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Para aplicar corretamente esses dois conceitos no dia a dia ou no trabalho, é importante entender o que significa cada um deles e suas diferenças, já que no universo da tecnologia é muito comum aprendermos sobre campos de estudo novos e diferentes de tempos em tempos. Recentemente, termos como Data Science e Machine Learning passaram a fazer parte do vocabulário daqueles que começam a se especializar nesses temas.
Entretanto, é muito comum fazer certa confusão entre essas palavras como se elas estivessem fazendo referência aos mesmos assuntos. Porém, além de um equívoco, não entender a diferença entre Data Science e Machine Learning pode impedir o profissional de aplicar corretamente cada um desses conceitos em seu trabalho.
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é Data Science?
Data Science (ou Ciência de Dados, em bom português) é o estudo de dados de uma empresa ou organização a partir de um repositório. Essa análise inclui avaliar a origem, o estado atual e como os dados podem se transformar em informações úteis e relevantes que podem beneficiar uma empresa.
Os dados relacionados a uma empresa sempre estarão organizados de duas formas: estruturados e não estruturados. O propósito dessa ciência ao analisar os dados é obter informações valiosas do negócio ou mercado que possam ajudar a organização a conseguir vantagens competitivas diante dos concorrentes – ou simplesmente solucionar um problema da companhia.
Os cientistas de dados são pessoas competentes em converter dados brutos em informações cruciais para a organização. Esses profissionais possuem conhecimentos como programação, algoritmos, estatística, computação, lógica, matemática e outros que estejam relacionados. Grandes empresas, como Amazon e Netflix, usam a Ciência de Dados para melhorar seus produtos e oferecer melhores serviços para os consumidores.
O que é Machine Learning?
Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina, em português) é um campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem que eles sejam explicitamente programados. Esse método é aplicado utilizando algoritmos para processar os dados e gerar aprendizados que podem servir para criar previsões ou respostas sem a intervenção humana.
A compreensão geral diz que o Aprendizado de Máquina é uma parte integrante, como uma ferramenta, do trabalho do cientista de dados. O aumento exponencial de dados gerados nos últimos anos fez com que os profissionais da área precisassem criar formas de lidar com essa enxurrada, o que levou à criação de conceitos como Machine Learning.
Graças aos algoritmos de Aprendizado de Máquina, as organizações conseguem mudar as suas estratégias de negócio e se tornar mais proativas em seus mercados. O profissional de Ciência de Dados geralmente é um dos responsáveis por aplicar, interpretar e manter um sistema de Machine Learning, embora a própria técnica seja bastante autossustentável.
Data Science e Machine Learning: qual é a diferença?
Aos poucos, a Ciência de Dados tem se tornado uma parte essencial de qualquer organização. Já o Aprendizado de Máquina tem sido uma das abordagens utilizadas para tratar com a grande quantidade de dados que são gerados dentro das empresas.
Portanto, uma distinção importante a ser feita é que Data Science possui uma visão generalista. Machine Learning, por outro lado, é uma abordagem específica para solucionar um problema relacionado aos dados.
Na Ciência de Dados, como o nome indica, existe um processo de criação de ciência em que ocorre a aplicação de métodos científicos e análises complexas. O Aprendizado de Máquina está mais envolvido com a construção e desenvolvimento de uma solução, algo muito mais próximo do software e da engenharia.
De qualquer forma, é difícil desvincularmos esses dois campos de estudo. No final das contas, a abordagem de Machine Learning acaba fazendo parte do dia a dia e trabalho de um cientista de dados, que ainda pode recorrer a outros métodos para resolver os seus problemas e gerar insights para a organização.
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SOBRE DATA SCIENCE
Continue aprendendo
O aprendizado contínuo é a chave para entender a diferença entre esses e outros termos ligados à tecnologia. Se você está buscando alavancar a sua carreira dentro em Data Science, uma dica é pesquisar materiais de estudo, podcasts e conteúdos da área. Mas também é uma boa checar abaixo as ofertas do Instituto Infnet, uma instituição de ensino referência na área de tecnologia da informação.
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