Por Que e Como Data Science é Mais do Que Apenas Machine Learning?

Por Que e Como Data Science e Mais do Que Apenas Machine Learning

Muitas vezes usamos os termos Ciência de Dados e Machine Learning alternadamente. No entanto, embora haja uma sobreposição entre os dois conceitos, eles são distintos um do outro em termos de papéis e responsabilidades.

Ciência de Dados e Machine Learning estão entre os assuntos mais quentes do momento e à medida que as empresas adotam uma cultura data-driven e incorporam os dados em suas estratégias corporativas, profissionais que dominam Ciência de Dados e Machine Learning tornam-se cada vez mais requisitados. Neste artigo vamos compreender Por Que e Como Data Science é Mais do Que Apenas Machine Learning?

Os Pilares da Ciência de Dados

Uma das principais características da Ciência de Dados é que se trata de uma área multidisciplinar e utiliza intensamente metodologias científicas. A Ciência de Dados existe na junção entre Matemática e Estatística, Ciência da Computação e conhecimento de negócios.

Data Science, em sua base, é uma maneira de extrair informações importantes de dados estruturados e não estruturados. Data Science também se concentra fortemente em ser capaz de derivar decisões informadas e movimentos estratégicos a partir de dados,  que geralmente denominamos como “insights”. Os insights são um dos maiores produtos da prática da Ciência de Dados e oferecem inúmeras vantagens.

Isso faz da Estatística uma das maiores partes da Ciência de Dados, já que é parte fundamental da abordagem. Ao tentar entender os dados, a Estatística é uma ferramenta valiosa, pois organiza os dados de maneira acessível.

Outro dos componentes centrais da Ciência de Dados é a perspicácia nos negócios, pois, sem isso, insights úteis não podem ser obtidos. O indivíduo que analisa os dados e tenta extrair conhecimento deles também deve estar ciente do funcionamento da empresa.

Como mencionado anteriormente, os insights são importantes em um ambiente corporativo. Eles podem permitir a criação de novas estratégias de negócios e caminhos para o desenvolvimento. Eles também podem identificar possíveis vazamentos de receita, pontos problemáticos e empreendimentos sem fins lucrativos, além de fornecer uma visão mais abrangente das operações da empresa.

A Estatística, por si só, não é suficiente para derivar insights do dilúvio de dados que a maioria das empresas manipula atualmente. É aqui que entram os modelos de Machine Learning.

As Raízes do Aprendizado de Máquina

O Aprendizado de Máquina é uma parte integrante do trabalho de qualquer Cientista de Dados. A ascensão do aprendizado de máquina acessível tornou-o uma parte sempre presente da Ciência de Dados.

Em sua base, o aprendizado de máquina é o processo de escrever um algoritmo que pode aprender à medida que consome mais dados. Machine Learning levou a importância de ter um Cientista de Dados em todas as grandes empresas. Devido a uma grande quantidade de dados que os Cientistas de Dados precisam manipular, os algoritmos desenvolvidos são cada vez mais importantes.

Hoje, os algoritmos de Machine Learning são capazes de mover a agulha de estratégias de negócios descritivas e reativas para estratégias de negócios prescritivas e proativas. Além disso, representa uma mudança de insights derivados de dados coletados para previsões e projeções derivadas de padrões passados.

O Aprendizado de Máquina permite que os Cientistas de Dados levem seu trabalho para o próximo nível e também oferece um novo modo de gerenciamento. Hoje em dia, uma compreensão sobre Machine Learning é essencial para ser um Cientista de Dados.

Ciência de Dados é Mais do Que Machine Learning

Data Science está se tornando uma das partes mais importantes do funcionamento de uma organização. Uma distinção importante que deve ser feita para entender a diferença entre Data Science e Machine Learning é que a Ciência de Dados é uma abordagem generalista enquanto Machine Learning é uma abordagem especializada.

Os Cientistas de Dados beneficiam-se fortemente de uma ampla área de conhecimento do assunto. Isto é devido à natureza variada do seu papel, como eles também serão obrigados a comunicar os insights e seus benefícios para um público não técnico. Mesmo sendo generalistas, os Cientistas de Dados diferem de organização para organização, pois as necessidades de cada empresa são diferentes.

Por outro lado, os Engenheiros de Machine Learning são principalmente encarregados de implementar os modelos criados pelos Cientistas de Dados. É aí que entra uma das principais diferenças entre as designações.

Ciência de Dados é um processo de ciência, em que aplicamos métodos científicos e análise. Machine Learning envolve mais desenvolvimento e construção, tarefas muitos mais próximas de engenharia de software. As bases podem ser as mesmas, mas a forma e o produto final são diferentes. Seja como for, Machine Learning é uma das etapas do que chamamos amplamente de Ciência de Dados

O Cientista de Dados trabalha no processo de análise e criação e treinamento de modelos de Machine Learning. O Engenheiro de Machine Learning implementa e faz o deploy dos modelos para resolver os problemas para os quais eles foram criados..

David Matos

Referências:

Ciência de Dados – Por Onde Começar em 8 Passos

Why And How Data Science Is More Than Just Machine Learning

What exactly is Data Science?

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