Наука о данных и искусственный интеллект: ключевые различия

Когда дело доходит до науки о данных и искусственного интеллекта (ИИ), вы часто обнаружите много пересечений между этими двумя направлениями навыков. Искусственный интеллект имеет множество подмножеств, таких как машинное обучение и глубокое обучение, и наука о данных использует эти технологии для интерпретации и анализа данных, обнаружения закономерностей, прогнозирования и получения информации. Таким образом, выбор между ИИ и наукой о данных может быть непростым.

С другой стороны, такие технологии, как машинное обучение, зависят от надежных методов обработки данных, обеспечивающих чистые, высококачественные и актуальные данные, которые обучают алгоритмы и системы машинного обучения. Не говоря уже о том, что наука о данных — это междисциплинарная область, которая часто включает в себя знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и многие профессии в области ИИ, например инженер по искусственному интеллекту, требуют навыков специалиста по данным.

Так что легко начать задаваться вопросом: с чего начать? Это особенно актуальный вопрос для тех, кто понимает, что спрос на науку о данных и навыки искусственного интеллекта стремительно растет, и хочет присоединиться.

Не существует правильного или неправильного ответа или фундаментальной иерархии. Но ключевые различия в знаниях и навыках, необходимых для определенных должностей, в конечном итоге определят ваш путь к профессиональному мастерству и ваши карьерные прогнозы.

Обзор науки о данных

Наука о данных — это многогранная область, в которой используются научные методы, алгоритмы, процедуры и системы для получения понимания как из организованных, так и из хаотичных данных. Он сочетает в себе опыт из таких областей, как статистика, информатика и информатика, для создания действенной информации на основе данных. К основным компонентам науки о данных относятся:

• Сбор данных: сбор необработанных данных из разных источников.
• Очистка данных: предварительная обработка и очистка данных для их подготовки к анализу.
• Исследовательский анализ данных (EDA): понимание закономерностей и взаимосвязей внутри данных.
• Моделирование и машинное обучение: создание моделей прогнозирования или классификации с использованием алгоритмов.
• Валидация и тестирование: оценка производительности этих моделей.
• Визуализация: представление данных в графическом или визуальном формате для понимания и представления информации.

Обзор искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект означает эмуляцию человеческого познания в машинах, предназначенных для имитации человеческого мышления и поведения. Цель состоит в том, чтобы разработать системы, способные выполнять действия, требующие человеческого интеллекта, включая визуальную интерпретацию, распознавание голоса, формулирование решений и преобразование языка.

ИИ можно разделить на:

• Узкий ИИ: специализируется на одной задаче. Например, голосовые помощники.
• Общий ИИ: машины, способные выполнять любые интеллектуальные задачи, доступные человеку.
• Сверхразумный ИИ: где машины превосходят человеческие способности.

ИИ включает в себя множество технологий, включая машинное обучение (подмножество ИИ), нейронные сети, обработку естественного языка, робототехнику и когнитивные вычисления.

Ключевые различия между наукой о данных и искусственным интеллектом

• Цель: Наука о данных в основном сосредоточена на извлечении идей и информации из огромных объемов данных. ИИ, с другой стороны, фокусируется на создании систем, которые могут выполнять задачи без каких-либо явных инструкций.
• Область применения: Наука о данных включает в себя различные методы статистики, анализа данных и машинного обучения для анализа и интерпретации сложных данных. ИИ шире и включает в себя такие области, как робототехника, обработка естественного языка и многое другое.
• Инструменты. Специалисты по данным часто используют такие инструменты, как Python, R, SQL и такие платформы, как Jupyter и Tableau. Исследователи и разработчики искусственного интеллекта могут использовать платформы TensorFlow, PyTorch или OpenAI.
• Внедрение. В то время как наука о данных часто завершается выводами и решениями, ИИ нацелен на автоматизацию и создание систем, которые могут действовать самостоятельно.

Общие сходства между наукой о данных и искусственным интеллектом

• Машинное обучение: обе области используют машинное обучение. В то время как ученые, работающие с данными, используют его для анализа данных и прогнозирования, исследователи ИИ используют его, чтобы научить машины учиться на данных.
• Зависимость от данных: оба поля в значительной степени зависят от данных. Данные являются основой для понимания науки о данных и моделей обучения ИИ.
• Междисциплинарность: обе области основаны на различных дисциплинах, таких как математика, информатика и предметные знания.
• Инновации и рост: Обе области находятся на переднем крае технологических инноваций и переживают быстрый рост и развитие.
• Решение проблем: обе области направлены на использование технологий для решения сложных проблем, будь то посредством принятия решений на основе данных или автоматизации задач с помощью искусственного интеллекта.

Ваш карьерный путь начинается здесь

В динамичном мире технологий сферы искусственного интеллекта и науки о данных являются двумя столпами инноваций, стимулирующими рост и переопределяющими отрасли. Выбор между искусственным интеллектом и наукой о данных для вашей карьеры — это не выбор одного из них, а скорее понимание того, в чем заключаются ваши увлечения и сильные стороны. Независимо от того, заинтригованы ли вы нюансами интерпретации данных или привлечены возможностями машин, способных думать и учиться, вас ждет мир возможностей.

Для тех, кто хочет углубить свой опыт и по-настоящему преуспеть в этих областях, программа последипломного образования Simplilearn в области науки о данных и программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения предлагают комплексные учебные программы, адаптированные к потребностям отрасли. Инвестируя в эти программы, вы не просто выбираете курс; вы прокладываете путь к лидерству в технологическом будущем. Присоединяйтесь к Simplilearn и двигайтесь по своему карьерному пути уверенно и компетентно.