数据科学与人工智能的区别

引言

在创新领域，“数据科学”和“人工智能”这两个术语经常被提及，引起了人们对其相似性和差异性的兴趣。尽管乍一看它们看起来相似，但这两个领域代表着不同的原则，具有特定的重点、方法和应用。为了有效地发挥它们的全部潜力，必须了解数据科学和人工智能之间的区别，或者说数据科学和人工智能之间的区别。为了清楚地理解它们各自在技术领域中的作用和贡献，本综述旨在揭示每个领域的复杂细节和独特特征。

数据科学与人工智能有何不同？

数据科学和人工智能（人工智能）都是理解和利用高级信息的流程和过程的通用术语。先进的企业从各种物理和在线系统中收集关于人类生活的各个方面的数据。我们有大量文本、音频、视频和图像数据可供选择。数据科学支持用于从数据中提取意义的工具、方法和实际应用。人工智能则更进一步，利用数据来解决通常与人类智力相关的认知问题，例如学习、模式识别和类人表达。它是一套复杂的算法，可以随着时间的推移“学习”并变得更擅长解决问题。

什么是数据科学？

为了更好地理解和组织结构化和非结构化数据，数据科学结合了各种策略、算法和技术。通常，这是一个借鉴了统计分析、机器学习、数据挖掘和来自许多不同领域的可视化技术的领域。在大型数据集中，这种方法使得识别模式、趋势和关系更加容易。数据科学的目标是将原始数据转化为可用于做出决策、推动创新和改进各个领域流程的信息。数据科学结合了数学、数据、程序工程和技术技能来处理复杂的逻辑问题。

数据科学家使用 Python、R 和 SQL 等编程语言进行数据操作、预测建模和统计分析。他们还使用数据清理、内容设计和格式验证等工具和技术。数据科学的应用遍及金融、医疗保健、零售、广告和制造业等各个行业和领域。在金融领域，数据分析师会检查市场模式、客户行为和风险因素，以指导业务决策并开发算法交易策略。基于对患者数据和医疗记录的理解，预测分析、疾病诊断和个性化治疗计划都是数据科学的应用。在当今的计算机时代，数据科学对于利用产生的大量数据来提取关键信息、推动创新和获得各个领域的优势至关重要。

什么是人工智能？

开发能够模仿人类智能，从而能够执行通常需要人类认知过程的任务，这被称为“人工智能”。这些系统旨在模拟类人行为，例如决策、问题解决、批判性思维和理解自然语言。人工智能旨在创建能够感知环境、理解上下文并自我调整行为以实现特定目标的设备。得益于这些技术，人工智能系统现在能够处理和分析大量数据，识别模式，做出预测，并以类人的方式与人类及其环境互动。

人工智能属于更广泛的人工智能领域，它侧重于执行算法和模型，帮助机器在没有明确编程的情况下收集见解并持续改进其能力。监督学习、无监督学习和半监督学习是机器学习中常用的技术，用于设计模型并使其能够执行特定任务，例如图像识别、语言翻译等，旨在实现语言和系统。人工智能（AI）的另一个重要方面是自然语言处理（NLP），它涉及让机器理解、解释和生成人类语言。

NLP 使人工智能系统能够处理和分析来自文本的数据，提取其含义，并以自然语言生成响应，从而实现助手、聊天机器人和情感分析等应用。

数据科学与人工智能的相似之处

• 两者都依赖大量数据才能有效。
• 两者都使用统计技术来分析数据并提取见解。
• 两者都是吸引人的领域，借鉴了计算机科学、科学和统计学。

主要区别

数据科学与人工智能 数据科学涉及分析数据以识别基本和核心模式以做出预测。数据分析中使用的模型和技术被提取并应用于实际情况中的新数据，在应用数据科学中以产生概率结果。相反，人工智能利用应用的数据科学方法和各种算法来创建和运行利用人类智能的复杂机器系统。除了人工智能和计算机科学，数据科学还可以用于其他领域。

目标：数据科学的目标是从大量数据中发现概念和信息。再次，人工智能侧重于创建能够以很少或没有明确指导来完成任务的管理器。

范围：数据科学包括各种分析和解释复杂数据的方法，包括机器学习、统计学和数据分析。机器人技术、自然语言处理和其他相关领域都属于人工智能的更广泛范畴。

工具：数据科学家通常使用 Jupiter 和 Tableau 等平台，以及 Python、R 和 SQL。人工智能科学家和工程师可以使用 TensorFlow、PyTorch 或 OpenAI Foundation。

部署：虽然数据科学通常以见解和决策告终，但人工智能旨在自动化并创建自主系统。

除了人工智能和计算机科学，数据科学还可以用于其他领域。

目标

数据科学的目标是应用现有的实践和计算模型和技术来捕获累积数据中的焦点或模式。结果不是固定的，并且在开始时很容易描述。例如，数据可用于确定机器何时准备好进行维修或预测未来销售。人工智能的目标是利用计算机从人类思维无法确定的新颖复杂数据中生成结果。结果是常规的且难以描述，例如生成创意文本或从文本创建图像。问题的复杂性太大，无法准确描述，计算机智能系统将独立解读问题。

范围

由于结果是已知的，因此数据科学的范围较小。第一步是确定可以用数据回答哪些问题。

• 范围包括：数据收集和预处理。
• 将合适的模型和算法应用于数据以回答这些问题。评估结果。

相反，人工智能的范围要广得多，并且步骤会根据所解决的问题而变化。第一步是选择一个手动或复杂的推理任务，该任务需要大量工作，并且我们希望机器能够做得很好。以下是范围的一些示例

• 探索性数据分析。
• 将任务分解为算法部分以形成系统。
• 收集测试数据以评估和改进系统的逻辑流程和复杂性。
• 系统评估。

方法

数据科学拥有大量的数据建模方法。选择正确的方法取决于数据和提出的问题。异常检测、二元分类、主成分分析、k-均值聚类和逻辑回归只是一些例子。错误应用统计分析将产生令人惊讶的结果。人工智能（AI）应用通常依赖于产品化、复杂组件。这些可能包括面部识别、自然语言处理、强化学习、知识图谱、生成式人工智能（生成式人工智能）等等。

职业：数据科学与人工智能的比较

数据科学家的主要重点通常是技术性的，深入研究数据。数据科学家可以从事数据收集和处理、为数据选择合适的模型以及根据对结果的解释提出建议。工作可能发生在明确的软件或系统中，甚至可以构建系统本身。

职位类型

数据科学家、数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、研究科学家、数据可视化专家、特定领域的分析师以及各种其他职位都属于数据科学工作的范畴。人工智能也涵盖了这些工作。但是，由于该领域的范围非常广泛，还有许多其他相关的职位和就业重点领域，例如软件开发人员、产品经理、营销专家、AI 分析师、AI 专家等。

数据科学

1974 年，Peter Naur 提出了数据科学作为计算机科学的替代名称。数据科学是人工智能的一个子集。基本上，数据科学是数据的集合，用于分析，我们代表它做出决定。它利用来自多个辅助和非结构化数据的统计方法、流程、算法和见解。从事数据科学的人被称为数据科学家。

数据科学的优点和缺点

• 优点：数据科学允许企业从数据中提取有价值的见解并做出数据驱动的决策，从而提高效率和盈利能力。它还可以帮助企业识别模式和趋势，识别异常值并优化流程。数据科学可用于各种行业，包括医疗保健、金融和零售。
• 缺点：数据科学需要大量数据才能有效，并且收集和清理数据可能耗时且昂贵。此外，熟练的数据科学家也供不应求，这可能导致企业难以找到合适的人才。

人工智能

在位于新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院的一次会议上（1956 年），“人工智能”一词由此产生。它赋予机器类似人类的智能，使它们能够像人类一样行动和思考。它们解决问题的速度比人类快。语音识别、翻译工具等是人工智能的构成领域。人工智能涵盖机器学习、深度学习等。我们在一定程度上能够模仿认知和人类理解。

人工智能的优点和缺点

• 优点：人工智能可以自动化繁琐且耗时的任务，提高效率并减少人为错误。它还可以快速准确地分析大量数据，并提供个性化建议和见解。人工智能有潜力改变许多行业，包括医疗保健、交通运输和金融。
• 缺点：人工智能需要大量数据来训练模型，有偏见的数据可能导致有偏见的结果。人们还对人工智能的道德影响表示担忧，例如失业和隐私问题。此外，人工智能的开发可能成本高昂且耗时。

数据科学与人工智能：范围

这些是数据科学和机器学习在范围方面的关键区别。