Aprendizado de máquina e ciência de dados: Saiba a diferença!

A ciência de dados e o aprendizado de máquina são frequentemente comparados e falados de forma intercambiável. Contudo, se estiver planejando iniciar uma carreira em qualquer um dos campos, é importante compreender as diferenças entre eles.

Portanto, iremos te ajudar a obter uma compreensão sólida do que fazem as duas tecnologias diferentes, mas intimamente ligadas, e como são aplicadas nas suas respectivas áreas.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é o método de formação de um computador para identificar e categorizar a informação fornecida. A identificação de manuscrito é uma aplicação do aprendizado de máquina que o Serviço Postal dos Estados Unidos utiliza diariamente para decifrar endereços difíceis de ler.

Os computadores procuram padrões e identificam dados ilegíveis para que o correio possa chegar ao local correto. Dessa forma, utilizando o reconhecimento de padrões, o computador utiliza algoritmos e a informação que possui no arquivo para criar projeções precisas.

O aprendizado de máquina é uma tecnologia muito poderosa. Ao ensinar um computador a utilizar um algoritmo para definir padrões, pode-se então utilizar esses padrões para prever resultados sem conceitos pré-definidos ou regras pré-programadas. As máquinas só podem melhorar a sua própria aprendizagem utilizando a informação que lhes foi fornecida. O que significa, portanto, que o aprendizado de máquina não é eficaz sem um conjunto de dados robusto.  

No entanto, o aprendizado de máquina também tem as suas restrições. Por exemplo, se treinar uma máquina com software de reconhecimento facial, e só a alimentar com imagens de um determinado grupo étnico, pode não ser capaz de identificar outras raças ou características. Nesse sentido, requer muita informação para funcionar corretamente.

Como o aprendizado de máquina está crescendo em um ritmo tão rápido, receber uma formação em ciências de dados ou em análise a partir de um campo de iniciação à análise de dados é uma ótima ideia para os que mudam de carreira, para os que se qualificam e para outros indivíduos que procuram entrar no campo. Ter um certificado de conclusão oferece um valor extra aos potenciais empregadores, uma vez que os empregos no aprendizado de máquina e na ciência dos dados estão aumentando todos os dias.

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O que é ciência de dados?

A ciência de dados é um campo que incorpora aprendizado de máquina, estatísticas, análise avançada e programação. É um método de verificação, limpeza, transformação e modelação de dados com o objetivo de encontrar informações úteis, sugerir conclusões e encorajar a tomada de decisões com base em dados.

Em outras palavras, a ciência de dados envolve o processamento e análise de informação para servir uma variedade de utilizações analíticas de dados. A análise preditiva serve então para oferecer projeções com base nos conhecimentos desses dados.  

Os profissionais da área utilizam uma gama de técnicas para gerar informação, muitas vezes integrando o aprendizado de máquina, análise preditiva, estatística e informática para analisar grandes conjuntos de dados a fim de oferecer soluções que transformam as empresas e conduzem a novos resultados.

As vantagens oferecidas pela ciência dos dados podem variar com base no objetivo da empresa e do setor. Por exemplo, os departamentos de vendas e marketing podem recolher informações de clientes para melhorar a conversão. As instituições bancárias são informações de mineração para melhorar a detecção de fraudes. Além disso, outras indústrias, como o comércio eletrônico, podem utilizar dados para determinar que produtos ou mercadorias sugerir aos compradores.

Diferenças entre o aprendizado de máquina e a ciência dos dados

A ciência dos dados é muito semelhante ao aprendizado de máquina. As duas têm uma grande sobreposição, mas com algumas variações chave a ter em mente. O volume de dados ideal para o aprendizado de máquina é de apenas milhares de pontos de dados, enquanto que os objetivos da ciência dos dados podem requerer vários milhões de pontos.

O resultado do aprendizado de máquina é tipicamente um valor numérico, tal como uma pontuação ou classificação. Ao passo que a ciência dos dados engloba todas as formas de extração de informação e conhecimento a partir de dados.

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O processo de como cada conceito funciona é semelhante, contudo, ligeiramente diferente. O aprendizado de máquina baseia-se em algoritmos automatizados que aprendem a modelar funções, e depois preveem ações futuras através da utilização dos dados fornecidos. A ciência dos dados depende de uma infraestrutura que pode fornecer dados limpos, confiáveis e relevantes em grandes volumes com uma velocidade razoável.

Quando falamos de gestão também ocorre uma ligeira diferença. Com o aprendizado de máquina os analistas de dados direcionam os algoritmos para a análise de variáveis particulares em um conjunto de dados. Já os profissionais das ciências de dados têm uma gama de responsabilidades de gestão em múltiplas disciplinas.

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