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Descubra cómo el análisis de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están dando forma al futuro y las diferencias entre cada disciplina.

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Vivimos en una época de rápido avance tecnológico. El poder de cómputo ha aumentado exponencialmente, lo que significa que podemos aprovechar este poder de procesamiento para tareas cada vez más complejas. Tres campos que han surgido junto con este rápido crecimiento son el análisis de datos, el aprendizaje automático y la IA. Pero, ¿cuál es la diferencia entre estas tres tecnologías estrechamente vinculadas?

Además de ver cómo se superponen estos temas, también exploraremos qué los hace únicos. Examinaremos las principales diferencias entre cada tema, así como algunas de las carreras a las que pueden conducir y las habilidades requeridas para cada uno.

¿Qué es el análisis de datos?

Comencemos por ver qué significa cada término, comenzando con una definición de análisis de datos. En esencia, el análisis de datos es la ciencia de analizar conjuntos de datos para encontrar tendencias, responder preguntas y sacar conclusiones. Es un campo variado y complejo que a menudo se basa en software especializado, algoritmos y automatización.

Los principios del análisis de datos se pueden aplicar en casi cualquier industria. Las organizaciones de todo tipo emplean analistas de datos para ayudarlos a tomar decisiones informadas y basadas en datos sobre diferentes áreas de sus negocios. Por lo general, se analizan los datos existentes de eventos pasados, lo que significa que se pueden identificar las tendencias existentes.

Hay varios tipos diferentes de análisis de datos, incluidos el análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo.

Ciencia de datos vs análisis de datos

Estos dos términos a veces, incorrectamente, se usan indistintamente. El análisis de datos se centra en el examen de conjuntos de datos para identificar y explicar tendencias. La ciencia de datos analiza más los procesos de modelado y producción de datos, creando algoritmos y modelos predictivos.

Sin embargo, existe cierto intercambio entre las dos disciplinas. El significado de la ciencia de datos se relaciona con un campo más amplio que se enfoca en descubrir grandes conjuntos de datos. Dentro de ese alcance está el análisis de datos, un área más enfocada que analiza los conocimientos ofrecidos al examinar la información existente.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (o IA) es un concepto que existe desde hace un tiempo. Sin embargo, solo en los últimos años hemos tenido realmente el poder de procesamiento para hacerlo realidad. En sus términos más simples, la IA es la capacidad de dar a las computadoras la capacidad de replicar la inteligencia humana.

Al crear computadoras que sean capaces de aprender, es posible enseñarles desde la experiencia. Tales sistemas de inteligencia artificial tienen tres cualidades; intencionalidad, inteligencia y adaptabilidad. Estas cualidades les otorgan la capacidad de tomar decisiones que tradicionalmente requieren un nivel humano de experiencia y pericia.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Ya hemos cubierto el aprendizaje automático con más detalle en un artículo separado. Este campo es un subconjunto de la inteligencia artificial mediante el cual las computadoras están programadas para aprender automáticamente. Estas computadoras pueden actuar de manera similar a los humanos, mejorando su aprendizaje a medida que encuentran datos adicionales.

Gran parte del enfoque del aprendizaje automático es crear programas y software que puedan aprender a hacer predicciones y tomar decisiones sin estar directamente programados para hacerlo. La tecnología se puede utilizar para todo tipo de propósitos, desde impulsar motores de búsqueda hasta diagnosticar condiciones médicas.

Aprendizaje automático versus aprendizaje profundo

Profundizando en el tema del aprendizaje automático, tenemos el subconjunto de aprendizaje profundo. A medida que se acumulan las capas de algoritmos de aprendizaje automático, forman redes complejas que imitan la estructura del cerebro humano. Estas redes neuronales artificiales pueden aprender a tomar decisiones inteligentes sin intervención humana adicional.

A menudo encontrará que los sistemas de inteligencia artificial más "similares a los humanos" funcionan con aprendizaje profundo. Esto se debe a que pueden procesar datos no estructurados (datos sin etiquetas claras). Por el contrario, otros tipos de aprendizaje automático se centran principalmente en datos estructurados (aquellos que están preetiquetados).

  • Instituto de Computación Creativa de la UAL Aplicar el aprendizaje automático creativo

¿Qué es mejor IA o análisis de datos?

Por lo tanto, al final, concluimos que mientras Data Science es un trabajo que realiza análisis de datos, la Inteligencia Artificial es una herramienta para crear mejores productos y dotarlos de autonomía.

¿Es la IA una forma de análisis de datos?

El análisis de IA se refiere a un subconjunto de inteligencia empresarial que utiliza técnicas de aprendizaje automático para descubrir información, encontrar nuevos patrones y descubrir relaciones en los datos. En la práctica, el análisis de IA es el proceso de automatización de gran parte del trabajo que normalmente realizaría un analista de datos.

¿Puede la IA reemplazar el análisis de datos?

Según Gartner, Inc., "Más del 40 por ciento de las tareas de ciencia de datos se automatizarán para 2020, lo que dará como resultado una mayor productividad y un uso más amplio de datos y análisis por parte de científicos de datos ciudadanos".

¿Cuál es la diferencia entre el análisis de big data y la inteligencia artificial?

Big data se refiere a grandes volúmenes de datos diversos y dinámicos que se pueden extraer para obtener información. La IA es un conjunto de tecnologías que permite a las máquinas simular la inteligencia humana. La IA requiere grandes volúmenes de datos para aprender y evolucionar de manera efectiva. Los grandes datos se basan en la IA para extraer información de manera más inteligente.

Video: ai vs data analytics