Machine Learning vs Data Science – Comparação

Você sabia que mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados são criados diariamente? De acordo com a IBM, foi previsto que o número de empregos para cada especialista em dados nos Estados Unidos aumentará em 364.000 vagas para 2.720.000 até 2020.

Além disso, também foi previsto que até 2020, uma estimativa de 1,7 MB de dados será gerada a cada segundo para cada ser humano no planeta. Imagine quantos dados seriam no final do ano. Quanto mais até o final da década? Portanto, é óbvio que não podemos lidar efetivamente com dados sem ciência de dados e aprendizado de máquina .

A questão candente, portanto, é: como pretendemos processar essa quantidade de dados grandes? Agora, é aqui que a ciência de dados versus aprendizado de máquina entra em cena. Deve interessar a você saber que as máquinas têm a capacidade de aprender por conta própria.

Sim, isso é muito possível e de fato realista nesta era tecnológica em rápido desenvolvimento. Assim como os humanos, as máquinas podem ser estruturadas e projetadas para aprender mais com uma boa quantidade de dados. O aprendizado de máquina se torna altamente importante para que as máquinas sejam habilitadas a aprender com a experiência automaticamente. Isso é feito sem que as máquinas precisem ser programadas explicitamente.

• Definição de ciência de dados
• Definição de aprendizado de máquina
• Qual é a diferença entre Data Analytics e Data Science

O que é Ciência de Dados

Em uma definição simples, a ciência de dados envolve a análise de resultados obtidos a partir de dados. Ele explora os dados em sua forma mais simples e básica. Isso é feito para entender os padrões complexos, inferências de tendências e comportamentos dos logs de dados.

A ciência de dados ajuda uma organização a desvendar os insights necessários nos processos de tomada de decisão do negócio. Envolve a extração de informações úteis dos dados. Para fazer isso, a ciência de dados otimiza vários outros métodos de diferentes campos.

( Leia também: O que é ciência de dados? Tudo o que você precisa saber)

O que é aprendizado de máquina

O conceito de aprendizado de máquina envolve ensinar máquinas a aprender por conta própria, sem a necessidade de qualquer intervenção ou ajuda humana. Ele alimenta os dados para os sistemas da máquina.

Aqui está como o aprendizado de máquina funciona: ele começa lendo e estudando a amostra de dados fornecida. Isso é feito para descobrir insights e padrões necessários e benéficos. Esses padrões são, portanto, usados ​​para desenvolver um modelo que irá prever com precisão o resultado de contingências futuras.

Em seguida, ele avalia o desempenho do modelo utilizando a amostra de dados fornecida. Esse processo continua até que a máquina possa aprender automaticamente e vincular a entrada à saída precisa. Todos esses processos ocorrem na ausência de uma intervenção humana.

Diferenças entre Data Science e Machine Learning

1. Alcance

   Data Science : O escopo da ciência de dados se concentra na criação de insights obtidos a partir de dados que lidam com todas as complexidades do mundo real. Envolve o entendimento dos requisitos de dados, bem como o processo de extração de dados, entre outras tarefas.

   Aprendizado de máquina : por outro lado, o aprendizado de máquina lida com a classificação ou previsão precisa do resultado para novos conjuntos de dados. Implica estudar os padrões de dados históricos através do uso de modelos matemáticos.

   O escopo do aprendizado de máquina só entra em cena na fase de modelagem de dados da ciência de dados. Em essência, não pode existir efetivamente fora da ciência de dados.

2. Dados

   Data Science : em termos de dados, data science é um conceito que é usado na análise de big data. A ciência de dados a esse respeito compreende limpeza de dados, preparação de dados e análise de dados. Ele gera a maioria de seus dados de entrada na forma de dados consumíveis humanos. Esta forma de dados é projetada para ser lida e avaliada por humanos. Geralmente leva a estrutura de dados ou imagens tabulares.

   Além disso, os dados processados ​​em ciência de dados não precisam necessariamente evoluir de uma máquina ou como resultado de um processo mecânico. Ele ajuda a recuperar, coletar, ingerir e transformar grandes quantidades de dados que são chamados coletivamente de big data.

   É função da ciência de dados trazer estrutura para big data. Ele estuda big data para encontrar padrões convincentes. Isso permite que a ciência de dados aconselhe os executivos de negócios a implementar mudanças efetivas que revolucionariam uma empresa ou organização.

   Machine Learning : é necessário mencionar que, diferentemente da ciência de dados, os dados não são o foco principal do aprendizado de máquina. Em vez disso, o aprendizado é o foco principal do aprendizado de máquina. É aqui que ocorre outra grande divergência entre aprendizado de máquina e ciência de dados .

   No aprendizado de máquina, os dados de entrada serão gerados e processados ​​especificamente para uso do algoritmo. Exemplos desses designs de dados em aprendizado de máquina incluem incorporação de palavras, dimensionamento de recursos, adição de recursos polinomiais etc.

3. Complexidade do sistema

   Data Science : a complexidade do sistema em data science envolve os componentes que seriam engajados no gerenciamento dos dados brutos não estruturados vindos. Envolve vários componentes móveis que normalmente são agendados por um sistema de sincronização que harmoniza os trabalhos gratuitos.

   A operação da ciência de dados também pode ser realizada com métodos manuais. No entanto, isso não seria tão eficiente quanto os algoritmos de máquina.

   Aprendizado de máquina : em quase todas as situações, a complexidade do sistema mais predominante associada ao aprendizado de máquina são os algoritmos e conceitos matemáticos sobre os quais o campo é construído.

   Além disso, os modelos ensemble geralmente possuem vários modelos de aprendizado de máquina. Cada um desses modelos terá um efeito significativo sobre o resultado final. A operação de aprendizado de máquina utiliza inúmeras técnicas, como regressão e clustering supervisionado.

   A complexidade do sistema de aprendizado de máquina envolve diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina. Alguns dos mais populares incluem fatoração de matrizes, filtragem colaborativa, agrupamento, recomendações baseadas em conteúdo e muito mais.

4. Base de conhecimento necessária e conjunto de habilidades

   Data Science : é pertinente que um cientista de dados possua um conhecimento significativo sobre a expertise do domínio. Ele ou ela também seria obrigado a possuir ETL(1) e habilidades de perfil de dados. Também é necessário um conhecimento notável sobre SQL(2), bem como experiência com sistemas NoSQL. B

   Basicamente, é necessário que um cientista de dados entenda e seja capaz de exibir técnicas de visualização e relatórios padrão. Normalmente, um prospectivo no campo da ciência de dados deve trabalhar para possuir habilidades significativas em análise, programação e conhecimento de domínio.

   Ter uma carreira de muito sucesso como cientista de dados requer as seguintes habilidades:

   
   • Um forte conhecimento de Scala, SAS, Python, R.
   • Capacidade de avaliar inúmeras funções analíticas
   • A capacidade de prever resultados futuros com base em padrões de conjuntos de dados anteriores.
   • Um conhecimento razoável sobre aprendizado de máquina
   • Capacidade de trabalhar com dados não estruturados. Esses dados podem ser obtidos de várias fontes, como mídias sociais, vídeos etc.
   • Uma boa experiência em codificação de banco de dados SQL também é uma vantagem para se tornar muito procurado no mundo da ciência de dados. De fato, a análise de dados e o aprendizado de máquina contam como um dos vários métodos e processos empregados nas atividades de ciência de dados.

   Aprendizado de máquina : o principal requisito para um especialista em aprendizado de máquina é uma sólida experiência em compreensão matemática. É igualmente necessário ter um forte conhecimento em programação Python/R. Um especialista em aprendizado de máquina deve ser capaz de realizar disputas de dados com SQL.

   A visualização específica do modelo também é um requisito básico para o aprendizado de máquina. Abaixo está um destaque das habilidades básicas de carreira que ajudariam um prospect a avançar significativamente no domínio do aprendizado de máquina:

   • Conhecimento profundo de como programar
   • Conhecimento de probabilidade e estatística
   • Habilidades em avaliação de dados e modelagem de dados
   • Conhecimento especializado em fundamentos de informática
   • Uma compreensão da codificação em linguagens de programação como Java, Lisp, R, Python etc.

5. Especificação de Hardware:

   Data Science : as especificações de hardware aqui devem ser sistemas escaláveis ​​horizontalmente. Isso ocorre porque a ciência de dados envolve o manuseio de big data. Além disso, o hardware em ciência de dados teria que ser de alta RAM e SSDs. Isso é para garantir a superação do gargalo de E/S.

   Machine Learning : as especificações de hardware para machine learning consistem em GPUs. Isso é necessário para realizar operações vetoriais intensivas. Além disso, o mundo do aprendizado de máquina está evoluindo para usar versões mais poderosas, como TPUs.

6. Componentes

   Data Science: é amplamente conhecido que a data science engloba toda a rede de dados. Os componentes da ciência de dados incluem:

   • Coleta e criação de perfil de dados – pipelines ETL (Extract Transform Load) e trabalhos de criação de perfil
   • Computação distribuída e processamento de dados escaláveis.
   • Inteligência automatizada para recomendações online e detecção de fraudes.
   • Exploração e visualização de dados para a melhor intuição dos dados.
   • Dashboards e BI predefinidos
   • Segurança de dados, backup de dados, recuperação de dados e engenharia de dados para garantir que todas as formas de dados possam ser acessadas.
   • Ativação em modo de produção
   • Decisões automatizadas para executar a lógica de negócios por meio de qualquer algoritmo de aprendizado de máquina.

   Aprendizado de máquina : os componentes típicos do aprendizado de máquina são:

   • Compreender o problema para encontrar uma solução eficiente para o problema.
   • Exploração de dados – através da visualização de dados para obter uma intuição dos recursos a serem usados ​​no modelo de aprendizado de máquina.
   • Preparação de dados – esse componente de aprendizado de máquina envolve a avaliação de várias soluções possíveis para problemas de dados para garantir que os valores de todos os recursos estejam no mesmo intervalo.
   • Modelagem e Treinamento de Dados – este componente envolve a seleção de dados com base no tipo de problema e no tipo de conjunto de recursos

7. Medida de performance

   Ciência de dados : com base nesse fator, as medidas de desempenho da ciência de dados não são padronizadas. Isso ocorre porque a medida de desempenho muda de caso para caso. Normalmente, será uma denotação de limites de simultaneidade no acesso a dados, capacidade de visualização interativa, qualidade de dados, pontualidade de dados, capacidade de consulta etc.

   Aprendizado de máquina : por outro lado, as medidas de desempenho em modelos de aprendizado de máquina são sempre transparentes. Isso ocorre porque cada algoritmo possuirá uma medida para denotar quão eficaz ou ineficaz o modelo descreve os dados de amostra que foram fornecidos. Por exemplo, Root Mean Square Error (RME) é empregado na Regressão Linear como uma denotação de um erro no modelo.

8. Metodologia de Desenvolvimento

   Ciência de dados : em termos de desenvolvimento de metodologia, os projetos de ciência de dados são semelhantes a projetos de engenharia com marcos bem definidos.

   Machine Learning : no entanto, a metodologia de desenvolvimento de machine learning está mais alinhada para se assemelhar a formatos de pesquisa. Isso ocorre porque a primeira etapa é mais uma formulação de hipótese, que é seguida por tentativas de provar a hipótese com os dados disponíveis.

9. Visualização

   Ciência de dados : normalmente, a visualização de ciência de dados refere-se a dados diretamente usando quaisquer representações gráficas comuns, como gráficos de pizza e gráficos de barras, entre outros.

   Aprendizado de máquina : aqui, as visualizações são usadas para representar um modelo matemático de dados de amostra. Por exemplo, poderia envolver a visualização de uma matriz confusa de uma classificação multiclasse. Isso, por implicação, ajudaria na rápida identificação de falsos positivos e negativos.

10. línguas

    Ciência de dados : normalmente, o mundo da ciência de dados usa linguagens de computação comuns, como SQL, e linguagens semelhantes a SQL, como Spark SQL, HiveQL etc. Além disso, a ciência de dados também usa linguagens de script de processamento de dados comuns, como Perl, Awk, Sed e muitas mais. Além disso, outra categoria de linguagens popularmente usadas em ciência de dados são linguagens específicas de framework e bem suportadas, como Java para Hadoop e Scale for Spark, entre outras.

    Aprendizado de máquina : do outro lado da moeda, o mundo do aprendizado de máquina usa principalmente Python e R como suas principais linguagens de computação. Nos tempos contemporâneos, o Python está sendo amplamente aceito, pois os especialistas modernos em aprendizado profundo estão recorrendo principalmente ao Python. Também é necessário mencionar que o SQL é igualmente necessário nos processos de aprendizado de máquina, principalmente na fase de exploração de dados.

Conclusão

Em conclusão, o aprendizado de máquina aprimora os processos de ciência de dados. Isso é feito fornecendo um conjunto de algoritmos úteis para modelagem de dados, exploração de dados e tomada de decisões, etc. A ciência de dados faz sua parte combinando um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina para fazer previsões precisas de resultados futuros de decisões.

Por mais que tenhamos discutido as diferenças entre ciência de dados e aprendizado de máquina , é necessário expor que ambos os campos estão entrelaçados, e se auxiliam em suas diversas funções.

O mundo do armazenamento de dados está progredindo rapidamente e você não pode ficar para trás. Entre no treinamento de ciência de dados versus aprendizado de máquina hoje e otimize esses campos para melhorar suas decisões de negócios.

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