Inteligencia Artificial vs Data Science

En el mundo digital moderno, términos como Data Science e inteligencia artificial se utilizan a menudo como si fueran lo mismo, pero no lo son.

Aunque ambas son ramas de la informática, hay muchas diferencias entre ellas. Si estás interesado en seguir una carrera en el aspecto tecnológico, puede que estés buscando diferentes aspectos del análisis de datos para ver qué área te interesa más.

En este artículo hablaremos de las diferencias entre la ciencia de los Datos y la inteligencia artificial. También hablaremos de los salarios en estos campos, las habilidades necesarias, cómo empezar una carrera en big data o IA, y mucho más.

¿Cuál es la diferencia entre Data Science y la inteligencia artificial?

Data Science es una disciplina amplia que incluye el estudio de la IA. La inteligencia artificial es sólo un área o apartado de la ciencia de Data Science.

¿Qué es la ciencia de los datos?

En términos sencillos, la ciencia de los datos es el proceso de extracción de información útil a partir de datos no estructurados. Se trata de un enfoque interdisciplinario que fusiona varios campos de la informática, la estadística y los procesos y métodos científicos para sacar conclusiones a partir de puntos de datos brutos.

Se cree que la ciencia de los datos ha provocado una cuarta revolución industrial, y ahora está en el centro de la toma de decisiones empresariales. Las empresas se han dado cuenta del enorme valor del procesamiento y análisis de datos.

Las empresas grandes y pequeñas están aprovechando el valor de la ciencia de los datos cada día. Cuantos más datos tenga una empresa, mejores conocimientos empresariales podrá generar.

Empresas como Airbnb utilizan la ciencia de datos para procesar y analizar los datos generados por sus clientes para predecir su comportamiento. Esto permite a la empresa abordar problemas de servicio y desarrollar nuevas características, productos y servicios para ofrecer a sus clientes. Incluso las compañías de seguros y los bancos extraen ahora información de contacto utilizando métodos de ciencia de datos.

La ciencia de los datos implica pasos y procedimientos como la extracción, la manipulación, la visualización y el mantenimiento de los datos.

Se espera que un científico de datos tenga conocimientos de muchos conceptos y tecnologías diferentes, incluidos los algoritmos de aprendizaje automático y la IA. Si quieres trabajar con la inteligencia artificial en profundidad, tomarás el papel de ingeniero de inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial, a menudo denominada IA, es un conjunto de complejos algoritmos informáticos que imitan la inteligencia humana. Los ordenadores programados con IA pueden «aprender» sobre la marcha, mejorando en la resolución de determinados tipos de problemas a medida que asumen más datos.

También incluye las traducciones, la comprensión del habla humana, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla y el proceso de toma de decisiones.

La inteligencia artificial es un producto de creación humana, desarrollado para que los ordenadores puedan leer, comprender y aprender de los datos, lo que ayuda en el proceso de toma de decisiones. Estas decisiones se basan en inferencias que, de otro modo, son difíciles de captar para los humanos.

En la tecnología moderna, la inteligencia artificial se divide en dos usos generales: la IA general y la IA aplicada.

La IA general se encarga de tareas como hablar, traducir, reconocer sonidos y objetos, y realizar transacciones comerciales y sociales.

La IA aplicada se refiere a tecnologías sensoriales como los vehículos autónomos, también conocidos como coches autoconducidos. Los coches que se conducen solos se basan en la inteligencia artificial y la memoria innovadora. Utilizan algoritmos para comprender patrones y diseños.

Hoy en día, las implementaciones de algoritmos han avanzado tanto que podemos ejecutarlos desde smartphones y ordenadores portátiles.

Data Science frente a inteligencia artificial: Una explicación detallada

Ahora que entiendes cómo se relacionan ambas, veamos con más detalle en qué se diferencian.

La diferencia significativa es que la ciencia de datos implica el análisis de preprocesamiento, la predicción y la visualización. La IA es la implementación de un modelo predictivo para prever eventos.
La ciencia de los datos es un término que engloba las técnicas estadísticas, las técnicas de diseño y los métodos de desarrollo. La inteligencia artificial tiene que ver con el diseño de algoritmos, el desarrollo, la eficiencia, las conversiones y el despliegue de estos diseños y productos.
Python y R son las herramientas utilizadas en la ciencia de datos, mientras que TensorFlow, Kaffee y scikit-learn son herramientas utilizadas en la IA. La ciencia de los datos se ocupa principalmente de hacer uso del análisis de datos y de la analítica de datos (donde utiliza datos pasados y presentes para predecir datos futuros). La Inteligencia Artificial se ocupa del aprendizaje automático.
La ciencia de los datos se desarrolló para encontrar patrones y tendencias ocultas en los datos. Esta disciplina pretende extraer datos útiles, procesarlos, darles sentido y, en última instancia, utilizarlos para tomar decisiones importantes. Por otro lado, la inteligencia artificial se utiliza para manejar los datos de forma autónoma, eliminando al humano de toda la tarea para que trabaje por su cuenta.
Mediante el uso de la ciencia de datos, se pueden construir modelos complejos para extraer diversos hechos, técnicas estadísticas y conocimientos. Por otro lado, la inteligencia artificial está pensada para construir modelos que emulen la cognición y la comprensión humana hasta cierto nivel. Al emular la cognición, el objetivo es crear una autosuficiencia, es decir, que la máquina ya no necesite ninguna intervención humana.

Para resumir, he aquí algunas pautas.

Se utilizará Data Science cuando:

– Hay que identificar patrones y tendencias

– Se necesita una visión estadística

– Se necesita un análisis exploratorio de datos (EDA)

– La situación requiere un procesamiento matemático rápido

– Es necesario utilizar el análisis predictivo

Utilizará la IA cuando

– Se requiere precisión

– Se necesita una toma de decisiones rápida

– Se requiere una toma de decisiones lógica sin interferencias emocionales

– Se trata de tareas repetitivas

– Necesitas realizar análisis de riesgos

Salarios de los científicos de datos e ingenieros de inteligencia artificial

El salario medio de un científico de datos es de aproximadamente 116.654 dólares al año. Las empresas que ofrecen estos generosos salarios reconocen el poder del big data y están ansiosas por utilizarlo para impulsar las decisiones empresariales. Incluso los salarios iniciales parecen cada vez más atractivos en este campo en crecimiento. Un científico de datos de nivel inicial puede ganar hasta 93.167 dólares al año, mientras que los científicos de datos con experiencia ganan hasta 142.131 dólares al año.

Del mismo modo, el salario medio anual de un ingeniero de inteligencia artificial supera ampliamente los 100.000 dólares. El salario medio nacional en EE.UU. es de 164.769 dólares al año, con un promedio mínimo de 90.000 dólares y un máximo de 304.500 dólares. A medida que las oportunidades de carrera para los ingenieros de IA se expanden rápidamente, los salarios de los ingenieros de IA seguirán aumentando.

Cómo convertirse en un científico de datos

Una sólida base en matemáticas, física y ciencias de la computación te pondrá en una gran posición para perseguir un papel en la ciencia de datos, independientemente de si decides especializarse en la inteligencia artificial. Un conocimiento básico de álgebra lineal y cálculo, así como de probabilidad y estadística, también es muy beneficioso. La programación es especialmente importante en la inteligencia artificial, ya que los algoritmos para el aprendizaje automático son diferentes de los utilizados en la programación tradicional. Por estas y otras muchas razones, los ingenieros de IA seguirán teniendo una gran demanda en muchos sectores diferentes, como la tecnología, los servicios financieros, la administración pública y la consultoría.