Data Science vs AI: differenza tra data science e intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale, nota anche come intelligenza artificiale, e la scienza dei dati, sono diventate le due tecnologie più importanti e ricercate ai giorni nostri. Molte volte le persone pensano che sia la stessa cosa, ma in realtà non sono la stessa cosa. L'intelligenza artificiale è utilizzata nel campo della scienza dei dati per le sue operazioni. Qui ora discuteremo i diversi concetti di Intelligenza Artificiale vs Data Science.

Cos'è la scienza dei dati?

C'è stata una crescita significativa della necessità dell'elaborazione dei dati per le industrie dopo l'esplosione di enormi dati raccolti da loro attraverso vari mezzi di Internet come laptop, smartphone, tablet, desktop, ecc. Le aziende ora fanno affidamento sui dati per creare qualsiasi decisione relativa a quasi tutto ciò che riguarda l'organizzazione. Queste decisioni vengono utilizzate per realizzare servizi e prodotti migliori, miglioramento e modifica, eliminazione e aggiunta di cose diverse, ecc.

La scienza dei dati ha quindi portato avanti una massiccia rivoluzione in quasi tutti i settori. Le società moderne sono tutte basate sui dati, ed è per questo che la scienza dei dati è diventata una parte cruciale del mondo contemporaneo.

Ci sono molti sottocampi in Data Science come Programmazione, Matematica e Statistica. Un data scientist dovrebbe essere molto abile nella comprensione dei modelli e delle tendenze dei dati. Si dovrebbe possedere questa capacità di comprensione per diventare un buon Data Scientist. Ci sono molte procedure e passaggi in Data Science che sono:

1. Estrazione dei dati: i dati devono essere estratti dal Data Scientist dai Big Data, che è il primo passo nell'elaborazione dei dati. I dati estratti dovrebbero essere in grado di fornire informazioni su un problema specifico che verrà successivamente utilizzato dalla leadership, dalla direzione o da altre autorità decisionali dell'organizzazione.
2. Manipolazione: un Data Scientist dovrebbe essere in grado di manipolare i dati applicando filtri specifici. Utilizzando i filtri, si dovrebbe essere in grado di ottenere il livello di filtraggio dei dati desiderato, che verrà ulteriormente analizzato per il processo decisionale.
3. Visualizzazione: il Data Scientist deve creare una visualizzazione dei dati facilmente comprensibili. I Dati possono essere rappresentati sotto forma di Tabelle, Diagrammi, Grafici, Grafici e molti altri. Quando i dati vengono visualizzati, è semplice capire quale sia la migliore forma di qualsiasi cosa da capire.
4. Manutenzione: i dati estratti devono essere conservati anche per scopi futuri in modo che possano essere riutilizzati in futuri processi decisionali per prevedere varie cose nelle aziende.

Gerarchia dei bisogni nella scienza dei dati

Poiché ora sappiamo già che l'intelligenza artificiale fa parte della scienza dei dati, ora discuteremo le sei diverse gerarchie dei bisogni nella scienza dei dati:

1. Primo bisogno: Intelligenza Artificiale e Deep Learning
2. Seconda Esigenza: Test A/B, Sperimentazione e Algoritmi ML semplici
3. Terza esigenza: analisi, metriche, segmenti, aggregati, funzionalità e dati di formazione
4. Quarta esigenza: pulizia, rilevamento delle anomalie e preparazione
5. Quinta esigenza: flusso di dati affidabile, infrastruttura, pipeline di dati, ETL, archiviazione di dati strutturati e non strutturati
6. Sesta esigenza: strumentazione, registrazione, sensori, dati esterni e contenuti generati dagli utenti

Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

L'intelligenza artificiale è un campo in cui gli algoritmi vengono utilizzati per eseguire azioni automatiche. I suoi modelli si basano sull'intelligenza naturale dell'uomo e degli animali. Vengono riconosciuti modelli simili del passato e le operazioni correlate vengono eseguite automaticamente quando i modelli vengono ripetuti.

Utilizza i principi dell'ingegneria del software e degli algoritmi computazionali per lo sviluppo di soluzioni a un problema. Utilizzando l'intelligenza artificiale, le persone possono sviluppare sistemi automatici che offrono risparmi sui costi e molti altri vantaggi per le aziende. Le grandi organizzazioni dipendono fortemente dall'intelligenza artificiale, compresi i giganti della tecnologia come Facebook, Amazon e Google.

Scienza dei dati vs intelligenza artificiale: differenza tra scienza dei dati e intelligenza artificiale

1. Ambito: l'intelligenza artificiale è limitata solo all'implementazione di algoritmi ML, mentre la scienza dei dati coinvolge varie operazioni sottostanti dei dati.
2. Tipo di dati: l'intelligenza artificiale contiene il tipo di dati che sono standardizzati sotto forma di vettori e incorporamenti ma, d'altra parte, la scienza dei dati avrà molti tipi diversi di dati come dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati
3. Strumenti: gli strumenti utilizzati nell'intelligenza artificiale sono Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn e gli strumenti utilizzati nella scienza dei dati sono Keras, SPSS, SAS, Python, R, ecc.
4. Applicazioni: le applicazioni di intelligenza artificiale sono utilizzate in molti settori come l'industria sanitaria, l'industria dei trasporti, l'industria della robotica, l'industria dell'automazione e l'industria manifatturiera. D'altra parte, le applicazioni di Data Science sono utilizzate nel campo dei motori di ricerca Internet come Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field e molti altri.
5. Processo: Nel processo di Intelligenza Artificiale (AI), gli eventi futuri sono previsti utilizzando il modello predittivo. Ma la scienza dei dati implica il processo di previsione, visualizzazione, analisi e pre-elaborazione dei dati.
6. Tecniche: l'intelligenza artificiale utilizzerà algoritmi nei computer per risolvere il problema, mentre la scienza dei dati coinvolgerà molti metodi diversi di statistica.
7. Scopo: lo scopo principale dell'Intelligenza Artificiale è automatizzare il processo e portare autonomia al modello dei dati. Ma l'obiettivo principale di Data Science è trovare i modelli nascosti nei dati. Entrambi hanno il proprio insieme di scopi e obiettivi che sono diversi l'uno dall'altro.
8. Modelli diversi: nell'intelligenza artificiale, vengono costruiti modelli che dovrebbero essere simili alla comprensione e alla cognizione degli esseri umani. In Data Science, i modelli sono costruiti per produrre informazioni statistiche per il processo decisionale.
9. Grado di elaborazione scientifica: l'intelligenza artificiale utilizzerà un grado molto elevato di elaborazione scientifica rispetto alla scienza dei dati che utilizza meno elaborazione scientifica.

Conclusione

L'intelligenza artificiale deve ancora essere esplorata molto, ma d'altra parte, la scienza dei dati ha già iniziato a fare una grande differenza nel mercato. Data Science trasforma i dati, che possono essere utilizzati per la visualizzazione e l'analisi.

Con l'aiuto dell'Intelligenza Artificiale, vengono creati nuovi prodotti che sono migliori di prima, e porta anche autonomia facendo molte cose automaticamente. Con l'aiuto di Data Science, i dati vengono analizzati in base ai quali vengono prese attente decisioni di business che offrono molti vantaggi alle aziende.

Ci sono molte aziende basate sull'Intelligenza Artificiale che offrono posizioni lavorative basate sull'IA pura come NLP Scientist, Machine Learning Engineer e Deep Learning Scientist. Diverse operazioni sui dati vengono eseguite utilizzando gli algoritmi di Data Science implementati in linguaggi come Python e R. Le decisioni chiave oggi vengono prese in base ai dati elaborati dai data scientist. Pertanto, la scienza dei dati deve svolgere un ruolo fondamentale in qualsiasi organizzazione.

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