Data Science vs Intelligence Artificielle – Quelles sont les Différences ?

Avec les progrès technologiques, de nombreuses opportunités de carrière se sont présentées. Vous êtes sûrement au courant de l'intelligence artificielle et de la science des données. Eh bien, ces deux technologies sont les plus importantes à la mode à l'heure actuelle. Il est très demandé dans le monde entier et c'est pourquoi les personnes possédant les compétences souhaitées sont également recherchées. Puisque vous vous demandez peut-être quelle est exactement la différence entre les deux, explorons cet article d'une meilleure manière.

C'est la science des données qui utilise l'intelligence artificielle dans certaines opérations mais pas entièrement. La science des données contribue également à l'IA dans une certaine mesure. Beaucoup de gens comprennent que la science des données contemporaine n'est rien d'autre qu'une intelligence artificielle, mais ce n'est pas vrai du tout. Entendons-nous davantage sur la science des données par rapport à l'intelligence artificielle pour plus de clarté.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est un secteur en vogue qui domine aujourd'hui le domaine de l'informatique. On dit qu'il a fait de la place dans presque toutes les industries. Il s'agit d'une version large qui est généralement associée au traitement des données et à son système. La science des données se concentre sur des ensembles de données pour obtenir des informations précieuses. Dans un tel secteur, les données fonctionnent comme un carburant qui aide à rassembler toutes les informations importantes associées à l'organisation. De cette façon, il devient facile d'identifier les tendances qui dominent actuellement le marché.

Il comprend différents domaines sous-jacents tels que les mathématiques, la statique et la programmation, pour n'en nommer que quelques-uns. Le rôle d'un scientifique des données est d'avoir une bonne connaissance de ces sujets ainsi qu'une connaissance des algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre les modèles et les tendances des données. Cela nécessite beaucoup de dévouement, de concentration et de compétences.

Il y a un certain processus de science des données qui doit être compris. Il comprend la manipulation, l'extraction de données, la visualisation et la maintenance des données pour n'en nommer que quelques-uns. Avec l'aide de data scientists, les industries peuvent prendre des décisions basées sur les données. En outre, ils peuvent également évaluer les performances et voir si certains changements doivent être apportés pour améliorer leurs performances.

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Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

Contrairement à la science des données, il y a l'intelligence artificielle (IA). C'est une intelligence basée sur la machine. Ce type de technologie a été conçu pour afficher l'intelligence humaine naturelle. La meilleure partie d'un tel type d'intelligence est que vous pouvez imposer et même simuler l'intelligence humaine dans la machine. Ce type de technologie utilise de nombreux algorithmes qui aident à assister les actions autonomes. De nombreux algorithmes d'intelligence artificielle traditionnels ont clairement énoncé leurs objectifs.

À l'heure actuelle, c'est la tendance contemporaine des algorithmes d'IA qui revient à comprendre les modèles de données en profondeur, puis à trouver le bon objectif. Ce type d'intelligence utilise également de nombreux principes d'ingénierie logicielle pour créer des solutions aux problèmes existants. Vous connaissez peut-être des géants comme Amazon, Google et Facebook. Eh bien, ils tirent parti de la technologie de l'intelligence artificielle pour créer un système autonome.

En parlant de cela, un de ces meilleurs exemples est l'AlphaGo de Google. C'est un système autonome Go-playing qui a même réussi à vaincre Ke Jie, qui a été le joueur expert AlphaGo numéro 1. Cet AlphaGo a pleinement utilisé les réseaux de neurones artificiels inspirés de la névrose de l'homme qui a saisi l'information au fil du temps.

Quelles sont les différences?

Maintenant que vous avez une compréhension claire de la science des données et de l'intelligence artificielle, vous pouvez avoir des doutes dans votre esprit. Plus précisément, vous vous demandez peut-être quelle pourrait être la bonne option à choisir. Est-ce que l'intelligence artificielle ou la science des données ? Les informations ci-dessous peuvent vous aider à comprendre la différence et à sauter sur la décision.

1. Portée

Il existe un large éventail de domaines pour la science des données. Cela signifie que pour collecter des données, il n'y a pas de limites. Il comprend différentes opérations de données qui, bien sûr, dans l'intelligence artificielle ne sont pas présentes. Peu importe à partir de quelle source et par quel moyen vous collectez les données, eh bien, vous ne serez pas déçu ou limité à aucun moment.

Dans le cas de l'intelligence artificielle, eh bien, cela se limite uniquement à la mise en œuvre des algorithmes ML. Il n'a pas un large éventail de portée comme la science des données, c'est pourquoi la science des données est plus demandée compte tenu de la perspective de portée à l'esprit.

2. Le besoin

La science des données est importante pour découvrir les modèles cachés qui sont disponibles dans les données. Dans le cas de l'IA, c'est complètement différent. L'IA est associée à l'autonomie qui est donnée au modèle de données. La science des données est également utilisée pour créer des modèles à l'aide d'informations statistiques.

Alors que l'utilisation d'Ai est de construire des modèles qui émulent la cognition et aussi la compréhension de l'humain. Parallèlement à la portée, le besoin de science des données est également plus large, c'est pourquoi il est plus demandé.

3. Candidatures

Les applications de l'intelligence artificielle sont utilisées dans différents secteurs tels que l'industrie du transport, le secteur de la santé, le secteur de l'automatisation, l'industrie de la robotique et même l'industrie manufacturière pour n'en nommer que quelques-uns.

Si vous comptez la perspective de la science des données dans les différentes industries, eh bien, elle est assez large à sa manière. Il est utilisé dans le domaine des moteurs de recherche Internet tels que Yahoo, Google, le domaine du marketing, Bing, le domaine de la publicité et même le secteur bancaire pour n'en nommer que quelques-uns. Cela signifie qu'au niveau mondial en moins de temps, l'intelligence artificielle peut être utilisée.

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4. Échelle salariale

"Les choses que nous avons vues ci-dessus étaient la perspective globale de l'utilisation de la science des données ou de l'intelligence artificielle. Mais ceux qui travaillent dans ce secteur ont aussi de meilleures opportunités de carrière. – comme l'a expliqué Marcel Kasprzak, directeur général de NeuroSYS, dans l'un de ses récents articles de blog sur l'échelle de rémunération de l'IA et de la science des données.

En parlant de cela, le scientifique des données peut gagner environ 113 000 dollars américains par an aux États-Unis. Il est également possible pour un tel expert d'obtenir une bonne hausse à l'avenir jusqu'à 154 000 $ US par an. Contrairement à cela, les ingénieurs qui travaillent sur l'intelligence artificielle peuvent gagner environ 107 000 dollars américains par an. Ces experts ont également la possibilité d'obtenir une bonne augmentation à l'avenir jusqu'à 107 000 dollars américains par an, mais cela dépend de leurs performances, de leur expérience et de l'entreprise dans laquelle ils travaillent.

5. Type de données

L'intelligence artificielle consiste généralement en des données sous une forme standardisée. Maintenant, cela peut être soit dans le type d'intégrations, soit dans les formes vectorielles. Cependant, si vous considérez les données qui composent la science des données, vous aurez beaucoup d'options.

Il y a tellement de types de données que vous pouvez voir, comme les données qui sont dans un format structuré. Format semi-structuré et au format de type non structuré. C'est la principale raison pour laquelle vous devez obtenir des données de qualité grâce à la science des données et vous pouvez même vous y fier.

6. Le but

"L'objectif de l'intelligence artificielle est de générer un processus qui est de nature automatisée. Il obtient l'autonomie du modèle de données. – comme l'a expliqué Vijay Pasupulati, le PDG d'OdinSchool, dans l'une de ses récentes interviews.

Cependant, l'objectif principal de la science des données est de rechercher des modèles qui ne sont idéalement pas si facilement visibles dans les données. Cela signifie qu'il peut y avoir un certain code ou modèle qui doit être découvert. Seuls les experts peuvent révéler de telles données.

Cependant, si vous considérez le but de ces deux technologies, elles ont leurs propres objectifs et, bien sûr, elles diffèrent considérablement l'une de l'autre.

7. Outils utilisés

Pour aller plus loin, la science des données utilise également les outils assez couramment utilisés dans l'IA. La raison est claire, ce qui a également été indiqué plus tôt, la science des données comprend différentes étapes pour analyser les données et même recueillir de meilleures informations à partir de celles-ci.

Pour aller plus loin dans la science des données, les outils les plus utilisés sont Python, Keras, SPSS et SAS pour n'en nommer que quelques-uns. Dans le cas de l'intelligence artificielle, les outils les plus utilisés sont Shogun, Mahout, Kaffe et TensorFlow Scikit-learn pour n'en nommer que quelques-uns.

8. Processus et techniques

En termes de processus et de techniques, les deux technologies fonctionnent de différentes manières. La science artificielle a un processus qui inclut des événements futurs. Ces événements peuvent être prévus à l'aide d'un modèle prédictif. Si nous considérons le processus de la science des données, certaines étapes sont incluses, telles que l'analyse, la visualisation, la prédiction et même le prétraitement des données, pour n'en nommer que quelques-unes.

En dehors de cela, les technologies utilisées dans l'intelligence artificielle consistent en des algorithmes dans les ordinateurs. Cela aide à résoudre le problème. Mais si vous comptez la science des données, eh bien, il y a tellement de méthodes statistiques qui sont utilisées.

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Conclusion

Comme nous pouvons le voir dans cet article sur la science des données par rapport à l'intelligence artificielle, les deux termes sont en quelque sorte utilisés de manière interchangeable. Nul doute que si vous voulez un domaine large, c'est l'intelligence artificielle qui reste à explorer. Mais si vous considérez la science des données, eh bien, c'est l'un de ces domaines qui utilise lui-même une partie de l'IA pour créer les occurrences d'événements.

Cependant, il se concentre également sur le transfert des données pour une visualisation et une analyse plus poussées. C'est pourquoi, si vous voulez conclure à la fin, eh bien, c'est la science des données qui peut effectuer l'analyse des données alors que l'IA n'est qu'un outil qui crée les produits d'une meilleure manière en utilisant l'autonomie.