decisão e melhorar continuamente a precisão do modelo por meio de técnicas como validação cruzada, aprendizado conjunto e otimização de hiperparâmetros.

Como a ciência de dados e o aprendizado de máquina funcionam juntos

O aprendizado de máquina é uma ferramenta poderosa no kit de ferramentas de ciência de dados. Cientistas de dados use algoritmos de ML para desenvolver modelos preditivos e fornecer insights precisos. Engenheiros de ML trabalhar para dimensionar esses modelos para aplicações do mundo real.

A conclusão

Enquanto ciência de dados de novo aprendizado de máquina eles estão intimamente relacionados, servindo a propósitos diferentes. Ciência de dados trata-se de compreender dados e informar decisões, enquanto aprendizado de máquina concentra-se na criação de algoritmos que aprendem com os dados. Juntos, eles impulsionam a inovação e permitem que as organizações aproveitem o poder dos dados.

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