Data science vs. machine learning: qual é mais eficaz?
Data science e machine learning são tópicos recorrentes no universo tecnológico. Ambos potencializam operações de IA em toda a escala corporativa e setorial. Mas qual é mais eficaz?
A tecnologia é a espinha dorsal do cenário mundial. Ela evolui em velocidade sem precedentes e contribui para impulsionar todos os setores. Na última década, data science e machine learning se tornaram termos populares, tanto em startups desenvolvendo o próximo grande aplicativo, a gigantes como Google, Facebook e Netflix.
Os conceitos de data science e machine learning às vezes são usados (incorretamente) de modo intercambiável, mas apresentam diversas aplicações e diferenças básicas.
Tanto as terminologias quanto suas respectivas funções fazem parte da inteligência artificial (IA). Máquinas empregam a IA para a tomada de decisões, da mesma forma que uma pessoa faria, com base em experiências e heurísticas. Essas experiências são orientadas por dados, onde entra o machine learning (ML). Seres humanos aprendem com experiências cotidianas, enquanto máquinas aprendem através das informações.
Os dados necessários para o treinamento de máquinas são gerados a partir de big data. Uma única organização pode produzir petabytes de dados em um curto espaço de tempo. Enquanto o acesso de sistemas em nuvem facilita o armazenamento de dados, o desafio agora é justamente processar esses dados para adotar decisões de negócios mais assertivas. A data science e o machine learning desempenham um papel primordial nesse processo.
Com ferramentas de IA moderna, é possível coletar grandes volumes de dados, assim como analisar e fazer o tratamento adequado para descobrir padrões e comportamentos humanos, ou responder perguntas relevantes para a organização. A data science fortalece a análise de dados executada por máquinas, fornecendo as entradas essenciais para a criação de algoritmos e modelos pertinentes. Resumindo, a data science utiliza diversos algoritmos, protocolos e métodos para extrair insights a partir de dados brutos.
Com a compreensão desses princípios, é mais fácil entender as funcionalidades de cada recurso.
Diferenças entre data science e machine learning
Tanto a data science como o machine learning oferecem aplicações práticas completamente distintas. No entanto, as duas tecnologias são usadas para executar tarefas diárias — algumas realizadas milhões de vezes por dia, como compras on-line.
Imagine um negócio intitulado ABC que esteja vendendo um novo produto, como óculos escuros. Esses óculos estão disponíveis na empresa ABC — mas também em uma série de outros concorrentes. Quando um cliente potencial acessa o site da ABC pela primeira vez e consulta todas as versões existentes do produto, muitas vezes aplica filtros específicos para reduzir as opções, de acordo com as preferências. Algumas características gerais podem incluir formato, cor, preço e estilo.
Após filtrar as propriedades desejadas, o sistema apresenta três alternativas que atendem seus critérios. Ao fazer a escolha, ele pode adicionar o produto ao carrinho.
Em seguida, o site da ABC oferece inúmeras opções e recomendações ao cliente potencial, com base nas preferências e insights adquiridos durante o processamento de grandes volumes de big data. Dessa forma, eles podem consultar produtos adicionais listados em destaque como, "também recomendamos", ou "clientes que compraram este produto também pesquisaram". Essas sugestões são baseadas em informações coletadas em milhões de compras anteriores.
Pensando em comprar um tablet? Talvez seja interessante incluir uma nova capa ou um cabo extra-longo para carregar.
Essas recomendações oferecem produtos úteis ao consumidor, e proporcionam ao negócio um modelo de vendas de sucesso. Isso se trata de data science: todo o processo de coleta, filtragem, processamento, exploração de padrões de comportamento e tendências, além da criação de modelos para encontrar respostas para perguntas. Nesse contexto, o modelo proporciona ao cliente alternativas mais eficazes ou pode influenciar na compra de um produto relacionado.
Entretanto, esse modelo faz parte do processo de machine learning. Data scientists constroem o modelo com algoritmos que convertem os dados em uma experiência de aprendizagem — nesse caso, oferecendo aos clientes sugestões com base nos critérios de busca. Esses modelos capacitam a máquina a determinar quais opções de produtos devem apresentar a novos clientes, a partir de conhecimentos adquiridos em compras anteriores. Com base na 'experiência' através dos dados obtidos, o sistema elabora recomendações.
Esse é apenas um caso de uso envolvendo ML, mas existem milhares de aplicações em todos os setores — desde o campo da saúde e pesquisas até o mercado de varejo e seguros.
Na área financeira, por exemplo, equipes aproveitam recursos de ML para prever uma série de comportamentos. O machine learning permite analisar transações em tempo real e identificar padrões complexos para evitar fraudes. Ele também avalia o histórico de crédito de clientes durante o processo de solicitação de empréstimos. O sistema associa informações acumuladas de usuários inadimplentes e faz previsões confiáveis sobre os riscos envolvidos no atraso de pagamentos.
E isso segue na modelagem de dados — a próxima etapa do machine learning no ciclo da data science.
A qualidade do modelo determina a capacidade da máquina em aprender os hábitos de compra do cliente. Quanto melhor o desempenho, melhor será a eficácia da máquina para fazer previsões do futuro. O modelo ideal garante avanços tanto no âmbito organizacional, quanto no processo de aprendizado da máquina, permitindo que empresas possam alcançar os resultados almejados.
A data science aborda a visualização de dados processados com base em parâmetros específicos, otimizando a tomada de decisões de negócios. O machine learning concentra o foco no aprimoramento da experiência, a partir de algoritmos e resultados obtidos através de aprendizados em tempo real. Os dados sempre serão o núcleo central da data science e do machine learning.
Comparação entre data science e machine learning
Com o entendimento da aplicação na prática, é possível identificar as diferenças entre os dois conceitos.
| Data science | Machine Learning |
|---|---|
| A data science gira em torno de processos e protocolos para extrair dados de fontes estruturadas (como nomes, idades, locais e endereços), ou não estruturadas (dados qualitativos, como posts em redes sociais, arquivos de áudio e vídeo, textos). Ela envolve inúmeras disciplinas e analytics avançado. | O machine learning é um processo que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência, sem serem programados. Ele se ajusta no universo da data science e trabalha exclusivamente com dados estruturados. |
| A data science abrange todos os processos associados ao analytics. | O machine learning é um processo específico dentro da data science. Ele emprega técnicas como regressão e agrupamento supervisionado. |
| A data science pode funcionar com métodos de processamento manual, embora com menos eficácia em comparação com algoritmos de machine learning. | O machine learning só funciona com a data science. É necessário coletar, limpar e analisar os dados para criar um modelo. |
| A data science não é classificada como um subconjunto de IA. Ela representa um processo integral como um todo. | O machine learning é mais do que um subconjunto de IA atuando inclusive como um meio condutor para a data science. Ele evolui de forma constante com o processamento de dados e é apenas uma etapa no fluxo da data science. |
| A data science é usada para analisar dados e identificar padrões e insights relevantes, auxiliando empresas a melhorar produtos e serviços de atendimento ao cliente. Ela possibilita estratégias de negócios mais inteligentes. | O machine learning considera os padrões detectados pela data science com base na experiência do aprendizado para criar modelos aplicáveis nos negócios. Esses modelos classificam a entrada de novos dados e fazem previsões relacionadas de acordo com os conhecimentos acumulados. |
| Em termos de uso, a data science apresenta um potencial amplo e pode ser aplicada em diversos setores. | O machine learning ainda está inserido na modelagem de dados, que se enquadra na data science. |
| A data science auxilia empresas a detectar problemas desconhecidos e contribui para encontrar a solução. | O machine learning sempre se concentra no problema já identificado. Todas as ferramentas e técnicas associadas são aplicadas para produzir um modelo de solução adequado. |
Como escolher entre recursos de data science e machine learning
Como organizações podem optar entre recursos de data science e machine learning? A resposta é simples: eles só funcionam de maneira integrada. As duas tecnologias operam de forma conjunta. Máquinas não podem acumular conhecimentos sem dados, e os dados são analisados com mais precisão quando são processados conforme os padrões da data science. No futuro, especialistas como data scientists e engenheiros técnicos deverão compreender as duas áreas de atuação, para aprimorar a qualidade dos trabalhos desenvolvidos.
Recursos de IA são cada vez mais imprescindíveis para o sucesso dos negócios, por isso termos como data science e machine learning estão no centro das atenções. O avanço no setor está caminhando para a aprendizagem profunda, um componente da IA e um subconjunto do machine learning. Modelado no comportamento do cérebro humano, o aprendizado profundo é baseado em redes neurais artificiais. Ele oferece múltiplas camadas de soluções para enfrentar desafios de negócios complexos. Carros com direção autônoma são um exemplo perfeito de aprendizagem profunda. Fontes de dados estão em constante evolução e a necessidade de coletar e analisar essas informações seguirá crescendo.
Como aproveitar o potencial da data science e do machine learning
Sua organização necessita de data science e machine learning para permanecer competitiva, relevante e gerar resultados de impacto. Os insights alcançados com fundamentos da data science podem direcionar o futuro dos seus negócios. Previsões acuradas possibilitam a tomada de decisões estratégicas para atingir objetivos concretos. Se a sua empresa possui dados armazenados sem saber como proceder, ou está ficando atrás da concorrência, o Alteryx tem o diferencial que você precisa para impulsionar projetos inovadores.
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