Wednesday, October 20, 2021
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Análise de dados x ciência de dados x ML: Qual é a diferença?

Aqui está a diferença entre análise de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina

Vivemos em uma época em que a tecnologia está avançando em um ritmo vertiginoso. O poder de computação tem aumentado a uma taxa exponencial, o que nos permite usá-lo em tarefas cada vez mais sofisticadas. Análise de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina são três disciplinas que evoluíram junto com essa enorme expansão. Mas qual é a diferença entre essas 3 tecnologias que estão tão intimamente ligadas? Vamos descobrir isso nas seções abaixo.

O que é análise de dados?

Vamos dar uma olhada no que cada palavra implica, começando com uma descrição da análise de dados. A análise de dados é o estudo de analisar grandes quantidades de dados para identificar padrões, responder a perguntas e tirar conclusões. É uma área diversa e complicada que frequentemente envolve o uso de software especializado, algoritmos e automação.

Os princípios da análise de dados podem ser aplicados a quase todos os setores. Os analistas de dados são empregados por uma variedade de organizações para ajudá-los a fazer escolhas informadas e baseadas em dados sobre vários aspectos de suas operações. Os dados existentes de ocorrências anteriores são geralmente analisados, permitindo que as tendências existentes sejam reconhecidas.

Estatísticas avançadas, análises de diagnóstico, modelagem de dados e análises prescritivas são algumas das muitas formas de análise de dados.

O que é ciência de dados?

Ciência de dados é um conceito que cobre a purificação, preparação e análise de dados e é usado para lidar com dados enormes. Um cientista de dados coleta dados de uma variedade de fontes e usa aprendizado de máquina, modelagem de dados e análise de sentimento para extrair informações úteis deles. Eles podem fornecer previsões e percepções precisas que podem ser utilizadas para apoiar as principais decisões de negócios, uma vez que entendem os dados de uma perspectiva de negócios.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é o processo de extrair dados, aprender com eles e prever tendências futuras para um determinado tópico usando algoritmos. A análise estatística e a análise preditiva são dois tipos de programas de aprendizado de máquina usados ​​para identificar tendências e descobrir padrões ocultos de dados.

O Facebook é um excelente exemplo de implantação de aprendizado de máquina. Os algoritmos de aprendizado de máquina do Facebook rastreiam a atividade de cada usuário no site de mídia social. O algoritmo analisa os interesses de alguém e sugere artigos e notificações nos feeds das redes sociais com base no comportamento anterior.

Ciência de dados vs. aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina está incluído na ciência de dados, pois é uma frase ampla que abrange uma variedade de campos. Regressão e clustering guiado são duas abordagens usadas no aprendizado de máquina. Os dados em ciência de dados, entretanto, podem ou não vir de uma máquina ou operação mecânica. A principal distinção entre os dois é que a ciência de dados, como uma frase mais ampla, abrange não apenas algoritmos e análises, mas também toda a técnica de processamento de dados.

A ciência de dados abrange uma ampla variedade de campos, incluindo engenharia de software, engenharia de dados, análise de dados, aprendizado de máquina, análise de dados, análise preditiva e muito mais. Big data é definido como a recuperação, coleta, ingestão e transformação de enormes volumes de dados. A ciência de dados é responsável por fornecer uma estrutura de dados enorme, procurar padrões atraentes e aconselhar os tomadores de decisão sobre como implementar com êxito as mudanças para atender aos objetivos de negócios. Aprendizado de máquina e análise de dados são 2 das inúmeras tecnologias e técnicas que a ciência de dados emprega.

Data Science vs. Data Analytics

Ciência de dados é uma frase ampla que inclui análise de dados, aprendizado de máquina, mineração de dados e uma variedade de outros campos relacionados. Os analistas de dados extraem insights relevantes de diversas fontes de dados, enquanto os cientistas de dados devem antecipar o futuro com base em tendências históricas. Um cientista de dados faz perguntas, enquanto um analista de dados procura respostas para as que já foram feitas.

Diferença em empregos

Se esses tópicos de interesse baseados em dados chamarem sua atenção, você pode considerar um plano de carreira semelhante. Mas que tipos de empregos estão disponíveis em cada campo? Escolhemos alguns exemplos de cada categoria:

Empregos de análise de dados

Analista de informações

O trabalho de um analista de dados é processar dados brutos e transformá-los em informações úteis. Eles se esforçam para identificar padrões e transmiti-los de uma maneira clara e compreensível.

Analista de BI

Os analistas de business intelligence procuram fornecer informações sobre os dados que podem ajudar as empresas a tomar melhores decisões. Eles empregam uma série de abordagens e técnicas para permitir que as empresas tomem decisões baseadas em dados.

Empregos em ciência de dados

Cientista de Dados

Os cientistas de dados devem compreender os problemas de negócios e fornecer as melhores soluções por meio de análise e processamento de dados. Por exemplo, eles são obrigados a fazer análises preditivas e pentear dados “não estruturados / desorganizados” com um pente fino para fornecer insights acionáveis. Eles também podem fazer isso identificando tendências e padrões que podem ajudar as empresas a fazer julgamentos melhores.

Arquiteto de dados

Um arquiteto de dados projeta planos de gerenciamento de dados para que os bancos de dados possam ser prontamente vinculados, consolidados e protegidos com os melhores métodos de segurança possíveis. Eles também garantem que os engenheiros de dados tenham as ferramentas e sistemas mais atualizados para operar.

Trabalhos de aprendizado de máquina

Engenheiro de aprendizado de máquina

Aspectos de engenharia de software e ciência de dados se chocam neste trabalho. Engenheiros que trabalham com aprendizado de máquina criam algoritmos e sistemas que auxiliam os computadores no aprendizado por conta própria.

Cientista de PNL

O processamento de linguagem natural (PNL) é uma técnica para auxiliar os computadores na compreensão da fala humana natural. Pesquisadores de PNL desenvolvem algoritmos para auxiliar na compreensão da linguagem humana.

Conclusão

Vimos que a análise de dados, a ciência de dados e o aprendizado de máquina têm paralelos e distinções. Apesar do fato de que os assuntos estão intimamente relacionados de muitas maneiras, cada um tem suas próprias implicações, escopo e campos de especialização.

Com tantas opções de carreira nessas áreas, temos certeza de que você encontrará algo que atenda aos seus objetivos e complemente suas habilidades e interesses. Agora que você aprendeu os fundamentos de IA, aprendizado de máquina e análise, é hora de obter alguma experiência prática com essas tecnologias empolgantes e em rápida evolução.

source – www.analyticsinsight.net

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