A ciência de dados é antítese da IA em que um é campo ilimitado sendo a criatividade, inovação e eficiência, base de ação, o outro está sujeito a restrições quando se trata de engenharia, governo, regulamentos e resultados financeiros proverbiais. O espectro de dados disponível às organizações, explora limites da ciência de dados dominando a criação de recursos inteligentes, explicabilidade, preparação de dados, normalização de modelo e seleção, levando a benefícios para implantações de IA empresarial. O valor de negócio para aplicativos de IA quase sempre vem da ciência de dados, com o ModelOps se concentrando na solidez da consistência operacional das formas de IA sendo tendência na vanguarda da computação cognitiva, correlação vital e distinta na ciência de dados. Da base de conhecimento à estatística, a ciência de dados é força implícita por trás do movimento expandindo tipos de dados envolvidos nas empresas.
O aprendizado de máquina dito "perceptuais ou visíveis pelo computador" invoca a base estatística da IA. A construção de modelos de aprendizado de máquina se baseia na identificação de recursos que melhoram a precisão dos modelos para aplicativos de visão de máquina, por exemplo, monitorar defeitos no processo de linha de montagem na Internet industrial. O enriquecemento da identificação de recursos envolve 'picos e distâncias' como o discernimento de características de pacientes em condições cardíacas específicas, "a redução de ruído é aplicada e, em seguida, padrões cíclicos observados e análise aplicada para encontrar picos e medir distância entre eles". Cientistas de dados usam técnicas de aprendizado não supervisionado, semelhantes ao agrupamento, reduzindo variáveis nos modelos de treinamento. A incorporação de gráficos ganha força realizando trabalhos críticos de ciência de dados para "fazer previsões e inferências na natureza do gráfico entendendo semelhanças entre coisas como produtos ou pessoas". Já a explicabilidade é contígua à interpretabilidade, viés do modelo e IA justa, com potencial de comprometer o empreendimento de implantações de IA estatística e ao combinar o lado estatístico da IA com o do conhecimento as organizações podem superar esse obstáculo de forma consistente. "A crise de explicabilidade afeta a capacidade das pessoas em confiar no sistema” e “a única solução são técnicas mistas que complementam modelos estatísticos com formalismos lógicos ou baseados em regras". A tarefa dos cientistas de dados em 2021 é aumentar o aprendizado de máquina com a base de conhecimento da IA, tipificada pelo aprendizado baseado em regras.
Moral da Nota: a ciência de dados priorizará a integração do espectro de dados e métodos de IA, incluindo base estatística e de conhecimento em implantações diárias na empresa. A utilizaçãa de toda gama de técnicas e informações disponíveis aos cientistas de dados melhora substancialmente a geração de recursos, a preparação de dados e a explicabilidade. Segundo o CEO da Stardog "caso as empresas queiram ganhar com a ciência de dados, devem ampliar e diversificar os tipos de dados, não apenas os passíveis de técnicas estatísticas" e pela ótica do Diretor Sênior de Análise Avançada, Pesquisa e Desenvolvimento do SAS "a criação de recursos inteligentes vem do que é importante ao domínio e como processamos os dados."