Data Science vs. KI: Unterschied zwischen Data Science und künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz, auch bekannt als KI, und Data Science sind in der heutigen Zeit zu den beiden wichtigsten nachgefragten Technologien geworden. Viele Menschen halten es für dasselbe, aber in Wirklichkeit sind sie nicht dasselbe. Künstliche Intelligenz wird im Bereich Data Science für den Betrieb eingesetzt. Hier werden wir nun die unterschiedlichen Konzepte von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft diskutieren.

Was ist Datenwissenschaft?

Der Bedarf an Datenverarbeitung für die Industrie hat nach der Explosion der massiven Daten, die von ihnen über verschiedene Mittel des Internets wie Laptop, Smartphone, Tablet, Desktop usw. gesammelt wurden, erheblich zugenommen. Die Unternehmen verlassen sich jetzt auf die Herstellung von Daten alle Entscheidungen in Bezug auf fast alles über die Organisation. Diese Entscheidungen werden verwendet, um bessere Dienstleistungen und Produkte zu machen, Verbesserungen und Modifikationen vorzunehmen, verschiedene Dinge zu entfernen und hinzuzufügen usw.

Damit hat Data Science eine massive Revolution in nahezu allen Branchen hervorgebracht. Moderne Gesellschaften sind alle datengesteuert, und deshalb ist die Datenwissenschaft zu einem entscheidenden Bestandteil der modernen Welt geworden.

Es gibt viele Unterbereiche in Data Science wie Programmierung, Mathematik und Statistik. Ein Datenwissenschaftler sollte sehr gut darin sein, die Muster und Trends der Daten zu verstehen. Diese Fähigkeit des Verstehens sollte man besitzen, um ein guter Data Scientist zu werden. Es gibt viele Verfahren und Schritte in Data Science, die sind:

1. Datenextraktion: Die Daten müssen vom Data Scientist aus Big Data extrahiert werden, was der erste Schritt bei der Datenverarbeitung ist. Die extrahierten Daten sollten in der Lage sein, einen Einblick in ein bestimmtes Problem zu geben, das später von der Führung, dem Management oder anderen Entscheidungsträgern in der Organisation verwendet wird.
2. Manipulation: Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, die Daten zu manipulieren, indem er bestimmte Filter anwendet. Mithilfe von Filtern sollte man in der Lage sein, das gewünschte Maß an Datenfilterung zu erreichen, das für die Entscheidungsfindung weiter analysiert wird.
3. Visualisierung: Der Data Scientist erstellt eine leicht verständliche Darstellung der Daten. Die Daten können in Form von Tabellen, Diagrammen, Diagrammen, Grafiken und vielem mehr dargestellt werden. Wenn die Daten visualisiert werden, ist es einfach zu verstehen, welche Art von allem am besten zu verstehen ist.
4. Wartung: Die extrahierten Daten müssen auch für zukünftige Zwecke aufbewahrt werden, damit sie bei zukünftigen Entscheidungen wieder verwendet werden können, um verschiedene Dinge in den Unternehmen vorherzusagen.

Hierarchie der Bedürfnisse in der Datenwissenschaft

Da wir jetzt bereits wissen, dass Künstliche Intelligenz ein Teil von Data Science ist, werden wir nun die sechs verschiedenen Hierarchien von Bedürfnissen in Data Science diskutieren:

1. Erster Bedarf: Künstliche Intelligenz und Deep Learning
2. Zweites Bedürfnis: A/B-Tests, Experimente und einfache ML-Algorithmen
3. Drittes Bedürfnis: Analytik, Metriken, Segmente, Aggregate, Funktionen und Trainingsdaten
4. Vierter Bedarf: Reinigung, Erkennung von Anomalien und Vorbereitung
5. Fünftes Bedürfnis: Zuverlässiger Datenfluss, Infrastruktur, Datenpipelines, ETL, strukturierte und unstrukturierte Datenspeicherung
6. Sechster Bedarf: Instrumentierung, Protokollierung, Sensoren, externe Daten und benutzergenerierte Inhalte

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Bereich, in dem Algorithmen verwendet werden, um automatische Aktionen auszuführen. Seine Modelle basieren auf der natürlichen Intelligenz von Mensch und Tier. Ähnliche Muster der Vergangenheit werden erkannt und verwandte Operationen werden automatisch durchgeführt, wenn die Muster wiederholt werden.

Es nutzt die Prinzipien der Softwaretechnik und Rechenalgorithmen für die Entwicklung von Lösungen für ein Problem. Mithilfe von künstlicher Intelligenz können Menschen automatische Systeme entwickeln, die Unternehmen Kosteneinsparungen und mehrere andere Vorteile bieten. Große Organisationen sind stark von künstlicher Intelligenz abhängig, darunter Technologiegiganten wie Facebook, Amazon und Google.

Data Science vs. künstliche Intelligenz: Unterschied zwischen Data Science und künstlicher Intelligenz

1. Umfang: Künstliche Intelligenz ist nur auf die Implementierung von ML-Algorithmen beschränkt, während Data Science verschiedene zugrunde liegende Datenoperationen umfasst.
2. Datentyp: Künstliche Intelligenz enthält die Art von Daten, die in Form von Vektoren und Einbettungen standardisiert sind, aber andererseits wird Data Science viele verschiedene Arten von Daten haben, wie z. B. strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Datentypen
3. Werkzeuge: Die in der künstlichen Intelligenz verwendeten Werkzeuge sind Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn und die in der Datenwissenschaft verwendeten Werkzeuge sind Keras, SPSS, SAS, Python, R usw
4. Anwendungen: Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden in vielen Branchen wie der Gesundheitsindustrie, der Transportindustrie, der Robotikindustrie, der Automatisierungsindustrie und der Fertigungsindustrie eingesetzt. Andererseits werden Data-Science-Anwendungen im Bereich der Internet-Suchmaschinen wie Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field und vielen mehr eingesetzt.
5. Prozess: Im Prozess der Künstlichen Intelligenz (KI) werden zukünftige Ereignisse mithilfe des Vorhersagemodells vorhergesagt. Aber Data Science beinhaltet den Prozess der Vorhersage, Visualisierung, Analyse und Vorverarbeitung von Daten.
6. Techniken: Künstliche Intelligenz wird Algorithmen in Computern verwenden, um das Problem zu lösen, während Data Science viele verschiedene Methoden der Statistik umfasst.
7. Zweck: Der Hauptzweck der künstlichen Intelligenz besteht darin, den Prozess zu automatisieren und dem Datenmodell Autonomie zu verleihen. Aber das primäre Ziel von Data Science ist es, die Muster zu finden, die in den Daten verborgen sind. Beide haben ihre eigenen Zwecke und Ziele, die sich voneinander unterscheiden.
8. Verschiedene Modelle: In der künstlichen Intelligenz werden Modelle gebaut, von denen erwartet wird, dass sie dem Verständnis und der Wahrnehmung von Menschen ähnlich sind. In der Datenwissenschaft werden Modelle konstruiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung statistisch sind.
9. Grad der wissenschaftlichen Verarbeitung: Künstliche Intelligenz verwendet im Vergleich zur Datenwissenschaft, die weniger wissenschaftliche Verarbeitung verwendet, einen sehr hohen Grad an wissenschaftlicher Verarbeitung.

Fazit

Künstliche Intelligenz muss noch sehr erforscht werden, aber andererseits hat Data Science bereits begonnen, einen großen Unterschied auf dem Markt zu machen. Data Science transformiert die Daten, die zur Visualisierung und Analyse verwendet werden können.

Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz entstehen neue Produkte, die besser sind als zuvor, und es bringt auch Autonomie, indem es viele Dinge automatisch erledigt. Mit Hilfe von Data Science werden Daten analysiert, auf deren Grundlage sorgfältige Geschäftsentscheidungen getroffen werden, die den Unternehmen viele Vorteile bieten.

Es gibt viele Unternehmen, die auf künstlicher Intelligenz basieren und reine KI-Stellen anbieten, wie NLP-Wissenschaftler, Ingenieur für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Wissenschaftler. Verschiedene Operationen an Daten werden mit den in Sprachen wie Python und R implementierten Data-Science-Algorithmen durchgeführt. Wichtige Entscheidungen werden heute auf der Grundlage der Daten getroffen, die von Data Scientists verarbeitet werden. Daher muss Data Science in jeder Organisation eine entscheidende Rolle spielen.

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