Machine Learning vs Data Science: Key Differences

Machine learning (ML) e data science sono due concetti separati che sono legati al campo dell’intelligenza artificiale (AI). Entrambi i concetti si basano sui dati per migliorare prodotti, servizi, sistemi, processi decisionali e molto altro. Sia il machine learning che la data science sono anche percorsi di carriera molto richiesti nel nostro mondo guidato dai dati.

Entrambi ML e data science vengono utilizzati dai data scientist nel loro campo di lavoro e vengono adottati quasi in ogni industria. Per chiunque voglia entrare in questi campi o per qualsiasi leader aziendale che voglia adottare un approccio guidato dall’AI nella propria organizzazione, capire questi due concetti è cruciale.

Cos’è il Machine Learning?

Il machine learning viene spesso utilizzato in modo intercambiabile con l’intelligenza artificiale, ma questo è errato. È una tecnica e una branca separata dell’AI che si basa su algoritmi per estrarre dati e prevedere tendenze future. Il software programmato con modelli aiuta gli ingegneri a condurre tecniche come l’analisi statistica per aiutare a comprendere meglio i modelli all’interno dei set di dati.

Il machine learning è ciò che dà alle macchine la capacità di imparare senza essere programmato esplicitamente, ed è per questo che grandi aziende e piattaforme di social media, come Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, lo utilizzano per prevedere gli interessi e consigliare servizi, prodotti e altro.

Come un set di strumenti e concetti, il machine learning fa parte della data science. Tuttavia, la sua portata va ben oltre il campo. I data scientist si basano solitamente sul machine learning per raccogliere informazioni rapidamente e migliorare l’analisi delle tendenze.

Quando si tratta di ingegneri del machine learning, questi professionisti richiedono una vasta gamma di competenze, come:

• Profonda comprensione della statistica e della probabilità

• Competenza in informatica

• Ingegneria del software e progettazione dei sistemi

• Conoscenza della programmazione

• Modellazione e analisi dei dati

https://www.youtube.com/watch?v=HcqpanDadyQ

Cos’è la Data Science?

La data science è lo studio dei dati e di come estrarre significato da essi utilizzando una serie di metodi, algoritmi, strumenti e sistemi. Tutti questi abilitano gli esperti a estrarre informazioni da dati strutturati e non strutturati. I data scientist sono solitamente responsabili dello studio di grandi quantità di dati all’interno del repository di un’organizzazione e gli studi spesso coinvolgono questioni di contenuto e come i dati possono essere sfruttati dall’azienda.

Studiando dati strutturati o non strutturati, i data scientist possono estrarre informazioni preziose sui modelli aziendali o di marketing, consentendo all’azienda di performare meglio rispetto ai concorrenti.

I data scientist applicano le loro conoscenze alle aziende, al governo e ad altri enti per aumentare i profitti, innovare prodotti e costruire migliori infrastrutture e sistemi pubblici.

Il campo della data science è stato notevolmente avanzato grazie alla proliferazione degli smartphone e alla digitalizzazione di molte parti della vita quotidiana, che ha portato a una quantità incredibile di dati disponibili. La data science è stata anche influenzata dalla legge di Moore, che si riferisce all’idea che il calcolo aumenta notevolmente di potenza mentre diminuisce di costo relativo nel tempo, portando alla disponibilità su larga scala di potenza di calcolo a buon mercato. La data science collega queste due innovazioni, e combinando i componenti, i data scientist possono estrarre più informazioni che mai dai dati.

I professionisti nel campo della data science richiedono anche molte competenze di programmazione e analisi dei dati, come:

• Profonda comprensione dei linguaggi di programmazione come Python

• Capacità di lavorare con grandi quantità di dati strutturati e non strutturati

• Matematica, statistica, probabilità

• Visualizzazione dei dati

• Analisi e elaborazione dei dati per l’azienda

• Algoritmi e modelli di machine learning

• Comunicazione e collaborazione di squadra

https://www.youtube.com/watch?v=RBSUwFGa6Fk

Differenze tra Machine Learning e Data Science

Dopo aver definito cosa sono ciascuno di questi concetti, è importante notare le principali differenze tra machine learning e data science. Concetti come questi, insieme ad altri come intelligenza artificiale e deep learning, possono a volte essere confusi e facili da confondere.

La data science si concentra sullo studio dei dati e su come estrarre significato da essi, mentre il machine learning coinvolge la comprensione e la costruzione di metodi che utilizzano i dati per migliorare le prestazioni e le previsioni.

Un altro modo di esprimerlo è che il campo della data science determina i processi, i sistemi e gli strumenti necessari per trasformare i dati in informazioni, che possono quindi essere applicate in diversi settori. Il machine learning è un campo dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di raggiungere la capacità umana di apprendimento e adattamento attraverso modelli statistici e algoritmi.

Anche se questi sono due concetti separati, c’è una certa sovrapposizione. Il machine learning fa parte della data science e gli algoritmi vengono addestrati sui dati forniti dalla data science. Entrambi includono alcune delle stesse competenze come matematica, statistica, probabilità e programmazione.

Sfide della Data Science e del Machine Learning

Sia la data science che il machine learning presentano le loro sfide, che aiutano anche a separare i due concetti.

Le principali sfide del machine learning includono la mancanza di dati o la diversità nel set di dati, che rende difficile estrarre informazioni preziose. Una macchina non può imparare se non ci sono dati disponibili, mentre un set di dati carente rende più difficile comprendere i modelli. Un’altra sfida del machine learning è che è improbabile che un algoritmo possa estrarre informazioni quando non ci sono variazioni.

Quando si tratta di data science, le sue principali sfide includono la necessità di una grande varietà di informazioni e dati per un’analisi precisa. Un’altra sfida è che i risultati della data science non vengono sempre utilizzati efficacemente dai responsabili delle decisioni in un’azienda e il concetto può essere difficile da spiegare ai team. Presenta anche vari problemi di privacy e etici.

Applicazioni di ciascun concetto

Mentre la data science e il machine learning hanno alcune sovrapposizioni quando si tratta di applicazioni, possiamo dividerle.

Ecco alcuni esempi di applicazioni della data science:

• Ricerca su Internet: La ricerca di Google si basa sulla data science per cercare risultati specifici in una frazione di secondo.
• Sistemi di raccomandazione: La data science è fondamentale per la creazione di sistemi di raccomandazione.
• Riconoscimento di immagini e voce: I sistemi di riconoscimento vocale come Siri e Alexa si basano sulla data science, così come i sistemi di riconoscimento di immagini.
• Gaming: Il mondo del gaming utilizza la tecnologia della data science per migliorare l’esperienza di gioco.

Ecco alcuni esempi di applicazioni del machine learning:

• Finanza: Il machine learning viene ampiamente utilizzato nel settore finanziario, con le banche che si basano su di esso per identificare modelli all’interno dei dati e prevenire frodi.
• Automazione: Il machine learning aiuta ad automatizzare attività in vari settori, come i robot nelle fabbriche.
• Governo: Il machine learning non viene utilizzato solo nel settore privato. Le organizzazioni governative lo utilizzano per gestire la sicurezza pubblica e le utility.
• Sanità: Il machine learning sta rivoluzionando il settore sanitario in molti modi. È stato uno dei primi settori ad adottare il machine learning con la rilevazione di immagini.

Se stai cercando di acquisire alcune delle competenze all’interno di questi campi, assicurati di controllare le nostre liste delle migliori certificazioni per data science e machine learning.