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04/09/2023  - Data Science

Data Science e Inteligencia Artificial ¿son lo mismo?

Si hay dos términos que se utilizan de forma constante y, en ocasiones, indistintamente, esos son Data Science e Inteligencia Artificial. Pero… ¡ojo! Porque no son lo mismo. Aunque, efectivamente, tienen mucho que ver y beben uno de otro, es importante saber qué hace cada uno y, sobre todo, diferenciarlos para no confundirlos, especialmente si lo que se desea es desarrollar una carrera profesional de éxito en el sector de las nuevas tecnologías y elegir el ámbito más adecuado o que más te interese. Hoy vamos a conocer las diferencias entre Data Science e Inteligencia Artificial, qué habilidades son necesarias, cómo comenzar una carrera en este campo, etc.  ¿Qué diferencia hay entre Data Science e Inteligencia Artificial? La definición sencilla sería que, Data Science es una disciplina muy amplia que, entre otras cosas, incluye el estudio de la Inteligencia Artificial (IA). Es decir, la IA es solo un área dentro de la Data Science. ¿Qué es Data Science? Explicado de un modo simple, Data Science es el proceso mediante el cual, podemos extraer información útil de datos no estructurados. Concentra varios campos de la informática, la estadística y los procesos y métodos científicos para sacar conclusiones a partir de una enorme cantidad de datos sin procesar. Muchos consideran que, Data Science, ha revolucionado el sector de las nuevas tecnologías y que, actualmente, es una de las bases sobre las que las empresas toman sus decisiones, ya que estas han sido conscientes del valor tan extraordinario que tiene el procesamiento y el análisis de datos. Las empresas, sin importar su tamaño, capitalizan a diario el valor de la Data Science. Cuanto mayor sea el número de datos que tenga una empresa, mejores conocimientos comerciales podrá generar y mayores beneficios podrá obtener. Las empresas utilizan la Data Science para procesar y analizar los datos generados por sus clientes y tener la opción de predecir así su comportamiento. De este modo podrán también hacer frente a problemas y desarrollar nuevas funciones, productos o servicios para ofrecer a sus clientes. Pero no hablamos solo de empresas que se dedican exclusivamente al sector tecnológico, sin importar en qué sector se muevan, todas las empresas pueden extraer información de contacto utilizando métodos de Data Science.  Un Data Sciencist debe manejar infinidad de conceptos y tecnologías diferentes, incluidos los algoritmos de machine learning y, cómo no, la Inteligencia Artificial. ¿Qué es la inteligencia artificial? La IA es una suma de algoritmos informáticos complejos que imitan la inteligencia del ser humano. Las máquinas que están programadas con IA pueden "aprender" a medida que avanzan, mejorando la solución de diversos e incluso específicos problemas a medida que van añadiendo más datos. La Inteligencia Artificial es un producto desarrollado para permitir que las máquinas lean, entiendan y aprendan de los datos, lo que ayuda en el proceso de toma de decisiones. Estas decisiones lo hacen a una velocidad y con una “frialdad” que, de otro modo, serían difíciles de efectuar por parte de los humanos.  La tecnología moderna, que incluye la inteligencia artificial se divide en dos usos generales: IA general e IA aplicada. La IA general Efectúa tareas tales como: hablar, traducir, reconocer sonidos y objetos y/o participar en transacciones comerciales y sociales. IA aplicada Hace referencia a tecnologías sensoriales como, por ejemplo, los vehículos autónomos, usando algoritmos para comprender patrones y diseños. Actualmente, las implementaciones de algoritmos han avanzado tanto que podemos ponerlas en marcha desde teléfonos inteligentes y computadoras portátiles.  Data Science vs Inteligencia Artificial Una vez que conocemos su relación, vamos a centrarnos en cuáles son sus verdaderas diferencias. La diferencia más importante es que la Data Science implica análisis, predicción y visualización previas al procesamiento. Mientras que, la IA es la implementación de un modelo predictivo para prever sucesos. La Data Science es un término genérico para denominar las técnicas estadísticas, de diseño y los métodos de desarrollo. La IA tiene que ver con el diseño de algoritmos, el desarrollo, la eficiencia, las conversiones y la puesta en marcha de estos diseños y productos. Python y R son las herramientas que se utilizan en Data Science, mientras que TensorFlow, Kaffee y scikit-learn son las más usadas en Inteligencia Artificial.Data Science se ocupa principalmente de hacer uso del análisis de datos (pasados ​​y presentes para predecir los futuros). La inteligencia artificial se ocupa del machine learning La Data Science se desarrolló para encontrar patrones y tendencias ocultos en los datos, su objetivo es extraer los más útiles, procesarlos, darles sentido y, en última instancia, ponerlos sobre la mesa para tomar decisiones importantes. Por otro lado, la IA se utiliza para manejar datos de forma autónoma, dejando de lado a las personas y que sea la máquina la que trabaje sola. Mediante el uso de Data Science, se pueden construir modelos complejos para lograr técnicas estadísticas y conocimientos. Por otro lado, la Inteligencia Artificial está diseñada para construir modelos que emulan el conocimiento y la comprensión humana hasta cierto nivel, claro está. Las máquinas aún nos necesitan para ciertas cosas. El objetivo es crear autosuficiencia, para que la máquina no requiera ninguna intervención humana.  Debemos usar Data Science: ·  Identificación de patrones y tendencias·  Cuando el conocimiento estadístico es un requisito·  Si hay necesidad de un análisis de datos exploratorio (EDA)·  La situación requiere un procesamiento matemático rápido·  Necesita usar análisis predictivos Debemos usar IA: ·  Precisión·  Toma de decisiones rápida·  Es necesaria la toma de decisiones lógica sin interferencias emocionales·  Se involucran tareas repetitivas·  Necesita realizar un análisis de riesgo  ¿Qué debo hacer para convertirme en un Data Sciencist? Lo primero que debes saber es que tu base en matemáticas, física e informática debe ser lo suficientemente sólida o al menos tener interés en aprender sobre estas disciplinas. Si además se tiene algún conocimiento básico de álgebra y cálculo, probabilidad o estadística, también te resultará muy beneficioso.  Si te interesa comenzar una carrera profesional en uno de los empleos más demandados en España, puedes hacer cursos de Data Science o lanzarte a la industria de la tecnología matriculándote en el bootcamp de Data Science en The Bridge. Tan solo 16 semanas para convertirte en un profesional experto, con una formación práctica, mentorías y career readiness. ¿Quieres saber más? 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