數據科學與人工智能：數據科學與人工智能之間的區別

人工智能，也稱為 AI 和數據科學，已成為當今最受追捧的兩項技術。 很多時候，人們認為它是一回事，但實際上它們並不是一回事。 人工智能用於數據科學領域的操作。 現在，我們將討論人工智能與數據科學的不同概念。

什麼是數據科學？

在通過筆記本電腦、智能手機、平板電腦、台式機等各種互聯網方式收集的海量數據爆炸式增長之後，各行業對數據處理的需求顯著增長。公司現在依靠數據來製造與組織的幾乎所有事情相關的任何決定。 這些決策用於提供更好的服務和產品、增強和修改、消除和添加不同的東西等。

因此，數據科學在幾乎所有行業中引發了一場巨大的革命。 現代社會都是數據驅動的，這就是為什麼數據科學已成為當代世界的重要組成部分。

數據科學中有許多子領域，例如編程、數學和統計學。 數據科學家應該非常精通理解數據的模式和趨勢。 一個人應該具備這種理解能力，才能成為一名優秀的數據科學家。 數據科學中有許多程序和步驟：

1. 數據提取：數據必須由數據科學家從大數據中提取，這是數據處理的第一步。 提取的數據應該能夠洞察特定問題，稍後將由組織中的領導、管理層或其他決策機構使用。
2. 操作：數據科學家應該能夠通過應用特定的過濾器來操作數據。 使用過濾器，應該能夠獲得所需的數據過濾級別，這將被進一步分析以做出決策。
3. 可視化：數據科學家應創建易於理解的數據顯示。 數據可以以表格、圖表、圖表、圖形等形式表示。 當數據被可視化時，就很容易理解哪種形式是最好的理解形式。
4. 維護：提取的數據也必須為將來的目的進行維護，以便在未來的決策中再次使用它來預測業務中的各種事情。

數據科學的需求層次

現在我們已經知道人工智能是數據科學的一部分，現在我們將討論數據科學中六種不同的需求層次：

1. 第一需求：人工智能和深度學習
2. 第二需求： A/B 測試、實驗和簡單的機器學習算法
3. 第三需求：分析、度量、細分、聚合、特徵和訓練數據
4. 第四種需求：清潔、異常檢測和準備
5. 第五需求：可靠的數據流、基礎設施、數據管道、ETL、結構化和非結構化數據存儲
6. 第六個需求：儀器儀表、日誌記錄、傳感器、外部數據和用戶生成的內容

什麼是人工智能？

人工智能是一個使用算法執行自動操作的領域。 它的模型基於人類和動物的自然智能。 識別過去的類似模式，並在模式重複時自動執行相關操作。

它利用軟件工程和計算算法的原理來開發問題的解決方案。 使用人工智能，人們可以開發自動系統，為公司節省成本和其他一些好處。 大型組織嚴重依賴人工智能，包括 Facebook、亞馬遜和谷歌等科技巨頭。

數據科學與人工智能：數據科學與人工智能之間的區別

1. 範圍：人工智能僅限於機器學習算法的實現，而數據科學則涉及數據的各種底層操作。
2. 數據類型：人工智能包含以向量和嵌入形式標準化的數據類型，但另一方面，數據科學將擁有許多不同類型的數據，例如結構化、半結構化和非結構化類型的數據
3. 工具：人工智能中使用的工具有 Mahout、Shogun、TensorFlow、PyTorch、Kaffe、Scikit-learn，數據科學中使用的工具有 Keras、SPSS、SAS、Python、R 等
4. 應用程序：人工智能應用程序用於許多行業，如醫療保健行業、運輸行業、機器人行業、自動化行業和製造業。 另一方面，數據科學應用程序用於互聯網搜索引擎領域，如穀歌、雅虎、必應、營銷領域、銀行、廣告領域等等。
5. 過程：在人工智能 (AI) 的過程中，使用預測模型預測未來事件。 但數據科學涉及數據的預測、可視化、分析和預處理的過程。
6. 技術：人工智能將使用計算機中的算法來解決問題，而數據科學將涉及許多不同的統計方法。
7. 目的：人工智能的主要目的是自動化流程並為數據模型帶來自主權。 但數據科學的主要目標是找到隱藏在數據中的模式。 它們都有各自不同的目的和目標。
8. 不同的模型：在人工智能中，構建的模型預計與人類的理解和認知相似。 在數據科學中，模型的構建是為了產生對決策具有統計意義的洞察力。
9. 科學處理程度：與使用較少科學處理的數據科學相比，人工智能將使用非常高度的科學處理。

結論

人工智能還有待深入探索，但另一方面，數據科學已經開始在市場上產生重大影響。 數據科學轉換數據，可用於可視化和分析。

在人工智能的幫助下，創造出比以前更好的新產品，並且通過自動做很多事情來帶來自主權。 在數據科學的幫助下，數據分析基於做出謹慎的業務決策，為公司帶來許多好處。

有許多基於人工智能的公司提供純人工智能的職位，例如 NLP 科學家、機器學習工程師和深度學習科學家。 使用以 Python 和 R 等語言實現的數據科學算法對數據執行各種操作。今天的關鍵決策是根據數據科學家處理的數據做出的。 因此，數據科學必須在任何組織中發揮至關重要的作用。

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