Специалисты по обработке данных анализируют необработанные данные, чтобы помочь людям принимать решения, а ИИ использует науку о данных для принятия решений за людей.
Наука о данных – это широкая область, которая включает анализ систем данных для вывода выводов и прогнозирования. Искусственный интеллект (ИИ) – это подмножество науки о данных, которое включает обработку информации для выполнения задач, обычно выполняемых людьми.
В этой статье объясняется разница между наукой о данных и искусственным интеллектом, в том числе то, как они соотносятся и отличаются друг от друга, а также их приложения, преимущества и ограничения.
- Широкая область исследования.
- Существует всегда.
- Важно для планирования бизнеса и правительства.
- Специальность в области науки о данных.
- Новая область изучения.
- Имитирует человеческий интеллект с помощью алгоритмов.
Наука о данных объединяет статистический анализ, информатику и научный метод для получения выводов из необработанных, неструктурированных данных. Предприятия и другие организации полагаются на науку о данных (обычно в форме диаграмм) для принятия важных решений о распределении ресурсов.
Наука о данных существует уже давно, но появление искусственного интеллекта произвело революцию в этой области, потому что алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные намного быстрее, чем люди.
Приложения: ИИ принимает решения на основе науки о данных
- Делает прогнозы на основе данных.
- Создает отчеты, которые определяют поведение человека.
- Принимает решения на основе данных.
- Автономно подготавливает задачи, обычно выполняемые людьми.
Основная работа специалиста по обработке данных – создавать отчеты, помогающие принимать решения. Они делают прогнозы, а иногда и рекомендации, но другие люди, такие как бизнес-аналитики, обычно принимают решения. ИИ действительно может принимать логические решения за людей на основе данных.
Практические применения ИИ включают распознавание речи и лиц, контроль качества, обслуживание клиентов, анализ окружающей среды, биржевую торговлю и даже медицинскую диагностику. Искусственный интеллект может быть особенно полезен для автоматизации повторяющихся задач, но его также можно использовать для гораздо более сложных заданий. Например, беспилотные транспортные средства используют искусственный интеллект для навигации по трафику, используя данные датчиков в режиме реального времени. Искусственный интеллект также поддерживает чат-ботов, таких как ChatGPT, и виртуальных помощников, таких как Alexa и Siri.
Карьера: обе области растут и меняются
- Быстро меняется благодаря достижениям в области искусственного интеллекта.
- Другие специальности включают финансы и администрирование баз данных.
- Быстро развивающийся благодаря новым технологиям и возможностям.
- Специальности включают исследования искусственного интеллекта, разработку машинного обучения и архитектуру искусственного интеллекта.
Разработка искусственного интеллекта и наука о данных – прибыльные варианты карьеры с шестизначной зарплатой. Прогнозируется, что обе области будут развиваться по мере того, как искусственный интеллект станет решающим элементом повседневных бизнес-операций.
В то время как разработка искусственного интеллекта считается нишевой областью в более широком контексте науки о данных, понимание искусственного интеллекта становится все более важным во всех областях науки о данных. Точно так же, как есть специалисты по обработке данных, которые занимаются разработкой искусственного интеллекта, есть специалисты по обработке данных, которые специализируются на выявлении мошенничества, финансах и анализе рисков.
Все специалисты по обработке данных могут использовать ИИ в своей работе, но сами алгоритмы ИИ обычно разрабатываются специалистами, называемыми инженерами ИИ. Инженеры ИИ и другие специалисты по обработке данных тесно сотрудничают.
Обучение: специалистам по обработке данных и инженерам искусственного интеллекта нужен схожий опыт
- Требуемые навыки включают статистику, программирование и коммуникацию.
- Использует Python, MATLAB, R, SAS и SQL.
- Сильно зависит от ИИ.
- Требуется общее понимание науки о данных.
- Также использует C ++ и Java.
- В конечном итоге станет частью большинства рабочих мест.
Начинающим специалистам по обработке данных требуется обширная подготовка в области статистики и компьютерного программирования. Специалисты по обработке данных также обладают сильными навыками письменной и устной речи для передачи своих результатов. Инструменты и методы, используемые специалистами по обработке данных, включают Python, MATLAB, R, SAS, SQL, визуализацию данных, прогнозную причинно-следственную аналитику и предписывающий анализ.
Помимо общих навыков в области науки о данных, инженеры ИИ должны хорошо разбираться в таких языках программирования, как C ++ и Java. Как и в науке о данных, в этой области есть специальности, включая исследования в области искусственного интеллекта, разработку машинного обучения и архитектуру искусственного интеллекта.
Многие другие профессии используют ИИ для различных целей, от анализа данных до обслуживания клиентов. Не всем нужно быть экспертом в области искусственного интеллекта, но любой, кто занимается наукой о данных, должен чувствовать себя комфортно с технологией.
Окончательный вердикт
ИИ имеет очевидные ограничения, поскольку зависит от точности предоставляемых ему данных. По этой причине специалисты по обработке данных из числа людей всегда будут необходимы, но их работа меняется благодаря ИИ.
Author: admin
Related Posts
Как центры обработки данных и энергетический сектор могут удовлетворить потребность искусственного интеллекта в энергии
Взгляд в будущее: как искусственный интеллект меняет нашу жизнь и к чему готовиться уже сегодня
