數據科學與人工智能——有什麼區別？
已發表: 2020-11-16隨著技術的進步，出現了很多職業機會。 當然，您可能了解人工智能和數據科學。 好吧，這兩項是當今最流行的技術。 它在全球範圍內需求量很大，這就是為什麼也需要具有所需技能的人。 由於您可能想知道兩者之間到底有什麼區別，所以讓我們以更好的方式探索這篇文章。
數據科學在某些操作中使用了人工智能，但並非全部。 數據科學也在一定程度上為人工智能做出了貢獻。 許多人都認為當代數據科學不過是人工智能，但事實並非如此。 為了清楚起見，讓我們更多地了解數據科學與人工智能。
- 什麼是數據科學？
- 什麼是人工智能？
- 有什麼區別？
- 結論
什麼是數據科學？
數據科學是當今 IT 領域一直處於領先地位的一個趨勢領域。 據說它幾乎在每個行業都佔有一席之地。 它是一個廣泛的版本，通常與數據及其係統的過程相關聯。 數據科學的重點是處理數據集以獲得有價值的信息。 在這樣的部門中，數據就像燃料一樣工作，有助於收集與組織相關的所有重要信息。 通過這種方式，可以輕鬆識別當前主導市場的趨勢。
它包括不同的基礎領域，例如數學、靜態和編程等等。 數據科學家的作用是掌握這些學科的良好知識以及機器學習算法知識，以了解數據中的模式和趨勢。 這需要相當多的奉獻精神、專注力和技能。
有一個特定的數據科學過程需要被理解。 它包括操作、數據提取、可視化和數據維護等等。 在數據科學家的幫助下，行業可以做出數據驅動的決策。 此外，他們還可以評估性能並查看是否需要進行一些更改以提高性能。
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什麼是人工智能？
與數據科學相反的是人工智能 (AI)。 它是基於機器的智能。 這種技術旨在發布自然人類智能。 這種智能最好的部分是你可以在機器中強加甚至模擬人類智能。 這種類型的技術利用許多有助於協助自主行動的算法。 很多傳統的人工智能算法都清楚地表明了自己的目標。
在當今時代，當代人工智能算法的趨勢就像深入理解數據模式，然後提出正確的目標。 這種智能還利用許多軟件工程原理來創建現有問題的解決方案。 您可能知道亞馬遜、谷歌和 Facebook 等巨頭。 好吧，他們正在利用人工智能技術創建一個自治系統。
說到其中，最好的例子之一就是谷歌的 AlphaGo。 這是一個圍棋自主系統，甚至擊敗了一直是AlphaGo高手的柯潔。 這個 AlphaGo 充分利用了人工神經網絡，其靈感來自人類的神經症，隨著時間的推移掌握信息。
有什麼區別？
既然你對數據科學和人工智能有了清晰的認識，你心中可能會有一些疑惑。 更具體地說，您可能想知道——這可能是正確的選擇。 人工智能還是數據科學？ 給出的以下信息可以幫助您了解差異並做出決定。
一、適用範圍
數據科學的範圍很廣。 這意味著，收集數據沒有限制。 它包括不同的數據操作，當然這在人工智能中是不存在的。 無論您從哪個來源以及通過何種方式收集數據，您都不會在任何時候感到失望或受到限制。
在人工智能的情況下，它僅限於 ML 算法的實現。 它沒有像數據科學那樣廣泛的範圍，這就是為什麼考慮到範圍觀點時更需要數據科學的原因。
2. 需要
數據科學對於找出數據中可用的隱藏模式很重要。 就人工智能而言，情況完全不同。 AI 與對數據模型進行的自主權相關聯。 數據科學還用於借助統計洞察力創建模型。
而人工智能的用途是建立模型來模擬人類的認知和理解。 除了範圍之外，對數據科學的需求也更廣泛，這就是為什麼對數據科學的需求更大。
3. 應用
人工智能的應用被用於不同的領域，例如運輸行業、醫療保健行業、自動化行業、機器人行業，甚至製造業等等。
如果你算上不同行業的數據科學視角，那麼它的方式就相當廣泛了。 它被用於互聯網搜索引擎領域，如雅虎、谷歌、營銷領域、必應、廣告領域，甚至銀行業等等。 這意味著，可以在更短的時間內在全球範圍內使用人工智能。
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4. 工資表
“我們在上面看到的是使用數據科學或人工智能的整體視角。 但在這個行業工作的人也有更好的職業機會。” ——正如 NeuroSYS 的常務董事 Marcel Kasprzak 在他最近的一篇關於人工智能和數據科學薪酬的博客文章中所討論的那樣。
說到這一點，數據科學家在美國的年收入約為 11.3 萬美元。 這樣的專家還有機會在未來獲得高達每年 15.4 萬美元的加薪。 與此相反，從事人工智能工作的工程師每年可賺取約 10.7 萬美元。 這些專家也有機會在未來獲得高達 107,000 美元的年薪，但這取決於他們的表現、經驗和他們工作的公司。
5.數據類型
人工智能通常由標準化形式的數據組成。 現在可以是嵌入類型或向量形式。 但是，如果您考慮數據科學所包含的數據，那麼您將有很多選擇。
您可以看到如此多的數據類型，例如結構化格式的數據。 半結構化格式和非結構化格式。 這就是為什麼你必須從數據科學中獲得高質量數據的主要原因，你甚至可以依賴它。
6. 目標
“人工智能的重點是生成一個本質上自動化的過程。 它獲得了數據模型的自主權。” – 正如 OdinSchool 首席執行官 Vijay Pasupulati 在最近的一次採訪中所解釋的那樣。
然而，數據科學的主要目標是尋找理想情況下在數據中不容易看到的模式。 這意味著，可能需要找出某種代碼或模式。 只有專家才能揭示這些數據。
但是，如果您考慮這兩種技術的目的，那麼它們都有自己的目標，當然，它們在很大程度上彼此不同。
7. 使用的工具
更進一步，數據科學也使用了人工智能中非常常用的工具。 原因很明顯，前面也說過，數據科學包括不同的步驟來分析數據，甚至從中收集更好的見解。
在數據科學領域更進一步，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、工藝與技術
就流程和技術而言，這兩種技術的工作方式各不相同。 人工科學有一個包含未來事件的過程。 這些事件可以在預測模型的幫助下進行預測。 如果我們考慮數據科學的過程，則包括某些步驟，例如分析、可視化、預測，甚至數據預處理等等。
除此之外，人工智能中使用的技術包括計算機中的算法。 它有助於解決問題。 但是如果你算上數據科學，嗯，有太多的統計方法被使用了。
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結論
正如我們在這篇關於數據科學與人工智能的文章中所看到的，這兩個術語在某種程度上可以互換使用。 毫無疑問，如果你想要一個廣闊的領域，那麼人工智能還有待探索。 但是如果你考慮數據科學，那麼這就是一個這樣的領域，它本身使用人工智能的一部分來創建事件發生。
但是，它還側重於傳輸數據以進行進一步的可視化和分析。 這就是為什麼，如果你想在最後得出結論，那麼，數據科學可以執行數據分析，而人工智能只是一種工具，可以使用自主權以更好的方式創建產品。