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Data science vs machine learning: quali differenze?

data science e machine learning

Cosa rende data science e machine learning, due processi unici? Similitudini e differenze nell'interpretazione e apprendimento dei dati.

Cosa rende data science e machine learning, due processi unici? Soprattutto, perché ne abbiamo bisogno nel nostro business? Similitudini e differenze nell’interpretazione e apprendimento dei dati.

La scienza dei dati: quando la statistica incontra l’IA

Il data science è un sottoinsieme dell’IA e si riferisce alla sovrapposizione tra le aree della statistica, dei metodi scientifici e dell’analisi dei dati, utilizzati per estrarre un significato ed intuizioni dai dati stessi.

Il machine learning, apprendimento automatico, invece è un altro sottoinsieme dell’IA, insieme di tecniche che permettono ai computer di ricavare intuizioni dai dati e di rappresentarli.

Il data science comporta l’uso di statistiche e metodi scientifici per estrarre il significato dai dati, e poi correlare e analizzare le informazioni per ricavare una risposta. È necessario l’utilizzo di linguaggi di programmazione quali R, Python, SQL e SAS per realizzare questo.

Diversamente il machine learning è il processo con cui i computer imparano, di solito attraverso prove ed errori, come eseguire un compito da soli. È spesso combinato con l’Intelligenza Artificiale per compiti che i computer non possono ancora svolgere.

Data Science vs Machine Learning: le vere differenze quali sono?

La differenza più importante tra data science e machine learning è il loro obiettivo.

  • Il machine learning è costruito per ottenere intuizioni dai dati per problemi che non possono essere gestiti da un umano. È possibile, ad esempio fra le tante cose, adoperarlo per necessità come il riconoscimento vocale e l’elaborazione del linguaggio naturale.
  • Il data science invece mira a creare un sistema che possa imparare a risolvere problemi complessi, che sono troppo grandi per essere risolti da un singolo individuo (per esempio, guidare un’auto).

L’apprendimento automatico utilizza modelli basati su regole e set di dati per fare previsioni. Utilizzato anche per gli approcci data-driven (cioè basato su previsioni dipendenti da input specifici) o decision-driven, ha un obiettivo diverso dal data science: far sì che un algoritmo prenda decisioni da solo.

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AI sul campo: i lavori in cui sono più impiegati

Secondo l’American Association of Statisticians, due metodi principali vengono utilizzati nelle statistiche per prevedere la probabilità che un evento si verifichi in futuro, vale a dire l’apprendimento automatico e il sottoinsieme di AI che si occupa di Machine Learning. E ricordiamo che quando parliamo di previsioni andiamo a toccare tutti i principali campi di studio, ricerca, lavoro e tecnologia.

Anche se i mercati crescono e le macchine sono coinvolte nell’analisi di montagne di dati, gli statistici tradizionali e gli esperti di Machine Learning continuano a vedere il successo nelle loro carriere, un successo permesso dal linguaggio della statistica e del machine learning. Per ora.

Data Scientist manager del futuro?

In definitiva questi due potenti strumenti al servizio dell’umanità nelle sue variegate forme stanno portando immensi benefici, e molti altri sono sull’uscio del nuovo decennio.

Come sempre è però necessario un buon ambasciatore della tecnologia, affinché questa non venga demonizzata o risulti incompresa. È per questo che negli ultimi anni abbiamo assistito alla nascita e crescita di una figura lavorativa tanto ibrida quanto peculiare: la professione del data scientist, un esperto in grado di comprendere i numeri e gli output di ricerca, per poi dirigere le azioni dell’impresa.

Come anni fa poteva sembrare impossibile tirare su una grande azienda senza sapere far di conto, oggi non si può crescere come business se non sappiamo catturare, analizzare ed interpretare correttamente i dati attorno a noi. Qualcuno potrebbe dire che anche in passato si analizzavano numeri e statistiche.

Nel tempo cosa è cambiato? Un mondo digitale trasbordante di dati, che attende solo l’approccio giusto.

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