Data Science vs. Künstliche Intelligenz – Was sind die Unterschiede?

Mit dem technologischen Fortschritt ergeben sich so viele Karrieremöglichkeiten. Sicherlich sind Ihnen künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft bekannt. Nun, diese beiden sind die wichtigsten Technologien, die heutzutage im Trend liegen. Es ist weltweit sehr gefragt und deshalb sind auch Personen mit den gewünschten Fähigkeiten gefragt. Da Sie sich vielleicht fragen, was genau der Unterschied zwischen den beiden ist, lassen Sie uns diesen Beitrag genauer untersuchen.

Es ist die Datenwissenschaft, die künstliche Intelligenz in bestimmten Vorgängen nutzt, aber nicht vollständig. Auch die Datenwissenschaft trägt in gewissem Maße zur KI bei. Viele Menschen verstehen, dass die heutige Datenwissenschaft nichts anderes als künstliche Intelligenz ist, aber das stimmt überhaupt nicht. Lassen Sie uns zur Verdeutlichung mehr über Data Science vs. Künstliche Intelligenz erfahren.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein Trendsektor, der heute im IT-Bereich führend ist. Es heißt, dass es in fast allen Branchen Platz geschaffen hat. Es handelt sich um eine umfassende Version, die normalerweise mit dem Prozess der Daten und ihrem System verbunden ist. Der Schwerpunkt der Datenwissenschaft liegt auf der Nutzung von Datensätzen, um wertvolle Informationen zu gewinnen. In einem solchen Sektor wirken die Daten wie Treibstoff, der dabei hilft, alle wichtigen Informationen im Zusammenhang mit der Organisation zu sammeln. Auf diese Weise ist es einfach, die Trends zu erkennen, die derzeit den Markt beherrschen.

Es umfasst verschiedene zugrunde liegende Bereiche wie Mathematik, Statik und Programmierung, um nur einige zu nennen. Die Rolle eines Datenwissenschaftlers besteht darin, über gute Kenntnisse in diesen Themen sowie Kenntnisse über Algorithmen für maschinelles Lernen zu verfügen, um die Muster und Trends in den Daten zu verstehen. Dies erfordert viel Engagement, Konzentration und Fähigkeiten.

Es gibt einen bestimmten Prozess der Datenwissenschaft, der verstanden werden muss. Es umfasst unter anderem Manipulation, Datenextraktion, Visualisierung und Datenpflege. Mithilfe von Datenwissenschaftlern können Branchen datengesteuerte Entscheidungen treffen. Darüber hinaus können sie auch die Leistung bewerten und sehen, ob zur Leistungssteigerung einige Änderungen vorgenommen werden müssen.

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Was ist Künstliche Intelligenz?

Im Gegensatz zur Datenwissenschaft steht Künstliche Intelligenz (KI). Es handelt sich um maschinenbasierte Intelligenz. Diese Art von Technologie wurde entwickelt, um natürliche menschliche Intelligenz zu verbreiten. Das Beste an dieser Art von Intelligenz ist, dass man der Maschine menschliche Intelligenz aufzwingen und sogar simulieren kann. Diese Art von Technologie nutzt viele Algorithmen, die bei der Unterstützung autonomer Aktionen helfen. Viele traditionelle Algorithmen der künstlichen Intelligenz haben ihre Ziele klar dargelegt.

Heutzutage liegt der Trend zu zeitgenössischen KI-Algorithmen, bei denen es darum geht, die Datenmuster gründlich zu verstehen und dann das richtige Ziel zu finden. Diese Art von Intelligenz nutzt auch viele Prinzipien der Softwareentwicklung, um Lösungen für bestehende Probleme zu entwickeln. Möglicherweise kennen Sie Giganten wie Amazon, Google und Facebook. Nun, sie führen dazu, dass sie die Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen, um ein autonomes System zu schaffen.

Apropos bestes Beispiel ist AlphaGo von Google. Es handelt sich um ein autonomes Go-Spielsystem, das es sogar geschafft hat, Ke Jie zu besiegen, den erfahrenen AlphaGo-Spieler Nummer 1. Dieses AlphaGo nutzte vollständig die künstlichen neuronalen Netze, die von der Neurose des Menschen inspiriert waren, der die Informationen im Laufe der Zeit erfasste.

Was sind die Unterschiede?

Da Sie nun ein klares Verständnis von Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz haben, kommen Ihnen möglicherweise einige Zweifel in den Sinn. Genauer gesagt fragen Sie sich vielleicht, welche Option die richtige Wahl sein könnte. Ist künstliche Intelligenz oder Datenwissenschaft? Die folgenden Informationen können Ihnen helfen, den Unterschied zu verstehen und eine Entscheidung zu treffen.

1. Geltungsbereich

Es gibt ein breites Spektrum an Möglichkeiten für Data Science. Das heißt, der Datenerfassung sind keine Grenzen gesetzt. Es umfasst verschiedene Datenoperationen, die in der künstlichen Intelligenz natürlich nicht vorhanden sind. Egal aus welcher Quelle und mit welchen Mitteln Sie die Daten sammeln, Sie werden zu keinem Zeitpunkt enttäuscht oder eingeschränkt sein.

Im Fall der künstlichen Intelligenz ist sie lediglich auf die Implementierung von ML-Algorithmen beschränkt. Es verfügt nicht über einen breiten Anwendungsbereich wie Data Science, weshalb Data Science in Anbetracht der Umfangsperspektive stärker gefragt ist.

2. Die Notwendigkeit

Datenwissenschaft ist wichtig, um die verborgenen Muster herauszufinden, die in den Daten verfügbar sind. Bei KI ist das völlig anders. KI ist mit der Autonomie verbunden, die dem Datenmodell verliehen wird. Data Science wird auch zur Erstellung von Modellen mithilfe statistischer Erkenntnisse eingesetzt.

Der Einsatz von KI hingegen besteht darin, Modelle zu erstellen, die die Kognition und das Verständnis des Menschen nachahmen. Mit dem Umfang ist auch der Bedarf an Datenwissenschaft größer, weshalb sie stärker nachgefragt wird.

3. Bewerbungen

Die Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden in verschiedenen Sektoren eingesetzt, beispielsweise in der Transportindustrie, im Gesundheitswesen, im Automatisierungssektor, in der Robotikindustrie und sogar in der Fertigungsindustrie, um nur einige zu nennen.

Wenn man die Perspektive der Datenwissenschaft in den verschiedenen Branchen betrachtet, ist sie in ihrer Art recht umfassender. Es wird im Bereich von Internet-Suchmaschinen wie Yahoo, Google, im Marketingbereich, Bing, im Werbebereich und sogar im Bankensektor verwendet, um nur einige zu nennen. Dies bedeutet, dass künstliche Intelligenz auf globaler Ebene in kürzerer Zeit eingesetzt werden kann.

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4. Tarif

„Was wir oben gesehen haben, war die Gesamtperspektive der Nutzung von Datenwissenschaft oder künstlicher Intelligenz. Aber wer in dieser Branche arbeitet, hat auch bessere Karrierechancen.“ – wie Marcel Kasprzak, der Geschäftsführer von NeuroSYS, in einem seiner jüngsten Blogbeiträge zum Thema AI & Data Science-Gehaltsskala besprochen hat.

Apropos: Der Datenwissenschaftler kann in den Vereinigten Staaten rund 113.000 US-Dollar pro Jahr verdienen. Es besteht auch die Möglichkeit, dass ein solcher Experte in Zukunft eine gute Erhöhung auf bis zu 154.000 US-Dollar pro Jahr erhält. Im Gegensatz dazu können Ingenieure, die an künstlicher Intelligenz arbeiten, rund 107.000 US-Dollar pro Jahr verdienen. Es besteht auch die Möglichkeit, dass solche Experten in Zukunft eine gute Erhöhung auf bis zu 107.000 US-Dollar pro Jahr erhalten, aber das hängt von ihrer Leistung, Erfahrung und dem Unternehmen ab, in dem sie arbeiten.

5. Datentyp

Künstliche Intelligenz besteht in der Regel aus Daten, die in standardisierter Form vorliegen. Das kann nun entweder in Form von Einbettungen oder in Vektorformen geschehen. Wenn Sie jedoch die Daten berücksichtigen, aus denen Data Science besteht, stehen Ihnen zahlreiche Optionen zur Verfügung.

Es gibt so viele Datentypen, die Sie sehen können, beispielsweise Daten, die in einem strukturierten Format vorliegen. Halbstrukturiertes Format und im Format unstrukturierter Schrift. Dies ist der Hauptgrund, warum Sie qualitativ hochwertige Daten aus der Datenwissenschaft erhalten müssen und auf die Sie sich sogar verlassen können.

6. Das Ziel

„Der Fokus der Künstlichen Intelligenz liegt auf der Generierung eines Prozesses, der seiner Natur nach automatisiert ist. Es erhält die Autonomie des Datenmodells.“ – wie Vijay Pasupulati, der CEO von OdinSchool, in einem seiner jüngsten Interviews erklärte.

Das primäre Ziel der Datenwissenschaft besteht jedoch darin, nach Mustern zu suchen, die im Idealfall nicht so leicht in den Daten sichtbar sind. Das bedeutet, dass es möglicherweise einen bestimmten Code oder ein bestimmtes Muster gibt, das herausgefunden werden muss. Nur Experten können solche Daten offenlegen.

Wenn man jedoch den Zweck dieser beiden Technologien bedenkt, dann haben sie ihre eigenen Ziele und unterscheiden sich natürlich stark voneinander.

7. Verwendete Werkzeuge

Darüber hinaus nutzt die Datenwissenschaft die Tools, die auch in der KI häufig verwendet werden. Der bereits erwähnte Grund ist klar: Die Datenwissenschaft umfasst verschiedene Schritte, um die Daten zu analysieren und daraus noch bessere Erkenntnisse zu gewinnen.

In der Datenwissenschaft werden unter anderem Python, Keras, SPSS und SAS am häufigsten verwendet. Im Fall der künstlichen Intelligenz sind Shogun, Mahout, Kaffe und TensorFlow Scikit die am häufigsten verwendeten Tools – um nur einige zu nennen.

8. Prozess und Techniken

In Bezug auf Prozesse und Techniken funktionieren beide Technologien auf viele unterschiedliche Arten. Die künstliche Wissenschaft hat einen Prozess, der zukünftige Ereignisse einbezieht. Mithilfe eines Vorhersagemodells können diese Ereignisse vorhergesagt werden. Wenn wir den Prozess der Datenwissenschaft betrachten, sind bestimmte Schritte wie Analyse, Visualisierung, Vorhersage und sogar Datenvorverarbeitung, um nur einige zu nennen, enthalten.

Abgesehen davon bestehen die Technologien, die in der Künstlichen Intelligenz verwendet werden, aus den Algorithmen in Computern. Es hilft bei der Lösung des Problems. Aber wenn man die Datenwissenschaft mitzählt, werden so viele statistische Methoden verwendet.

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Abschluss

Wie wir in diesem Beitrag zu Data Science vs. Künstliche Intelligenz sehen können, werden beide Begriffe irgendwie synonym verwendet. Wenn Sie einen weiten Bereich anstreben, ist es zweifellos die künstliche Intelligenz, die noch erforscht werden muss. Aber wenn man sich die Datenwissenschaft ansieht, dann ist dies ein solcher Bereich, der selbst einen Teil der KI für die Erstellung von Ereignisvorkommnissen nutzt.

Der Schwerpunkt liegt jedoch auch auf der Übertragung der Daten zur weiteren Visualisierung und Analyse. Deshalb ist es, wenn Sie zum Schluss kommen wollen, die Datenwissenschaft, die Datenanalysen durchführen kann, während KI nur ein Werkzeug ist, das die Produkte mithilfe von Autonomie besser erstellt.