数据科学与人工智能——有什么区别？
已发表: 2020-11-16随着技术的进步，出现了很多职业机会。 当然，您可能了解人工智能和数据科学。 好吧，这两项是当今最流行的技术。 它在全球范围内需求量很大，这就是为什么也需要具有所需技能的人。 由于您可能想知道两者之间到底有什么区别，所以让我们以更好的方式探索这篇文章。
数据科学在某些操作中使用了人工智能，但并非全部。 数据科学也在一定程度上为人工智能做出了贡献。 许多人都认为当代数据科学不过是人工智能，但事实并非如此。 为了清楚起见，让我们更多地了解数据科学与人工智能。
- 什么是数据科学？
- 什么是人工智能？
- 有什么区别？
- 结论
什么是数据科学？
数据科学是当今 IT 领域一直处于领先地位的一个趋势领域。 据说它几乎在每个行业都占有一席之地。 它是一个广泛的版本，通常与数据及其系统的过程相关联。 数据科学的重点是处理数据集以获得有价值的信息。 在这样的部门中，数据就像燃料一样工作，有助于收集与组织相关的所有重要信息。 通过这种方式，可以轻松识别当前主导市场的趋势。
它包括不同的基础领域，例如数学、静态和编程等等。 数据科学家的作用是掌握这些学科的良好知识以及机器学习算法知识，以了解数据中的模式和趋势。 这需要相当多的奉献精神、专注力和技能。
有一个特定的数据科学过程需要被理解。 它包括操作、数据提取、可视化和数据维护等等。 在数据科学家的帮助下，行业可以做出数据驱动的决策。 此外，他们还可以评估性能并查看是否需要进行一些更改以提高性能。
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什么是人工智能？
与数据科学相反的是人工智能 (AI)。 它是基于机器的智能。 这种技术旨在发布自然人类智能。 这种智能最好的部分是你可以在机器中强加甚至模拟人类智能。 这种类型的技术利用许多有助于协助自主行动的算法。 很多传统的人工智能算法都清楚地表明了自己的目标。
在当今时代，当代人工智能算法的趋势就像深入理解数据模式，然后提出正确的目标。 这种智能还利用许多软件工程原理来创建现有问题的解决方案。 您可能知道亚马逊、谷歌和 Facebook 等巨头。 好吧，他们正在利用人工智能技术创建一个自治系统。
说到其中，最好的例子之一就是谷歌的 AlphaGo。 这是一个围棋自主系统，甚至击败了一直是AlphaGo高手的柯洁。 这个 AlphaGo 充分利用了人工神经网络，其灵感来自人类的神经症，随着时间的推移掌握信息。
有什么区别？
既然你对数据科学和人工智能有了清晰的认识，你心中可能会有一些疑惑。 更具体地说，您可能想知道——这可能是正确的选择。 人工智能还是数据科学？ 给出的以下信息可以帮助您了解差异并做出决定。
一、适用范围
数据科学的范围很广。 这意味着，收集数据没有限制。 它包括不同的数据操作，当然这在人工智能中是不存在的。 无论您从哪个来源以及通过何种方式收集数据，您都不会在任何时候感到失望或受到限制。
在人工智能的情况下，它仅限于 ML 算法的实现。 它没有像数据科学那样广泛的范围，这就是为什么考虑到范围观点时更需要数据科学的原因。
2. 需要
数据科学对于找出数据中可用的隐藏模式很重要。 就人工智能而言，情况完全不同。 AI 与对数据模型进行的自主权相关联。 数据科学还用于借助统计洞察力创建模型。
而人工智能的用途是建立模型来模拟人类的认知和理解。 除了范围之外，对数据科学的需求也更广泛，这就是为什么对数据科学的需求更大。
3. 应用
人工智能的应用被用于不同的领域，例如运输行业、医疗保健行业、自动化行业、机器人行业，甚至制造业等等。
如果你算上不同行业的数据科学视角，那么它的方式就相当广泛了。 它被用于互联网搜索引擎领域，如雅虎、谷歌、营销领域、必应、广告领域，甚至银行业等等。 这意味着，可以在更短的时间内在全球范围内使用人工智能。
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4. 工资表
“我们在上面看到的是使用数据科学或人工智能的整体视角。 但在这个行业工作的人也有更好的职业机会。” ——正如 NeuroSYS 的常务董事 Marcel Kasprzak 在他最近的一篇关于人工智能和数据科学薪酬的博客文章中所讨论的那样。
说到这一点，数据科学家在美国的年收入约为 11.3 万美元。 这样的专家还有机会在未来获得高达每年 15.4 万美元的加薪。 与此相反，从事人工智能工作的工程师每年可赚取约 10.7 万美元。 这些专家也有机会在未来获得高达 107,000 美元的年薪，但这取决于他们的表现、经验和他们工作的公司。
5.数据类型
人工智能通常由标准化形式的数据组成。 现在可以是嵌入类型或向量形式。 但是，如果您考虑数据科学所包含的数据，那么您将有很多选择。
您可以看到如此多的数据类型，例如结构化格式的数据。 半结构化格式和非结构化格式。 这就是为什么你必须从数据科学中获得高质量数据的主要原因，你甚至可以依赖它。
6. 目标
“人工智能的重点是生成一个本质上自动化的过程。 它获得了数据模型的自主权。” – 正如 OdinSchool 首席执行官 Vijay Pasupulati 在最近的一次采访中所解释的那样。
然而，数据科学的主要目标是寻找理想情况下在数据中不容易看到的模式。 这意味着，可能需要找出某种代码或模式。 只有专家才能揭示这些数据。
但是，如果您考虑这两种技术的目的，那么它们都有自己的目标，当然，它们在很大程度上彼此不同。
7. 使用的工具
更进一步，数据科学也使用了人工智能中非常常用的工具。 原因很明显，前面也说过，数据科学包括不同的步骤来分析数据，甚至从中收集更好的见解。
在数据科学领域更进一步，最常用的工具是 Python、Keras、SPSS 和 SAS 等等。 就人工智能而言，最常用的工具是 Shogun、Mahout、Kaffe 和 TensorFlow Scikit-learn 等。
八、工艺与技术
就流程和技术而言，这两种技术的工作方式各不相同。 人工科学有一个包含未来事件的过程。 这些事件可以在预测模型的帮助下进行预测。 如果我们考虑数据科学的过程，则包括某些步骤，例如分析、可视化、预测，甚至数据预处理等等。
除此之外，人工智能中使用的技术包括计算机中的算法。 它有助于解决问题。 但是如果你算上数据科学，嗯，有太多的统计方法被使用了。
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结论
正如我们在这篇关于数据科学与人工智能的文章中所看到的，这两个术语在某种程度上可以互换使用。 毫无疑问，如果你想要一个广阔的领域，那么人工智能还有待探索。 但是如果你考虑数据科学，那么这就是一个这样的领域，它本身使用人工智能的一部分来创建事件发生。
但是，它还侧重于传输数据以进行进一步的可视化和分析。 这就是为什么，如果你想在最后得出结论，那么，数据科学可以执行数据分析，而人工智能只是一种工具，可以使用自主权以更好的方式创建产品。