데이터 과학 대 AI: 데이터 과학과 인공 지능의 차이점

인공 지능(AI) 및 데이터 과학이라고도 하는 인공 지능은 오늘날 가장 중요한 두 가지 기술이 되었습니다. 많은 사람들이 그것을 같은 것으로 생각하지만 실제로는 같은 것이 아닙니다. 인공 지능은 운영을 위해 데이터 과학 분야에서 사용됩니다. 이제 우리는 인공 지능 대 데이터 과학의 다양한 개념에 대해 논의할 것입니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

노트북, 스마트폰, 태블릿, 데스크탑 등 인터넷의 다양한 수단을 통해 수집되는 방대한 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 산업계에서 데이터 처리의 필요성이 크게 증가했습니다. 기업들은 현재 데이터에 의존하여 데이터를 생성하고 있습니다. 조직에 관한 거의 모든 것과 관련된 모든 결정. 이러한 결정은 더 나은 서비스와 제품, 향상 및 수정, 다른 항목의 제거 및 추가 등을 위해 사용됩니다.

따라서 데이터 과학은 거의 모든 산업에서 거대한 혁명을 가져왔습니다. 현대 사회는 모두 데이터 중심적이며 데이터 과학이 현대 세계의 중요한 부분이 된 이유입니다.

데이터 과학에는 프로그래밍, 수학 및 통계와 같은 많은 하위 필드가 있습니다. 데이터 과학자는 데이터의 패턴과 추세를 이해하는 데 매우 능숙해야 합니다. 좋은 데이터 과학자가 되려면 이러한 이해 능력을 갖추어야 합니다. 데이터 과학에는 다음과 같은 많은 절차와 단계가 있습니다.

1. 데이터 추출: 데이터 처리의 첫 번째 단계인 빅 데이터에서 데이터 과학자가 데이터를 추출해야 합니다. 추출된 데이터는 조직의 리더십, 경영진 또는 기타 의사 결정 기관에서 나중에 사용할 특정 문제에 대한 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다.
2. 조작: 데이터 과학자는 특정 필터를 적용하여 데이터를 조작할 수 있어야 합니다. 필터를 사용하면 의사 결정을 위해 추가로 분석할 원하는 수준의 데이터 필터링을 얻을 수 있어야 합니다.
3. 시각화: 데이터 과학자는 쉽게 이해할 수 있는 데이터 디스플레이를 만들어야 합니다. 데이터는 테이블, 다이어그램, 차트, 그래프 등의 형태로 표현될 수 있습니다. 데이터가 시각화되면 어떤 것이 가장 좋은 형태인지 이해하기 쉽습니다.
4. 유지 관리: 추출된 데이터는 미래의 목적을 위해서도 유지되어야 하므로 비즈니스에서 다양한 것을 예측하기 위한 향후 의사 결정에 다시 사용할 수 있습니다.

데이터 과학의 요구 계층

이제 우리는 인공 지능이 데이터 과학의 일부라는 것을 이미 알고 있으므로 이제 데이터 과학의 6가지 요구 계층에 대해 논의할 것입니다.

1. 첫 번째 필요: 인공 지능 및 딥 러닝
2. 두 번째 필요: A/B 테스트, 실험 및 간단한 ML 알고리즘
3. 세 번째 요구 사항: 분석, 메트릭, 세그먼트, 집계, 기능 및 교육 데이터
4. 네 번째 요구 사항: 청소, 이상 감지 및 준비
5. 다섯 번째 요구 사항: 안정적인 데이터 흐름, 인프라, 데이터 파이프라인, ETL, 정형 및 비정형 데이터 스토리지
6. 여섯 번째 요구 사항: 계측, 로깅, 센서, 외부 데이터 및 사용자 생성 콘텐츠

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 알고리즘을 사용하여 자동 작업을 수행하는 분야입니다. 그 모델은 인간과 동물의 자연 지능을 기반으로 합니다. 과거의 유사한 패턴을 인식하고 패턴이 반복되면 관련 작업이 자동으로 수행됩니다.

문제에 대한 솔루션 개발을 위해 소프트웨어 엔지니어링 및 계산 알고리즘의 원리를 활용합니다. 인공 지능을 사용하여 사람들은 회사에 비용 절감 및 기타 여러 이점을 제공하는 자동 시스템을 개발할 수 있습니다. Facebook, Amazon, Google과 같은 거대 기술 기업을 비롯한 대규모 조직은 인공 지능에 크게 의존하고 있습니다.

데이터 과학 대 인공 지능: 데이터 과학과 인공 지능의 차이점

1. 범위: 인공 지능은 ML 알고리즘의 구현으로만 제한되는 반면 데이터 과학은 데이터의 다양한 기본 작업을 포함합니다.
2. 데이터 유형: 인공 지능에는 벡터 및 임베딩의 형태로 표준화된 데이터 종류가 포함되지만 데이터 과학에는 정형, 반정형 및 비정형 데이터 유형과 같은 다양한 종류의 데이터가 있습니다.
3. 도구: 인공 지능에 사용되는 도구는 Mahout, Shogun, TensorFlow, PyTorch, Kaffe, Scikit-learn이며 데이터 과학에 사용되는 도구는 Keras, SPSS, SAS, Python, R 등입니다.
4. 응용 프로그램: 인공 지능 응용 프로그램은 의료 산업, 운송 산업, 로봇 공학 산업, 자동화 산업 및 제조 산업과 같은 많은 분야에서 사용됩니다. 반면에 데이터 과학 응용 프로그램은 Google, Yahoo, Bing, Marketing Field, Banking, Advertising Field 등과 같은 인터넷 검색 엔진 분야에서 사용됩니다.
5. 프로세스: 인공 지능(AI) 프로세스에서 예측 모델을 사용하여 미래 이벤트를 예측합니다. 그러나 데이터 과학은 데이터의 예측, 시각화, 분석 및 전처리 과정을 포함합니다.
6. 기술: 인공 지능은 컴퓨터의 알고리즘을 사용하여 문제를 해결하는 반면 데이터 과학은 다양한 통계 방법을 사용합니다.
7. 목적: 인공 지능의 주요 목적은 프로세스를 자동화하고 데이터 모델에 자율성을 가져오는 것입니다. 그러나 데이터 과학의 주요 목표는 데이터에 숨겨진 패턴을 찾는 것입니다. 이 둘은 서로 다른 목적과 목표를 가지고 있습니다.
8. 다른 모델: 인공 지능에서는 인간의 이해 및 인지와 유사할 것으로 예상되는 모델이 구축됩니다. 데이터 과학에서 모델은 의사 결정을 위한 통계적 통찰력을 생성하도록 구성됩니다.
9. 과학적 처리 정도: 인공 지능은 덜 과학적 처리를 사용하는 데이터 과학과 비교할 때 매우 높은 수준의 과학적 처리를 사용합니다.

결론

인공 지능은 아직 많이 탐구되지 않았지만, 반면에 데이터 과학은 이미 시장에서 큰 차이를 만들기 시작했습니다. 데이터 과학은 시각화 및 분석에 사용할 수 있는 데이터를 변환합니다.

인공 지능의 도움으로 이전보다 더 나은 새로운 제품이 만들어지고 많은 일을 자동으로 수행하여 자율성을 가져옵니다. 데이터 과학의 도움으로 기업에 많은 이점을 제공하는 신중한 비즈니스 결정을 기반으로 데이터가 분석됩니다.

NLP 사이언티스트, 머신러닝엔지니어, 딥러닝사이언티스트 등 순수 AI 직위를 제공하는 인공지능 기반 기업이 많다. 데이터에 대한 다양한 작업은 Python 및 R과 같은 언어로 구현된 데이터 과학 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 오늘날 주요 결정은 데이터 과학자가 처리하는 데이터를 기반으로 이루어집니다. 따라서 데이터 과학은 모든 조직에서 중요한 역할을 해야 합니다.

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