Science des données vs IA : différence entre la science des données et l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle, également connue sous le nom d'IA, et la science des données, sont devenues les deux technologies les plus recherchées à l'heure actuelle. Souvent, les gens pensent que c'est la même chose, mais ce n'est pas la même chose en réalité. L'intelligence artificielle est utilisée dans le domaine de la science des données pour ses opérations. Ici maintenant, nous allons discuter des différents concepts de l'intelligence artificielle par rapport à la science des données.

Qu'est-ce que la science des données ?

Il y a eu une croissance significative du besoin de traitement de données pour les industries après l'explosion des données massives collectées par eux via divers moyens d'Internet comme un ordinateur portable, un smartphone, une tablette, un ordinateur de bureau, etc. Les entreprises s'appuient désormais sur les données pour faire toutes les décisions liées à presque tout ce qui concerne l'organisation. Ces décisions sont utilisées pour créer de meilleurs services et produits, améliorer et modifier, éliminer et ajouter différentes choses, etc.

La science des données a ainsi provoqué une révolution massive dans presque toutes les industries. Les sociétés modernes sont toutes axées sur les données, et c'est pourquoi la science des données est devenue un élément crucial du monde contemporain.

Il existe de nombreux sous-domaines en science des données tels que la programmation, les mathématiques et les statistiques. Un scientifique des données doit être très compétent pour comprendre les modèles et les tendances des données. Il faut posséder cette compétence de compréhension pour devenir un bon Data Scientist. Il existe de nombreuses procédures et étapes en Data Science qui sont :

1. Extraction des données : Les données doivent être extraites par le Data Scientist du Big Data, qui est la première étape du traitement des données. Les données extraites doivent pouvoir donner un aperçu d'un problème spécifique qui sera ensuite utilisé par la direction, la direction ou d'autres autorités décisionnelles de l'organisation.
2. Manipulation : Un Data Scientist doit être capable de manipuler les données en appliquant des filtres spécifiques. À l'aide de filtres, on devrait pouvoir obtenir le niveau de filtration des données souhaité, qui sera analysé plus en détail pour la prise de décision.
3. Visualisation : Le Data Scientist doit créer un affichage des données qui peut être facilement compris. Les données peuvent être représentées sous forme de tableaux, diagrammes, graphiques, graphiques et bien d'autres. Lorsque les données sont visualisées, il est alors facile de comprendre quelle est la meilleure forme de quoi que ce soit à comprendre.
4. Maintenance : les données extraites doivent également être conservées à des fins futures afin de pouvoir être réutilisées dans de futures prises de décision pour prédire diverses choses dans les entreprises.

Hiérarchie des besoins en science des données

Comme nous savons déjà que l'intelligence artificielle fait partie de la science des données, nous allons maintenant discuter des six hiérarchies différentes de besoins en science des données :

1. Premier besoin : intelligence artificielle et apprentissage en profondeur
2. Deuxième besoin : tests A/B, expérimentation et algorithmes de ML simples
3. Troisième besoin : analyses, métriques, segments, agrégats, fonctionnalités et données de formation
4. Quatrième besoin : nettoyage, détection d'anomalies et préparation
5. Cinquième besoin : flux de données fiable, infrastructure, pipelines de données, ETL, stockage de données structurées et non structurées
6. Sixième besoin : instrumentation, journalisation, capteurs, données externes et contenu généré par l'utilisateur

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

L'intelligence artificielle est un domaine où les algorithmes sont utilisés pour effectuer des actions automatiques. Ses modèles sont basés sur l'intelligence naturelle des humains et des animaux. Des modèles similaires du passé sont reconnus et les opérations associées sont exécutées automatiquement lorsque les modèles sont répétés.

Il utilise les principes du génie logiciel et des algorithmes de calcul pour le développement de solutions à un problème. En utilisant l'intelligence artificielle, les gens peuvent développer des systèmes automatiques qui offrent des économies de coûts et plusieurs autres avantages aux entreprises. Les grandes organisations dépendent fortement de l'intelligence artificielle, y compris des géants de la technologie comme Facebook, Amazon et Google.

Science des données vs intelligence artificielle : différence entre la science des données et l'intelligence artificielle

1. Portée : l'intelligence artificielle se limite uniquement à la mise en œuvre d'algorithmes ML, tandis que la science des données implique diverses opérations sous-jacentes sur les données.
2. Type de données : l'intelligence artificielle contient le type de données qui sont normalisées sous forme de vecteurs et d'intégrations, mais, d'autre part, la science des données aura de nombreux types de données différents, tels que des données structurées, semi-structurées et non structurées.
3. Outils : les outils utilisés en intelligence artificielle sont Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn et les outils utilisés en science des données sont Keras, SPSS, SAS, Python, R, etc.
4. Applications : les applications d'intelligence artificielle sont utilisées dans de nombreux secteurs tels que l'industrie de la santé, l'industrie du transport, les industries de la robotique, les industries de l'automatisation et les industries manufacturières. D'autre part, les applications Data Science sont utilisées dans le domaine des moteurs de recherche Internet tels que Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field et bien d'autres.
5. Processus : dans le processus d'intelligence artificielle (IA), les événements futurs sont prévus à l'aide du modèle prédictif. Mais la science des données implique le processus de prédiction, de visualisation, d'analyse et de prétraitement des données.
6. Techniques : l'intelligence artificielle utilisera des algorithmes dans les ordinateurs pour résoudre le problème, tandis que la science des données impliquera de nombreuses méthodes statistiques différentes.
7. Objectif : L'objectif principal de l'intelligence artificielle est d'automatiser le processus et d'apporter de l'autonomie au modèle de données. Mais l'objectif principal de la science des données est de trouver les modèles cachés dans les données. Ces deux ont leur propre ensemble d'objectifs et d'objectifs qui sont différents les uns des autres.
8. Différents modèles : dans l'intelligence artificielle, des modèles sont construits qui devraient être similaires à la compréhension et à la cognition des humains. En science des données, les modèles sont construits pour produire des informations statistiques pour la prise de décision.
9. Degré de traitement scientifique : L'intelligence artificielle utilisera un très haut degré de traitement scientifique par rapport à la science des données qui utilise moins de traitement scientifique.

Conclusion

L'intelligence artificielle reste encore à explorer, mais d'un autre côté, la science des données a déjà commencé à faire une grande différence sur le marché. La science des données transforme les données, qui peuvent être utilisées pour la visualisation et l'analyse.

Avec l'aide de l'intelligence artificielle, de nouveaux produits sont créés, meilleurs qu'avant, et cela apporte également de l'autonomie en faisant beaucoup de choses automatiquement. Avec l'aide de la science des données, les données sont analysées sur la base de décisions commerciales prudentes qui offrent de nombreux avantages aux entreprises.

Il existe de nombreuses entreprises basées sur l'intelligence artificielle qui offrent des postes d'emploi purement IA tels que scientifique NLP, ingénieur en apprentissage automatique et scientifique en apprentissage profond. Diverses opérations sur les données sont effectuées à l'aide des algorithmes de Data Science implémentés dans des langages tels que Python et R. Les décisions clés sont aujourd'hui prises sur la base des données traitées par les Data scientists. Ainsi, la science des données doit jouer un rôle vital dans toute organisation.

Si vous êtes curieux d'apprendre la science des données pour être à l'avant-garde des avancées technologiques rapides, consultez le programme exécutif PG de upGrad & IIIT-B en science des données.