数据科学与人工智能：数据科学与人工智能之间的区别

人工智能，也称为 AI 和数据科学，已成为当今最受追捧的两项技术。 很多时候，人们认为它是一回事，但实际上它们并不是一回事。 人工智能用于数据科学领域的操作。 现在，我们将讨论人工智能与数据科学的不同概念。

什么是数据科学？

在通过笔记本电脑、智能手机、平板电脑、台式机等各种互联网方式收集的海量数据爆炸式增长之后，各行业对数据处理的需求显着增长。公司现在依靠数据来制造与组织的几乎所有事情相关的任何决定。 这些决策用于提供更好的服务和产品、增强和修改、消除和添加不同的东西等。

因此，数据科学在几乎所有行业中引发了一场巨大的革命。 现代社会都是数据驱动的，这就是为什么数据科学已成为当代世界的重要组成部分。

数据科学中有许多子领域，例如编程、数学和统计学。 数据科学家应该非常精通理解数据的模式和趋势。 一个人应该具备这种理解能力，才能成为一名优秀的数据科学家。 数据科学中有许多程序和步骤：

1. 数据提取：数据必须由数据科学家从大数据中提取，这是数据处理的第一步。 提取的数据应该能够洞察特定问题，稍后将由组织中的领导、管理层或其他决策机构使用。
2. 操作：数据科学家应该能够通过应用特定的过滤器来操作数据。 使用过滤器，应该能够获得所需的数据过滤级别，这将被进一步分析以做出决策。
3. 可视化：数据科学家应创建易于理解的数据显示。 数据可以以表格、图表、图表、图形等形式表示。 当数据被可视化时，就很容易理解哪种形式是最好的理解形式。
4. 维护：提取的数据也必须为将来的目的进行维护，以便在未来的决策中再次使用它来预测业务中的各种事情。

数据科学的需求层次

现在我们已经知道人工智能是数据科学的一部分，现在我们将讨论数据科学中六种不同的需求层次：

1. 第一需求：人工智能和深度学习
2. 第二需求： A/B 测试、实验和简单的机器学习算法
3. 第三需求：分析、度量、细分、聚合、特征和训练数据
4. 第四种需求：清洁、异常检测和准备
5. 第五需求：可靠的数据流、基础设施、数据管道、ETL、结构化和非结构化数据存储
6. 第六个需求：仪器仪表、日志记录、传感器、外部数据和用户生成的内容

什么是人工智能？

人工智能是一个使用算法执行自动操作的领域。 它的模型基于人类和动物的自然智能。 识别过去的类似模式，并在模式重复时自动执行相关操作。

它利用软件工程和计算算法的原理来开发问题的解决方案。 使用人工智能，人们可以开发自动系统，为公司节省成本和其他一些好处。 大型组织严重依赖人工智能，包括 Facebook、亚马逊和谷歌等科技巨头。

数据科学与人工智能：数据科学与人工智能之间的区别

1. 范围：人工智能仅限于机器学习算法的实现，而数据科学则涉及数据的各种底层操作。
2. 数据类型：人工智能包含以向量和嵌入形式标准化的数据类型，但另一方面，数据科学将拥有许多不同类型的数据，例如结构化、半结构化和非结构化类型的数据
3. 工具：人工智能中使用的工具有 Mahout、Shogun、TensorFlow、PyTorch、Kaffe、Scikit-learn，数据科学中使用的工具有 Keras、SPSS、SAS、Python、R 等
4. 应用：人工智能应用广泛应用于医疗保健行业、运输行业、机器人行业、自动化行业和制造业等众多领域。 另一方面，数据科学应用程序用于互联网搜索引擎领域，如谷歌、雅虎、必应、营销领域、银行、广告领域等等。
5. 过程：在人工智能 (AI) 的过程中，使用预测模型预测未来事件。 但数据科学涉及数据的预测、可视化、分析和预处理的过程。
6. 技术：人工智能将使用计算机中的算法来解决问题，而数据科学将涉及许多不同的统计方法。
7. 目的：人工智能的主要目的是自动化流程并为数据模型带来自主权。 但数据科学的主要目标是找到隐藏在数据中的模式。 它们都有各自不同的目的和目标。
8. 不同的模型：在人工智能中，构建的模型预计与人类的理解和认知相似。 在数据科学中，模型的构建是为了产生对决策具有统计意义的洞察力。
9. 科学处理程度：与使用较少科学处理的数据科学相比，人工智能将使用非常高度的科学处理。

结论

人工智能还有待深入探索，但另一方面，数据科学已经开始在市场上产生重大影响。 数据科学转换数据，可用于可视化和分析。

在人工智能的帮助下，创造出比以前更好的新产品，并且通过自动做很多事情来带来自主权。 在数据科学的帮助下，数据分析基于做出谨慎的业务决策，为公司带来许多好处。

有许多基于人工智能的公司提供纯人工智能的职位，例如 NLP 科学家、机器学习工程师和深度学习科学家。 使用以 Python 和 R 等语言实现的数据科学算法对数据执行各种操作。今天的关键决策是根据数据科学家处理的数据做出的。 因此，数据科学必须在任何组织中发挥至关重要的作用。

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