數據科學與人工智能——有什麼區別？

隨著技術的進步，出現了很多職業機會。 當然，您可能知道人工智能和數據科學。 好吧，這兩項是當今趨勢中最關鍵的技術。 它在全球範圍內的需求量很大，這就是為什麼對具有所需技能的個人也有需求的原因。 由於您可能想知道兩者之間到底有什麼區別，讓我們以更好的方式探索這篇文章。 在某些操作中使用人工智能的是數據科學，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？

數據科學是當今 IT 領域一直處於領先地位的趨勢領域之一。 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。 數據科學的重點是利用數據集來獲取有價值的信息。 在這樣的行業中，數據就像燃料一樣有助於收集與組織相關的所有重要信息。 這樣就可以很容易地識別當前市場上的趨勢。

它包括不同的基礎領域，例如數學、靜力學和編程等等。 數據科學家的角色是在這些主題中擁有良好的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。 數據科學有一個特定的過程需要理解。 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，看看是否需要做一些改變來提高他們的性能。

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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的人類智能。 這種類型的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。 這種類型的技術使用了許多有助於協助自主行動的算法。 許多傳統的人工智能算法都清楚地表明了他們的目標。

在當今時代，當代人工智能算法的趨勢就像深入了解數據模式，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來創建一個自治系統。 說到這，最好的例子就是谷歌的 AlphaGo。 它是一個圍棋自主系統，甚至成功擊敗了曾是 AlphaGo 第一高手的柯潔。 這個 AlphaGo 充分利用了受人類神經症啟發的人工神經網絡，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，你的腦海裡可能會有一些疑惑。 更具體地說，您可能想知道 - 哪個可能是正確的選擇？ 是人工智能還是數據科學？ 給出以下信息可以幫助您了解差異並做出決定。

一、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，這在人工智能中當然不存在。 無論您從哪個來源以及通過哪種方式收集數據，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視角，數據科學更受歡迎的原因。

2. 需要

數據科學對於找出數據中可用的隱藏模式很重要。 在人工智能的情況下，情況就完全不同了。 人工智能與正在對數據模型進行的自治賦予相關聯。 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擬認知和理解人類的模型。 除了範圍之外，對數據科學的需求也更廣泛，這就是為什麼它更受歡迎的原因。

3. 應用

人工智能的應用被用於不同的行業，如交通運輸行業、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中數據科學的觀點，那麼它的方式就更廣泛了。 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

說到這一點，數據科學家在美國的年收入約為 113,000 美元。 這樣的專家還有可能在未來獲得高達每年 154,000 美元的良好加息。 與此相反，從事人工智能工作的工程師每年可賺取約 107,000 美元。 這些專家在未來也有可能獲得高達每年 107,000 美元的良好加息，但這取決於他們的表現、經驗和工作所在的公司。

5.數據類型

人工智能通常由標準化形式的數據組成。 現在，它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。 您可以看到很多數據類型，例如結構化格式的數據。 半結構化格式和非結構化類型的格式。 這就是為什麼您必須從數據科學中獲取高質量數據並且您甚至可以依賴這些數據的主要原因。

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。 然而，數據科學的主要目標是尋找理想情況下在數據中不太容易看到的模式。 這意味著，可能需要找出某些代碼或模式。 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，數據科學也使用人工智能中非常常用的工具。 原因很清楚，前面也說過，數據科學包括分析數據的不同步驟，甚至從中收集更好的見解。 在數據科學中更進一步，最常用的工具是 Python、Keras、SPSS 和 SAS 等等。 在人工智能的情況下，最常用的工具是 Shogun、Mahout、Kaffe、TensorFlow Scikit-learn 等等。

八、工藝與技術

在流程和技術方面，兩種技術的工作方式大不相同。 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，其中包括某些步驟，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。 但如果你算上數據科學，那麼，有很多統計方法正在被使用。

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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看到的那樣，這兩個術語在某種程度上可以互換使用。 毫無疑問，如果你想要一個廣泛的領域，那麼人工智能還有待探索。 但是，如果您考慮數據科學，那麼這就是這樣一個領域，它本身使用人工智能的一部分來創建事件發生。 但是，它還專注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，可以使用自治以更好的方式創建產品。