Ciencia de datos e inteligencia artificial son dos áreas del conocimiento muy relacionadas entre sí y que en ocasiones las usamos como términos intercambiables, pero que tienen ciertas diferencias.
Básicamente, data science utiliza tecnologías de inteligencia artificial, pero eso no significa que cubra totalmente esta otra área. Inteligencia artificial va mucho más allá de los datos y su análisis.
En este post vamos a conocer cuál es el alcance de cada una de ellas y qué puedes lograr dentro de las empresas, o a nivel personal, para que comiences a aprender ciencia de datos y convertirte en Data Scientist. ¡Comencemos! 🤓🧠
Data science es un proceso fascinante que implica la extracción, manipulación y transformación de datos de diversas fuentes. Estos datos se visualizan y, finalmente, se utilizan en modelos de machine learning, fundamentales en el campo de la inteligencia artificial.
Para formar parte de un equipo de data science, es esencial tener habilidades en ciencias computacionales (programación en python), matemáticas y estadística, así como un profundo conocimiento del dominio empresarial.
Se considera que los datos son valiosos activos para empresas y organizaciones, y la data science es la clave para comprender esta ingente cantidad de información generada diariamente en todo el mundo.
La inteligencia artificial busca alcanzar una inteligencia similar a la del ser humano, empleando algoritmos para emular nuestro comportamiento mediante el reconocimiento de patrones en datos como texto, imágenes y videos.
Por ejemplo, los algoritmos de inteligencia artificial pueden aprender a distinguir entre perros y gatos al analizar numerosas imágenes o ser un recurso para automatizar tareas como la redacción de contenidos.
Grandes empresas tecnológicas como Google, Amazon, Facebook e IBM lideran la investigación en este campo, creando algoritmos avanzados y demostraciones impresionantes, como AlphaGo, que venció a un jugador profesional en el juego de mesa Go.
Dentro de la inteligencia artificial, encontramos tecnologías como machine learning (el aprendizaje de las máquinas), deep learning, visión artificial, procesamiento de lenguaje natural, robótica, representación del conocimiento y técnicas de minería de datos.
La ciencia de datos, como campo de estudio, involucra procesos como la extracción, manipulación y análisis de datos y requiere cada vez de nuevos instrumentos para automatizar procesos.
| Ciencia de Datos | Inteligencia Artificial |
|---|---|
| Enfoque en manejo eficiente de datos | Herramienta estratégica para decisiones basadas en datos |
| Procesos de extracción y análisis | Aplicación práctica en productos y sistemas |
| Desarrollo de herramientas para automatización | Ejemplos: Recomendadores, filtros, asistentes de voz en aplicaciones |
| Apoyo en toma de decisiones | Inversiones significativas en desarrollo |
Los científicos de datos son hábiles en manejar vastas cantidades de datos, creando herramientas para extraer, manipular y analizar información. Su enfoque principal radica en el manejo efectivo de datos para generar perspicacias significativas.
La inteligencia artificial, dentro del campo de la ciencia de datos, destaca como una herramienta estratégica. Facilita la toma de decisiones basadas en datos, complementando el trabajo del equipo de data science en diversas fases del proceso analítico.
Llegó el momento de que detallemos mejor algunos de ellos para que conozcas qué trabajo te espera en esta industria de los datos y la inteligencia artificial.
Su función en analizar el presente de una organización. Ejecuta análisis de datos para generar informes en dashboards con tablas y gráficas que ayuden a otras personas de la organización a tomar mejores decisiones o saber si alguna estrategia está funcionando.
Se encarga de tomar datos de las fuentes de información de la organización, de limpiarlos, procesarlos, analizarlos, utilizar modelos de inteligencia artificial para resolver preguntas interesantes que surjan en su organización para toma de decisiones.
Crean y mantienen una estructura de software que permita el procesamiento de grandes cantidades de datos que vienen de distintas fuentes de la organización y que serán usados exclusivamente para analítica de datos. Este proceso se conoce como ETL por sus siglas en inglés de extracción, transformación y carga.
Funciona más dentro de la capa de inteligencia artificial de una organización. Su tarea es escalar y robustecer modelos de inteligencia artificial para funcionar en sistemas de producción de software, que en ocasiones han sido creados por Data Scientists. Este rol se asocia mucho más que otros a conocimientos y buenas prácticas de la ingeniería de software.
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Queremos compartir contigo algo emocionante: hemos unido la antigua Escuela de Data Science con la Ruta de Aprendizaje de Inteligencia Artificial y Machine Learning, y así nació la nueva Escuela de Data Science e Inteligencia Artificial en Platzi.
Esta combinación nos permite ofrecerte lo mejor de ambos mundos. Si te apasiona el análisis de datos y la inteligencia artificial, este es el lugar perfecto para crecer. ¡Acompáñanos en esta nueva aventura educativa en Platzi!
Excelente, esto hace más larga la escuela de Data Science pero la hace más robusta y completa!
Muchas gracias por acada día mejorar la escuela y plataforma!
Ya mañana conoceremos todos los detalles. 🤓⭐
Completamente de acuerdo.
Excelentísimo, estoy en la parte inicial de la Escuela de Data Science y tuve muchas dudas por la antigüedad de los videos (2 a 3 años que es mucho en TI) me anima que la ruta será mas robusta y espero que no sea solo anexar cursos recientes sino rehacer los mas desactualizados.
Bueno, pues aprenderemos Data science y Machine learning en el mismo paquete XD !Emocionante! 😃
Los aprendemos juntos y lo usaremos juntos. 😁🙌
Esto me viene de lujo!. Estoy muy ansioso de seguir mi ruta de aprendizaje! 👾😜
¡Bienvenido, Edward! Mucho éxito en tu aprendizaje. 🤓
Excelente, muchas gracias por tu blog. Justo estos dias estaba buscando para entender las diferencias y muchas paginas diferian entre si, esto ayuda muchisimo a los que estamos por empezar en este mundo
¡Gracias a ti por leerlo! 😁
Qué bueno que te sea útil.
Excelente noticia, había empezado la escuela de DS, me pasaré a esta nueva que considero que es un mejor camino para llegar a Roma.
Este jueves conoceremos todos los detalles. Mientras puedes comenzar con el Curso de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos. 🤓🤓
Muchas gracias por aclarar cada una de las diferencias de los distintos roles que componen el maravilloso mundo de los datos!
Estoy por empezar la escuela de DataScience
¡Bienvenida, Nava! 😁🤓
Wow! increíble notición!!! Felicidades Platzi por todo los logros y gracias por brindar continuamente lo mejor para tod@s!
justo acababa de empezar la ruta de inteligencia artificial y ya tenia premeditado al acabar esta ruta empezar la de data science
Me han quedado claras las diferentes, es estupendo amar parte de ambos mundos que se complementan tan bien.
Hola acabo de leer el post y me da mucha alegría saber que pronto aperturaran una nueva escuela relacionado a ML y DS, la cual es de mi interes.Saludos y exitos para platzi.
Ahora ha llegado mi turno… Eso era lo que esperaba 😌 💞 💪 🌋
Muchas gracias por este post Miguel, siempre con tus maravillosos aportes. Actualmente escribo mi trabajo de grado con la finalidad de obtener mi título de Ing Químico y está enfocado al aporte de la Ciencia de Datos y la IA en la Ciencia de Materiales. Trato de evidenciar cuales son las técnicas usadas tanto para predicción de propiedades cómo para encontrar nuevos materiales, muchos de los términos que no sé cómo explicar o no termino de entender vengo a buscarlos en clases de acá para tener una visión generalizada de lo que significan y hacen.
Estoy en la ruta de Data Science, veo que se va completando la ruta de inteligencia artificial, creo que mejor espero la fusión para ver el contenido completo, nos vemos el jueves y es bueno ver que nos mantengan informados con los cambios, saludos.
Este jueves conoceremos todos los detalles. Mientras puedes comenzar con el Curso de Análisis de Negocios para Ciencia de Datos. 🤓🤓
Gracias por la información, ya cuento con el certificado de ese curso desde el 9 de noviembre, queda esperar en un rato mas la ruta completa, saludos.
Excelente e infinitamente agradecido. Estoy iniciando en la escuela de DataScience y saber esto me alegra mucho. Mil gracias.
Esto se va a…
descontrolaaaaaaaaar !!!
¡Genial!
Esta fusión promete.
Gracias Plat.
Caray, la escuela se hará más larga, espero actualicen el “plan de estudio” y los cursos que están desactualizados 😃 gracias por todo platzi!
Muy interesante, gracias por explicarlo de una forma muy clara. Estoy por empezar con la escuela de DS.
Excelente explicación, coincido con la gente que dice cuan completo es esta escuela.
Seguir mejorando así de bien Platzi¡¡
Valioso artículo, info relevante y apasionante manera de entrar en este mundo de los datos.
Así que respondido a la pregunta de del principio la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial si son conjuntos diferentes pero como podemos ver en el diagrama de Venn hay un punto donde se unen. Por lo que también se complementan.
Recién encuentro que lo que realmente me apasiona es la unión de la programación con algo más. Encuentro muy interesante lo que esta escuela puede aportarme.
Entiendo todo lo que exponen sin embargo me sigo sintiendo perdido, son muchos términos cuyas diferencias son tan mínimas que hasta parecen redundantes en su significado y uso diario, supongo que es cuestión de continuar esforzandome…
muchas gracias por este blog!
Esta escuela es fascinante, y estoy seguro que adquirir todo este conocimiento, me va llevar al trabajo de mis sueños! 😄
El artículo destaca la relación entre Data Science e Inteligencia Artificial (IA), aclarando que aunque están interconectadas, no son lo mismo. Data Science se centra en la extracción, manipulación y análisis de datos para generar predicciones o clasificaciones, utilizando tecnologías de IA. Por otro lado, la IA emula la inteligencia humana a través de algoritmos que reconocen patrones en diferentes tipos de información. Empresas como Google y Facebook han logrado avances impresionantes en este campo.
Muy buena la información para quienes recién empezamos este nuevo mundo! Info mucho más clara y concreta.
Gracias por el aporte, mi deseo por aprender mas sobre la ciencia de datos empezó cuando terminé de estudiar los cursos de Excel y empecé a programar con macros para facilitar procesos de mi trabajo.
Que buen resumen… un vistazo general de los fundamentos que te encontraras en la escuela de Data Science e IA.
Vale la pena leerlo y aprenderlo.
Gracias