Principais diferenças entre a ciência dos dados e a inteligência artificial

No que diz respeito à ciência dos dados e à inteligência artificial (IA), é frequente encontrar uma grande intersecção entre os dois percursos de competências. A inteligência artificial tem vários subconjuntos, como a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda, e a ciência dos dados utiliza estas tecnologias para interpretar e analisar dados, descobrir padrões, fazer previsões e gerar conhecimentos. Por isso, decidir entre inteligência artificial e ciência de dados pode ser complicado.

Por outro lado, tecnologias como a aprendizagem automática dependem de práticas sólidas de ciência de dados para garantir que dados limpos, de alta qualidade e relevantes estejam a treinar os algoritmos e sistemas de aprendizagem automática. Para além disso, a ciência dos dados é um domínio interdisciplinar que incorpora frequentemente conhecimentos de inteligência artificial e aprendizagem automática, e muitas carreiras no domínio da inteligência artificial, como a de engenheiro de inteligência artificial, exigem competências de cientista de dados.

Por isso, é fácil começar a perguntar-se por onde começar? Esta é uma questão particularmente premente para aqueles que compreendem que a procura de competências em ciência de dados e inteligência artificial está a disparar e querem entrar a bordo.

Não existe uma resposta certa ou errada ou uma hierarquia fundamental. No entanto, as principais diferenças nos conhecimentos e competências necessários para determinadas funções irão, em última análise, moldar o seu percurso até à proficiência e a projeção da sua carreira.

Visão geral da ciência dos dados

A ciência dos dados é um domínio multifacetado que emprega técnicas científicas, algoritmos, procedimentos e sistemas para compreender os dados organizados e caóticos. Combina conhecimentos de áreas como a estatística, a informática e a ciência da informação para criar inteligência acionável a partir dos dados. Os principais componentes da ciência dos dados incluem:

• Recolha de dados: Reunir dados brutos de diferentes fontes.
• Limpeza de dados: Pré-processamento e limpeza dos dados para os tornar prontos para análise.
• Análise exploratória de dados: Compreender os padrões e relações dentro dos dados.
• Modelação e aprendizagem automática: Criar modelos preditivos ou de classificação utilizando algoritmos.
• Validação e teste: Avaliar o desempenho destes modelos.
• Visualização: Representação de dados em formato gráfico ou visual para compreender e apresentar informações.

Visão geral da Inteligência Artificial (IA)

A Inteligência Artificial designa a emulação da cognição humana em máquinas concebidas para imitar o pensamento e o comportamento humanos. O objetivo é conceber sistemas capazes de realizar actividades que exijam o intelecto humano, incluindo interpretação visual, reconhecimento de voz, formulação de decisões e conversão de linguagem.

A inteligência artificial pode ser classificada em:

• IA estreita: Especializada numa tarefa. Por exemplo, assistentes de voz.
• IA geral: Máquinas que podem efetuar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa efetuar.
• IA superinteligente: Quando as máquinas ultrapassam as capacidades humanas.

A inteligência artificial incorpora inúmeras tecnologias, incluindo a aprendizagem automática (um subconjunto da inteligência artificial), as redes neuronais, o processamento de linguagem natural, a robótica e a computação cognitiva.

Principais diferenças entre a ciência dos dados e a inteligência artificial

• Objetivo: A ciência dos dados centra-se principalmente na extração de conhecimentos e informações de grandes quantidades de dados. A inteligência artificial, por outro lado, centra-se na criação de sistemas que podem executar tarefas sem quaisquer instruções explícitas.
• Âmbito de aplicação: A ciência dos dados engloba várias técnicas de estatística, análise de dados e aprendizagem automática para analisar e interpretar dados complexos. A inteligência artificial é mais abrangente e inclui áreas como a robótica, o processamento de linguagem natural, entre outras.
• Ferramentas: Os cientistas de dados utilizam frequentemente ferramentas como Python, R, SQL e plataformas como Jupyter e Tableau. Os investigadores e programadores de inteligência artificial podem utilizar as plataformas TensorFlow, PyTorch ou OpenAI.
• Implementação: Enquanto a ciência dos dados conclui muitas vezes com conhecimentos e decisões, a inteligência artificial tem como objetivo a automatização e a criação de sistemas que podem agir por si próprios.

Semelhanças comuns entre a ciência dos dados e a inteligência artificial

• Aprendizagem automática: Ambos os domínios utilizam a aprendizagem automática. Enquanto os cientistas de dados a utilizam para analisar dados e fazer previsões, os investigadores de inteligência artificial utilizam-na para ensinar as máquinas a aprender com os dados.
• Dependência de dados: Ambos os domínios dependem fortemente dos dados. Os dados são a espinha dorsal dos conhecimentos na ciência dos dados e dos modelos de treino na inteligência artificial.
• Interdisciplinaridade: Ambas as áreas recorrem a várias disciplinas, como a matemática, a informática e conhecimentos específicos de um determinado domínio.
• Inovação e crescimento: Ambos os domínios estão na vanguarda da inovação tecnológica e registam um crescimento e avanços rápidos.
• Resolução de problemas: Ambos os domínios têm como objetivo utilizar a tecnologia para resolver problemas complexos, quer seja através da tomada de decisões baseada em dados ou da automatização de tarefas com inteligência artificial.

No mundo dinâmico da tecnologia, os domínios da inteligência artificial e da ciência dos dados são dois pilares da inovação, impulsionando o crescimento e redefinindo os sectores. Decidir entre a inteligência artificial e a ciência dos dados para o seu percurso profissional não é escolher uma em detrimento da outra, mas sim perceber onde reside a sua paixão e os seus pontos fortes. Quer esteja intrigado com as nuances da interpretação de dados ou atraído pela promessa de máquinas capazes de pensar e aprender, há um mundo de oportunidades à sua espera.