Nauka o danych vs. Sztuczna inteligencja: jaka jest różnica?

Nauka o danych to szeroka dziedzina, która obejmuje analizę systemów danych w celu wyciągania wniosków i przewidywania. Sztuczna inteligencja (AI) to podzbiór nauki o danych, który obejmuje przetwarzanie informacji w celu wykonywania zadań zwykle wykonywanych przez ludzi.

W tym artykule wyjaśniono różnicę między nauką o danych a nauką o danych. sztuczna inteligencja, w tym ich powiązania i różnice, a także ich zastosowania, zalety i ograniczenia.

Ogólne ustalenia

Nauka o danych łączy analizę statystyczną, informatykę i metodę naukową do wyciągania wniosków z surowych, nieustrukturyzowanych danych. Firmy i inne organizacje opierają się na analizie danych (zwykle w postaci wykresów i wykresów) przy podejmowaniu ważnych decyzji dotyczących alokacji zasobów.

Sztuczna inteligencja to zbiór algorytmy zaprojektowany do symulacji ludzkiej inteligencji. Te algorytmy używają nauczanie maszynowe I głęboka nauka w celu usprawnienia procesów decyzyjnych, ponieważ otrzymują więcej danych.

Nauka o danych istnieje już od dawna, ale pojawienie się sztucznej inteligencji zrewolucjonizowało tę dziedzinę, ponieważ algorytmy AI mogą analizować dane znacznie szybciej niż ludzie.

Aplikacje: sztuczna inteligencja podejmuje decyzje w oparciu o analizę danych

Głównym zadaniem analityka danych jest generowanie raportów pomagających w podejmowaniu decyzji. Dokonują prognoz, a czasem rekomendacji, ale inni ludzie, na przykład analitycy biznesowi, zwykle podejmują decyzje. Sztuczna inteligencja może faktycznie podejmować oparte na danych, logiczne decyzje za ludzi.

Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji obejmują rozpoznawanie mowy i twarzy, kontrolę jakości, obsługę klienta, analizę środowiska, handel akcjami, a nawet diagnostykę medyczną. Sztuczna inteligencja może być szczególnie pomocna w automatyzacji powtarzalnych zadań, ale może być również wykorzystywana do znacznie bardziej złożonych zadań. Na przykład pojazdy samojezdne wykorzystują sztuczną inteligencję do poruszania się po ruchu drogowym przy użyciu danych z czujników w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja zasila również chatboty, takie jak ChatGPT I wirtualni asystenci jak Alexa i Siri.

Kariera: obie dziedziny rozwijają się i zmieniają

Inżynieria sztucznej inteligencji i nauka o danych to lukratywne opcje kariery z sześciocyfrowymi zarobkami. Przewiduje się, że obie dziedziny będą się rozwijać, ponieważ sztuczna inteligencja stanie się kluczowa dla codziennych operacji biznesowych.

Chociaż inżynieria sztucznej inteligencji jest uważana za niszową dziedzinę w szerszym zakresie nauki o danych, zrozumienie sztucznej inteligencji jest coraz ważniejsze we wszystkich obszarach nauki o danych. Tak jak istnieją analitycy danych, którzy koncentrują się na rozwoju sztucznej inteligencji, są też analitycy danych, którzy specjalizują się w wykrywaniu oszustw, finansach i analizie ryzyka.

Wszyscy analitycy danych mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję w swojej pracy, ale same algorytmy sztucznej inteligencji są zwykle opracowywane przez specjalistów zwanych inżynierami sztucznej inteligencji. Inżynierowie AI i inni analitycy danych ściśle ze sobą współpracują.

Szkolenie: Analitycy danych i inżynierowie AI potrzebują podobnych środowisk

Początkujący naukowcy zajmujący się danymi wymagają intensywnego szkolenia w zakresie statystyki i programowania komputerowego. Analitycy danych korzystają również z silnych umiejętności pisania i mówienia, aby przekazywać swoje ustalenia. Narzędzia i metody wykorzystywane przez naukowców zajmujących się danymi obejmują Python, MATLAB, R, SAS, SQL, wizualizację danych, predykcyjną analizę przyczynową i analizę preskryptywną.

Oprócz ogólnych umiejętności związanych z nauką o danych inżynierowie sztucznej inteligencji powinni znać języki programowania, takie jak C++ i Java. Podobnie jak w przypadku nauki o danych, istnieją specjalizacje w tej dziedzinie, w tym badania AI, inżynieria uczenia maszynowego i architektura AI.

Wiele innych zawodów wykorzystuje sztuczną inteligencję do różnych celów, od analizy danych po obsługę klienta. Nie każdy musi być ekspertem w dziedzinie sztucznej inteligencji, ale każdy, kto zajmuje się nauką o danych, musi czuć się komfortowo z tą technologią.

Ostateczny werdykt

Sztuczna inteligencja ma oczywiste ograniczenia, ponieważ zależy od dokładności przekazywanych jej danych. Z tego powodu analitycy danych zawsze będą niezbędni, ale ich zadania zmieniają się dzięki sztucznej inteligencji.