【科技前沿】数据科学与机器学习和人工智能：差异解析 (2024)

虽然数据科学、人工智能 (AI) 和机器学习属于同一领域且相互关联，但它们具有特定的应用和含义。这些领域有时可能会有重叠，但这三个术语中的每一个都有独特的用途。

1. 什么是数据科学？

您一定想知道“什么是数据科学？”。数据科学是一个广泛的研究领域，涉及数据系统和流程，旨在维护数据集并从中获取意义。数据科学家使用工具、应用程序、原理和算法来理解随机数据集群。由于几乎所有类型的组织都会在全球范围内生成大量数据，因此监控和存储这些数据变得困难。数据科学专注于数据建模和仓储，以跟踪不断增长的数据集。通过数据科学应用程序提取的信息用于指导业务流程并实现组织目标。

1.1 数据科学的范围

数据科学直接影响的领域之一是商业智能。话虽如此，每个角色都有特定的功能。数据科学家主要处理大量数据来分析模式、趋势等。这些分析应用程序会生成报告，最终有助于得出推论。商业智能专家会接替数据科学家的工作——使用数据科学报告来了解任何特定业务领域的数据趋势，并根据这些推论提出业务预测和行动方案。有趣的是，相关领域也使用数据科学、数据分析和商业智能应用程序——商业分析师。商业分析师的职责结合了两者，以帮助公司做出数据驱动的决策。

数据科学家根据各种需求，应用不同的格式来分析历史数据，即：

• 预测因果分析：数据科学家使用此模型来得出业务预测。预测模型以可衡量的方式展示各种业务行动的结果。对于试图了解任何新业务举措的未来前景的企业来说，这可能是一个有效的模型。
• 规范分析：这种分析通过规定最有可能成功的行动来帮助企业设定目标。规范分析使用预测模型的推论，并通过建议实现这些目标的最佳方法来帮助企业。

数据科学使用许多面向数据的技术，包括 SQL、Python、R、Hadoop 等。但是，它也广泛使用统计分析、数据可视化、分布式架构等从数据集中提取含义。

数据科学家是熟练的专业人员，他们的专业知识使他们能够在数据科学项目生命周期的任何阶段快速切换角色。他们可以轻松地使用人工智能和机器学习，并且数据科学家需要机器学习技能来满足特定要求，例如：

• 用于预测报告的机器学习：数据科学家使用机器学习算法研究交易数据以做出有价值的预测。这种模型也称为监督学习，可以实施以向任何公司建议最有效的行动方案。
• 模式发现的机器学习： 模式发现对于企业在各种数据报告中设置参数至关重要，而实现这一目标的方法是通过机器学习。这是一种无监督学习，没有预先确定的参数。用于模式发现的最流行的算法是聚类。

1.2 数据科学技能

一些数据科学技能包括：

• 编程：R、Python、SQL、SAS、MATLAB、STATA
• 数据整理：清理、操作和探索数据
• 数据可视化：创建图形和图表来可视化数据
• 数据分析：对数据进行统计分析
• 机器学习：构建从数据中学习的算法

1.3 数据科学的未来是什么？

换个说法——数据科学是未来。事实上，没有数据科学，任何企业或行业都无法跟上时代。全球已经发生了许多转变，企业寻求更多数据驱动的决策，而且更多的企业也将效仿。数据科学被恰当地称为 21 世纪的石油，这意味着各个行业都有无限的可能性。所以，如果你热衷于走这条路，你的努力将得到丰厚的回报，包括令人满意的职业、丰厚的薪水和大量的工作保障。

2. 什么是人工智能？

人工智能是流行文化中经常使用的一个相当陈腐的技术术语，它只与未来派机器人和机器主导的世界联系在一起。然而，实际上，人工智能远非如此。

简而言之，人工智能旨在通过复制人类智能使机器能够执行推理。由于人工智能流程的主要目标是从经验中教导机器，因此提供正确的信息和自我纠正至关重要。人工智能专家依靠深度学习和自然语言处理来帮助机器识别模式和推理。

2.1 人工智能的范围

1. 借助人工智能，自动化变得轻而易举：通过建立运行频繁应用程序的可靠系统，人工智能可以让您自动执行重复性的大批量任务。
2. 智能产品：人工智能可以将传统产品变成亮眼的商品。当与对话平台、机器人和其他智能机器结合使用时，人工智能应用可以改进技术。
3. 渐进式学习：人工智能算法可以训练机器执行任何所需的功能。算法可充当预测器和分类器。
4. 分析数据：由于机器从我们提供的数据中学习，因此分析和识别正确的数据集变得非常重要。神经网络使训练机器变得更容易。

2.2 人工智能技能

一些人工智能技能包括：

• 数据分析
• 模式识别
• 机器学习
• 自然语言处理
• 机器人
• 预测模型
• 计算机视觉
• 专家系统
• 神经网络

3. 什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，它是指系统能够自动从经验中学习和改进。人工智能的这一分支旨在为机器配备独立学习技术，这样它们就不需要编程了。这就是人工智能和机器学习的区别。

机器学习涉及观察和研究数据或经验以识别模式并根据发现建立推理系统。机器学习的各个组成部分包括：

• 监督式机器学习：该模型使用历史数据来了解行为并制定未来预测。该学习算法分析任何训练数据集以得出可应用于输出值的推论。监督式学习参数对于映射输入输出对至关重要。
• 无监督机器学习：这种机器学习算法不使用分类或标记参数，而是专注于从未标记的数据中发现隐藏结构，以帮助系统正确推断功能。无监督学习算法既可以使用生成学习模型，也可以使用基于检索的方法。
• 半监督机器学习：这种模型结合了监督学习和无监督学习元素，但两者都不存在。它通过使用标记和未标记的数据来提高学习准确性。当标记数据成本高昂时，半监督学习可能是一种经济有效的解决方案。
• 强化机器学习：这种学习不使用任何答案来指导任何功能的执行。缺乏训练数据导致从经验中学习，反复试验的过程最终带来长期回报。

机器学习通过分析大量数据集提供准确的结果。将人工智能认知技术应用于机器学习系统可以有效地处理数据和信息。但是数据科学与机器学习、人工智能与机器学习之间的关键区别是什么？继续阅读以了解更多信息。您还可以参加Python 机器学习课程并增强对该概念的了解。

**3.1 机器学习技能 **

一些机器学习技能包括：

• 识别数据模式的能力
• 建立模型进行预测的能力
• 能够调整模型参数以优化性能
• 评估模型准确性的能力
• 能够处理大型数据集

4. 人工智能与机器学习之间的区别

人工智能****机器学习
人工智能的目标是让智能计算机系统像人类一样解决复杂问题。

ML 允许机器从数据中学习，从而提供准确的输出

根据能力，人工智能可分为弱人工智能、通用人工智能和强人工智能

机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习

人工智能系统关心的是最大限度地提高成功的机会

机器学习主要关注准确性和模式

人工智能使机器能够模仿人类行为

机器学习是人工智能的一个子集

主要处理结构化、半结构化和非结构化数据

处理结构化和半结构化数据

人工智能的一些应用是虚拟助手，例如 Siri、聊天机器人、智能人形机器人等。

ML 的应用包括推荐系统、搜索算法、Facebook 自动好友标记系统等。

5. DS 和 ML 之间的区别

数据科学****机器学习数据科学有助于从处理现实世界复杂性的数据中获得见解机器学习通过从历史数据中学习模式，帮助准确预测或分类新数据点的结果首选技能：

• – 领域专业知识

• – 强大的 SQL

• – ETL 和数据分析

• – NoSQL 系统、标准报告、可视化
  首选技能：

• – Python/R 编程

• – 扎实的数学知识

• – 数据整理

• – SQL 模型特定的可视化
  水平可扩展系统更适合处理海量数据GPU 是进行密集矢量运算的首选处理非结构化原始数据的组件显著的复杂性在于其背后的算法和数学概念。大多数输入数据都是人类可理解的形式输入数据会根据所使用的算法类型进行专门转换

  6. 数据科学、人工智能和机器学习之间的关系

人工智能和数据科学是一个广泛的应用、系统等领域，旨在通过机器复制人类智能。人工智能代表感知的行动计划反馈。

感知 > 规划 > 行动 > 反馈 感知
数据科学利用这种模式或循环的不同部分来解决特定问题。例如，在第一步，即感知中，数据科学家试图借助数据识别模式。同样，在下一步，即规划中，有两个方面：

• 寻找所有可能的解决方案
• 在所有解决方案中寻找最佳解决方案

数据科学创建了一个将上述观点相互关联并帮助企业向前发展的系统。

尽管可以将机器学习作为独立学科来解释，但最好在其环境背景（即其所使用的系统）下理解它。

简而言之，机器学习是连接数据科学和人工智能的纽带。这是因为它是一个随着时间的推移从数据中学习的过程。因此，人工智能是帮助数据科学获得特定问题的结果和解决方案的工具。然而，机器学习才是帮助实现这一目标的关键。一个现实生活中的例子就是谷歌的搜索引擎。

• 谷歌的搜索引擎是数据科学的产物
• 它使用人工智能使用的预测分析系统，向用户提供智能结果
• 例如，如果有人在谷歌搜索引擎上输入“纽约最好的夹克”，那么人工智能就会通过机器学习收集这些信息
• 现在，只要人们在搜索工具中输入“最佳购买地点”这两个词，人工智能就会启动，通过预测分析，将句子完成为“纽约购买夹克的最佳地点”，这是用户心中查询的最可能的后缀。

准确的说，数据科学涵盖人工智能，包括机器学习。然而，机器学习本身又涵盖了另一项子技术——深度学习。

深度学习是机器学习的一种形式。但它在使用神经网络方面有所不同，我们在一定程度上模拟大脑的功能，并使用数据中的 3D 层次结构来识别更有用的模式。

7. 数据科学、人工智能和机器学习之间的区别

尽管数据科学、 机器学习和人工智能这些术语可能相关且相互关联，但它们各自都是独一无二的，并且用于不同的目的。数据科学是一个宽泛的术语，机器学习属于其中。以下是这两个术语之间的关键区别。
**人工智能 机器学习数据科学**包括机器学习。人工智能的子集。包括各种数据操作。人工智能通过迭代处理和智能算法结合大量数据，帮助计算机自动学习。机器学习使用高效的程序，这些程序无需明确指示即可使用数据。数据科学通过获取、清理和处理数据来从中提取意义，用于分析目的。 人工智能使用的一些流行工具是：

1. TensorFlow2. Scikit Learn
2. Keras机器学习使用的流行工具有：1. Amazon Lex2. IBM Watson Studio3. Microsoft Azure ML Studio数据科学使用的一些流行工具是-1. SAS2. Tableau3. Apache Spark4. MATLAB人工智能使用逻辑和决策树。 机器学习使用统计模型。 数据科学处理结构化和非结构化数据。 聊天机器人和语音助手是人工智能的流行应用。 Spotify 和面部识别等推荐系统就是常见的例子。欺诈检测和医疗保健分析是数据科学的常见例子。

   8. 机器学习与数据科学薪资

机器学习工程师是 一位热心的程序员，他帮助 机器理解和获取所需的知识。机器学习工程师的核心角色是创建程序，使机器无需任何明确编程即可采取特定操作。他们的主要职责包括分析数据集、个性化网络体验和确定业务需求。机器学习工程师和数据科学家的薪水会因技能、经验和公司招聘而异。

8.1 机器学习工程师薪水

公司薪水德勤 $ 6,51,000 每年亚马逊****$ 8,26,000 每年埃森哲每年 15,40,000 卢比
按经验计算的薪资
经验等级薪水初学者（1-2岁）**$ 5,02,000 每年中高级（5-8 岁）$ 6,81,000 每年专家（10-15 年）每年 20,00,000 卢比**
数据科学家是获取、收集和分析大量数据集的专业人士。当今大多数商业决策都基于数据分析得出的见解，这就是数据科学家在当今世界至关重要的原因。他们致力于对结构化和非结构化数据进行建模和处理，并致力于将研究结果解读为利益相关者的可行计划。

8.2 数据科学家薪水

公司****薪水微软每年 1,500,000 卢比埃森哲$ 10,55,500 每年塔塔咨询公司$ 5,94,050 每年*经验等级***薪水 **初学者（1-2岁）$ 6,11,000 每年中高级（5-8 岁）$ 10,00,000 每年专家（10-15 年）每年 20,00,000 卢比
这是数据科学家和机器学习工程师之间的显著差异之一。

9. 数据科学、人工智能和机器学习工作

数据科学、人工智能和机器学习都是有利可图的职业选择。然而，事实是这两个领域并不相互排斥。这些领域的工作所需的技能组合往往存在重叠。

数据分析师、数据科学工程师和数据科学家等数据科学职位已经流行了一段时间。这些工作提供优厚的薪水和大量的成长机会。

9.1 数据科学相关角色的一些要求

• 编程知识
• 数据可视化和报告
• 统计分析和数学
• 风险分析
• 机器学习技术
• 数据仓库和结构

无论是制作报告还是将这些报告分解给其他利益相关者，这个领域的工作不仅限于编程或数据挖掘。这个领域的每个角色都是技术部门和运营部门之间的桥梁。他们除了具备技术知识外，还必须具备出色的人际交往能力。

同样，人工智能和机器学习工作也正在吸收市场上的大量人才。机器学习工程师、人工智能架构师、人工智能研究专家等职位和类似工作都属于这一领域。

9.2 AI-ML 角色所需的技术技能

• 了解 Python、C++、Java 等编程语言
• 数据建模与评估
• 概率与统计
• 分布式计算
• 机器学习算法

如您所见，这两个领域的技能要求是重叠的。在大多数情况下，数据科学和 AIML 课程除了侧重各自的专业外，还包含两者的基础知识。

尽管数据科学、机器学习和人工智能有重叠之处，但它们的具体功能不同，并且有各自的应用领域。数据科学市场开辟了多个服务和产品行业，为该领域的专家创造了机会。