数据科学与人工智能——有什么区别？

随着技术的进步，出现了很多职业机会。 当然，您可能知道人工智能和数据科学。 好吧，这两项是当今趋势中最关键的技术。 它在全球范围内的需求量很大，这就是为什么对具有所需技能的个人也有需求的原因。 由于您可能想知道两者之间到底有什么区别，让我们以更好的方式探索这篇文章。 在某些操作中使用人工智能的是数据科学，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？

数据科学是当今 IT 领域一直处于领先地位的趋势领域之一。 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。 数据科学的重点是利用数据集来获取有价值的信息。 在这样的行业中，数据就像燃料一样有助于收集与组织相关的所有重要信息。 这样就可以很容易地识别当前市场上的趋势。

它包括不同的基础领域，例如数学、静力学和编程等等。 数据科学家的角色是在这些主题中拥有良好的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。 数据科学有一个特定的过程需要理解。 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，看看是否需要做一些改变来提高他们的性能。

为您推荐：深度数据挖掘技术：真实世界的全球寻宝。

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的人类智能。 这种类型的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。 这种类型的技术使用了许多有助于协助自主行动的算法。 许多传统的人工智能算法都清楚地表明了他们的目标。

在当今时代，当代人工智能算法的趋势就像深入了解数据模式，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来创建一个自治系统。 说到这，最好的例子就是谷歌的 AlphaGo。 它是一个围棋自主系统，甚至成功击败了曾是 AlphaGo 第一高手的柯洁。 这个 AlphaGo 充分利用了受人类神经症启发的人工神经网络，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，你的脑海里可能会有一些疑惑。 更具体地说，您可能想知道 - 哪个可能是正确的选择？ 是人工智能还是数据科学？ 给出以下信息可以帮助您了解差异并做出决定。

一、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，这在人工智能中当然不存在。 无论您从哪个来源以及通过哪种方式收集数据，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视角，数据科学更受欢迎的原因。

2. 需要

数据科学对于找出数据中可用的隐藏模式很重要。 在人工智能的情况下，情况就完全不同了。 人工智能与正在对数据模型进行的自治赋予相关联。 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拟认知和理解人类的模型。 除了范围之外，对数据科学的需求也更广泛，这就是为什么它更受欢迎的原因。

3. 应用

人工智能的应用被用于不同的行业，如交通运输行业、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中数据科学的观点，那么它的方式就更广泛了。 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。

您可能会喜欢：人工智能 (AI) 无法替代的 7 个职业。

4. 工资表

说到这一点，数据科学家在美国的年收入约为 113,000 美元。 这样的专家还有可能在未来获得高达每年 154,000 美元的良好加息。 与此相反，从事人工智能工作的工程师每年可赚取约 107,000 美元。 这些专家在未来也有可能获得高达每年 107,000 美元的良好加息，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，它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。 您可以看到很多数据类型，例如结构化格式的数据。 半结构化格式和非结构化类型的格式。 这就是为什么您必须从数据科学中获取高质量数据并且您甚至可以依赖这些数据的主要原因。

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。 然而，数据科学的主要目标是寻找理想情况下在数据中不太容易看到的模式。 这意味着，可能需要找出某些代码或模式。 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，数据科学也使用人工智能中非常常用的工具。 原因很清楚，前面也说过，数据科学包括分析数据的不同步骤，甚至从中收集更好的见解。 在数据科学中更进一步，最常用的工具是 Python、Keras、SPSS 和 SAS 等等。 在人工智能的情况下，最常用的工具是 Shogun、Mahout、Kaffe、TensorFlow Scikit-learn 等等。

八、工艺与技术

在流程和技术方面，两种技术的工作方式大不相同。 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，其中包括某些步骤，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。 但如果你算上数据科学，那么，有很多统计方法正在被使用。

您可能还喜欢：在现代 UI 和 UX 设计中使用人工智能 (AI)。

结论

正如我们在这篇关于数据科学与人工智能的文章中看到的那样，这两个术语在某种程度上可以互换使用。 毫无疑问，如果你想要一个广泛的领域，那么人工智能还有待探索。 但是，如果您考虑数据科学，那么这就是这样一个领域，它本身使用人工智能的一部分来创建事件发生。 但是，它还专注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，可以执行数据分析的是数据科学，而人工智能只是一种工具，可以使用自治以更好的方式创建产品。