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! 🤓🧠
¿Qué es ciencia de datos?
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.
¿Qué es la inteligencia artificial?
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.
Ciencia de datos vs. inteligencia artificial: diferentes y complementarias
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.
Trabajos en data science e inteligencia artificial
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.
1. Data Analyst
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.
2. Data Scientist
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.
3. Data Engineer
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.
4. Machine Learning Engineer
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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