Quando falamos em Data Science (ciência de dados) nos referimos a uma das áreas do conhecimento e da informática que mais tem avançado nos últimos tempos.

Sabemos que o mundo da tecnologia é muito complexo e, recentemente, recebemos através dos noticiários novidades da Ciência de Dados, Machine Learning e Inteligência Artificial.

Neste artigo, falaremos dessa importante área tecnológica e dos ambientes favoráveis para o seu desenvolvimento.

A importância da Data Science

A ciência de dados é bastante estudada nas melhores universidades do mundo e amplamente implementada pelas empresas de diferentes segmentos.

Trata-se de uma disciplina ampla, é uma disciplina científica que forma técnicos e cientistas de dados que podem se concentrar somente nesta área ou incluir conhecimentos de outras áreas como forma de desenvolver conhecimentos mais complexos.

A Evolução

A ciência de dados tem evoluído nos últimos tempos e irá evoluir muito mais nas décadas de 2020 e 2030 com a consolidação da inteligência artificial e da internet 5G, incluindo a previsão da internet 6G.

Considerando a tecnologias existentes na década de 2010, já é possível armazenar e distribuir dados, editar algoritmos, consolidar conjunto de dados não estruturados e automatizar ações de baixo ou médio envolvimento.

Mas, a partir do amadurecimento da indústria 4.0, da informática integrada à essa nova indústria e a expansão da inteligência artificial, enxergaremos novas probabilidades e possibilidades que afetarão a vida do ser humano e do mercado.

Data Science – explicando as diferenças

Mas, afinal qual é a diferente entre Data Science, Machine Learning, Deep Learning e Estatística? Leia a seguir.

Data Science

O Data Science ou Ciência de Dados está ligada à engenharia de dados, cuja área trabalha e formata dados, análise Estatística, que visa examinar cada amostra em uma população, além do próprio Aprendizado de Máquina ou Machine Learning.

Machine Learning

Essa área está envolvida com a construção de modelo e estatística, estando destinada para o aspecto preditivo com uso de algoritmos de árvores de decisão, por exemplo.

Deep Learning

Referente a um modelo que usa uma série de dados. Utiliza também GPU (Unidade de Processamento Gráfico), altas dimensões espaciais, clusters, entre outros.

Estatística

Referente ao conjunto de técnicas aplicadas para a análise de dados. Essa área de conhecimento pode ser usado em diferentes áreas de conhecimento podendo ser especializada como bioestatística usada na área de biologia e saúde.

Em seu conceito, a estatística trabalha com a coleção de informações, coleção numérica e interpretação de dados.

As diferenças entre Machine Learning e Deep Learning

Dentre as principais diferenças entre ambos, podemos destacar a questão do algoritmo. Geralmente, o algoritmo de Machine Learning é mais fácil de auditar permitindo saber o caminho que foi percorrido para entender como o modelo chegou à uma determinada conclusão

O aprendizado da máquina

Quando falamos em Data Science e Machine Learning (aprendizado da máquina), temos também como tópico o aprendizado profundo da máquina.

Mas, numa visão inicial, o processo de aprendizado de máquina é um conjunto de algoritmos que treinam em um conjunto de dados para fazer previsões ou executar ações para otimizar alguns sistemas.

Os algoritmos, por exemplo, podem atuar para realizar a classificação de clientes em potencial em boas ou más perspectivas conforme seus históricos de consumo, nesse caso estamos falando de algoritmos de classificação supervisionada.

Automatização de algoritmos

Considerando as áreas de conhecimento que formam o Data Science, podemos incluir a automatização de algoritmos. Essa automatização permite a existência de carros autônomos e inclusão de inteligência artificial.

Em certos casos, por exemplo, quando os dados coletados vierem de sensores e se forem transmitidos pela Internet eles poderão ser utilizados no processo de aprendizado da máquina ou da ciência de dados.

O valor do aprendizado profundo

O valor do aprendizado profundo está ligado a um processo mais detalhado do processo cognitivo da máquina a partir de dados orientados.

Geralmente, em relação a esse tipo de aprendizado, as pessoas podem considerar o aprendizado profundo como redes neurais porém numa camada de compreensão de dados mais profunda no sistema das máquinas.

A importância da inteligência artificial

Quando falamos na Inteligência Artificial nos referimos a uma sub área da ciência da computação que foi criada na década de 1960. Inicialmente, a ciência da computação através da inteligência artificial visa resolver tarefas fáceis para os seres humanos, mas difíceis para os computadores.

Dessa forma, esse tipo de inteligência refere-se a sistema que pode fazer qualquer coisa que um humano possa fazer, podendo planejar, movimentar-se pelo mundo, reconhecer objetos e sons, falar, traduzir, realizar transações sociais ou comerciais, fazer trabalho criativo, entre outros.

Nesse contexto, determinados dados podem servir de aprendizado e registro para a atuação da inteligência artificial, sejam automaticamente aprendidos com os dados ou transferidos.

Os modelos matemáticos

Ao abordar sobre o aprendizado profundo, podemos lembrar que há o uso de modelo matemático distribuído em blocos nos quais cada bloco pode ser ajustado conforme cada situação e resultado final.

A ciência de dados(data science) versus aprendizado de máquina

O processo de aprendizado da máquina e os conhecimentos em estatística fazem parte do Dada Science.

No processo de aprendizado da máquina, estamos falando algoritmos dependem de alguns dados, usados ​​como um conjunto de treinamento, permitindo ajustar alguns parâmetros de modelo ou algoritmo. Isso abrange muitas técnicas, como regressão, por exemplo.

Conclusão

Vale ressaltar, que as devidas combinações e comparações dos progressos tecnológicos apresentados nesse artigo já estão em processo de implementação e amadurecimento com foco nas atividades de diferentes áreas sociais e mercadológicas.

A ciência de dados combinada com as outras áreas apresentadas neste post promete gerar novas revoluções na forma como recebemos informações, auxílios e orientações de forma otimizada, automatizada e segura.

Abrange técnicas híbridas de reconhecimento de dados e informações para gerar ações mais complexas para máquinas e processos digitais de implementação de ação.

Portanto, vale a pena ler mais sobre essas áreas de conhecimento tendo em vista as grandes mudanças de mercado, tecnologia e acessibilidade tecnológica que presenciaremos nas próximas décadas.