Наука о данных против искусственного интеллекта

В современном цифровом мире такие термины, как наука о данных и искусственный интеллект, часто используются взаимозаменяемо, но это не одно и то же.

Хотя оба являются ветвями информатики, между ними есть много различий. Если вы заинтересованы в карьере в сфере технологий, возможно, вы изучаете различные аспекты анализа данных, чтобы определить, какая область вас интересует больше всего.

В этой статье мы собираемся помочь вам в процессе принятия решений. Мы обсудим различия между наукой о данных и искусственным интеллектом. Мы также обсудим заработную плату в этих областях, необходимые навыки, как начать карьеру в области больших данных или искусственного интеллекта и многое другое.

Какая техническая карьера подходит именно вам?

Готовы изменить свою карьеру и присоединиться к новой рабочей силе в мире? В Thinkful мы поддержим вас различными техническими программами, которые помогут вам получить востребованные навыки.

В чем разница между наукой о данных и искусственным интеллектом?

Вот ключевое различие между наукой о данных и искусственным интеллектом (ИИ): наука о данных — это широкая дисциплина, которая включает изучение ИИ. Искусственный интеллект — это лишь одна из нишевых областей науки о данных.

Это короткий ответ. Читайте дальше, чтобы узнать больше о науке о данных и захватывающей области искусственного интеллекта.

Что такое наука о данных?

Проще говоря, наука о данных — это процесс извлечения полезной информации из неструктурированных данных. Это междисциплинарный подход, который объединяет различные области компьютерных наук, статистики и научных процессов и методов для того, чтобы делать выводы на основе необработанных данных.

Считается, что наука о данных привела к четвертой промышленной революции, и теперь она лежит в основе принятия бизнес-решений. Компании осознали огромную ценность обработки и анализа данных.

Крупные и малые предприятия каждый день извлекают выгоду из ценности науки о данных. Чем больше данных у компании, тем лучше бизнес-идеи, которые она может генерировать.

Такие компании, как Airbnb, используют науку о данных для обработки и анализа данных, сгенерированных клиентами, для прогнозирования поведения клиентов. Это позволяет компании решать вопросы обслуживания и разрабатывать новые функции, продукты и услуги для своих клиентов. Даже страховые компании и банки теперь извлекают контактную информацию, используя методы обработки данных.

Наука о данных включает в себя этапы и процедуры, такие как извлечение данных, обработка, визуализация и обслуживание данных.

Ожидается, что специалист по обработке и анализу данных будет знать множество различных концепций и технологий, включая алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект. Если вы хотите углубленно работать с искусственным интеллектом, вы будете выполнять роль инженера по искусственному интеллекту.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект, часто называемый ИИ, представляет собой набор сложных компьютерных алгоритмов, имитирующих человеческий интеллект. Компьютеры, запрограммированные с помощью ИИ, могут «обучаться» по ходу работы, становясь лучше в решении определенных типов задач по мере того, как они получают больше данных.

Это также включает в себя переводы, понимание человеческой речи, распознавание изображений, распознавание речи и процесс принятия решений.

Искусственный интеллект — это продукт человеческого творчества, разработанный для того, чтобы компьютеры могли читать, понимать и учиться на основе данных, что помогает в процессе принятия решений. Эти решения основаны на выводах, которые другим людям трудно понять.

В современных технологиях искусственный интеллект делится на два основных применения: общий ИИ и прикладной ИИ.

Общий ИИ выполняет такие задачи, как речь, перевод, распознавание звуков и объектов, а также участие в деловых и социальных операциях.

Прикладной ИИ относится к сенсорным технологиям, таким как автономные транспортные средства, также известные как беспилотные автомобили. Самоуправляемые автомобили полагаются на искусственный интеллект и инновационную память. Они используют алгоритмы для понимания шаблонов и конструкций.

Сегодня реализации алгоритмов настолько продвинулись, что мы можем запускать их со смартфонов и ноутбуков.

Наука о данных против искусственного интеллекта: подробное объяснение

Теперь, когда вы понимаете, как они связаны друг с другом, давайте подробнее рассмотрим, чем они отличаются.

1. Существенное отличие состоит в том, что наука о данных включает предварительный анализ, прогнозирование и визуализацию. ИИ — это реализация прогностической модели для предвидения событий.
2. Наука о данных — это общий термин для статистических методов, методов проектирования и методов разработки. Искусственный интеллект связан с проектированием алгоритмов, разработкой, эффективностью, конверсиями и развертыванием этих проектов и продуктов.
3. Python и R — это инструменты, используемые в науке о данных, тогда как TensorFlow, Kaffee и scikit-learn — это инструменты, используемые в ИИ. Наука о данных в первую очередь связана с использованием анализа данных и аналитики данных (где она использует прошлые и настоящие данные для прогнозирования будущих данных). Искусственный интеллект связан с машинным обучением.
4. Наука о данных была разработана для поиска скрытых закономерностей и тенденций в данных. Дисциплина направлена ​​на извлечение полезных данных, их обработку, осмысление и, в конечном итоге, использование для принятия важных решений. С другой стороны, искусственный интеллект используется для автономной обработки данных, освобождая человека от выполнения всей задачи и позволяя ему работать самостоятельно.
5. Используя науку о данных, можно создавать сложные модели для извлечения различных фактов, статистических методов и идей. С другой стороны, искусственный интеллект предназначен для создания моделей, имитирующих познание и человеческое понимание до определенного уровня. Эмулируя познание, цель состоит в том, чтобы создать самодостаточность, то есть машина больше не будет нуждаться в человеческом вмешательстве.

Подводя итог, вот несколько рекомендаций.

Вы будете использовать науку о данных, когда:

• Необходимо выявить закономерности и тенденции
• Статистическое понимание является обязательным требованием
• Необходим исследовательский анализ данных (EDA)
• Ситуация требует быстрой математической обработки
• Вам нужно использовать предиктивную аналитику

Вы будете использовать ИИ, когда:

• Требуется точность
• Необходимо быстрое принятие решений
• Вам требуется логическое принятие решений без эмоционального вмешательства
• Задействованы повторяющиеся задачи
• Вам необходимо провести анализ рисков

Заработная плата специалистов по данным и инженеров по искусственному интеллекту

Средняя зарплата специалиста по данным составляет примерно 116 654 доллара в год. Компании, предлагающие такие щедрые зарплаты, осознают силу больших данных и стремятся использовать их для принятия бизнес-решений. Даже стартовые зарплаты выглядят все более привлекательными в этой растущей сфере. Специалист по данным начального уровня может зарабатывать до 93 167 долларов в год, а опытные специалисты по данным зарабатывают до 142 131 долларов в год.

Точно так же средняя годовая зарплата инженера по искусственному интеллекту значительно превышает 100 000 долларов. Средняя национальная зарплата в США составляет 164 769 долларов в год, при этом средний минимум составляет 90 000 долларов, а максимум — 304 500 долларов. Поскольку карьерные возможности для инженеров ИИ быстро расширяются, зарплаты инженеров ИИ будут продолжать расти.

Как стать специалистом по данным

Прочная основа в области математики, физики и информатики даст вам прекрасную возможность продолжить работу в области науки о данных, независимо от того, решите ли вы специализироваться на искусственном интеллекте. Базовые знания линейной алгебры и исчисления, а также вероятности и статистики также очень полезны. Программирование особенно важно для искусственного интеллекта, поскольку алгоритмы машинного обучения отличаются от тех, что используются в традиционном программировании. По этим и многим другим причинам инженеры ИИ будут по-прежнему пользоваться большим спросом во многих различных отраслях, включая технологии, финансовые услуги, правительство и консалтинг.

Если вы заинтересованы в карьере в области науки о данных или искусственного интеллекта, инновационные онлайн-курсы Thinkful станут отличной отправной точкой для начала работы в технологической отрасли.Вы можете устроиться на работу в области науки о данных через 5 месяцев после прохождения нашей программы Data Science на полный рабочий день, которая сочетает в себе углубленную учебную программу с личным наставничеством и карьерным коучингом. Или, если вы предпочитаете более гибкий вариант, наш учебный курс Data Science с частичной занятостью проведет вас туда в темпе, который соответствует вашему образу жизни.

Если вы все еще не уверены, в каком направлении вы хотите двигаться в области технологий, у нас есть много полезных видео и статей о различных карьерах в этой области. Продолжайте исследовать, пока не найдете то, что вас волнует. Вариантов в технике так много, что вы обязательно найдете то, что подходит именно вам.

Какая техническая карьера подходит именно вам?

Готовы изменить свою карьеру и присоединиться к новой рабочей силе в мире? В Thinkful мы поддержим вас различными техническими программами, которые помогут вам получить востребованные навыки.