数据科学和人工智能(AI)是现代技术中的两种互补技术。数据科学通常为AI算法提供大型、结构多变的数据集。人工智能工具同样可以用于数据科学。
本文就来介绍数据科学和人工智能，并着重介绍两者之间的异同点。
什么是数据科学？
数据科学处理大量数据，结合数学和统计等工具以及专业编程、高级分析和ML等现代技术来发现模式并获取指导决策、规划的有价值信息。该学科将ML应用于数字、图像、音频、视频、文本等，以产生预测性和规范性结果。
数据科学生命周期包括多个阶段：
数据采集：这涉及原始、结构化和非结构化数据的收集，包括客户数据、日志文件、视频、音频、图片、物联网(IoT)、社交媒体等等。可以使用不同的方法从无数相关来源中提取数据，例如网络抓取、手动输入以及从系统和设备流式传输的实时数据。
数据处理和存储：这涉及使用ETL(提取、转换、加载)模型或其他数据集成方法对数据进行清理、转换和排序。考虑到可用数据的不同格式，数据管理团队设置存储过程和结构。准备数据以确保将高质量数据加载到数据湖、数据仓库或其他存储库中，以用于分析、机器学习和深度学习模型。
数据分析：这是数据科学家检查准备好的数据的模式、范围、价值分布和偏差以确定其与预测分析和ML的相关性的地方。生成的模型可以负责提供准确的见解，以促进有效的业务决策以实现可扩展性。
交流：在这个最后阶段，数据可视化工具用于以图形、图表、报告和其他易于理解的可读格式呈现分析结果。了解这些分析可以促进人工智能。
什么是人工智能？
AI是计算机科学的一个分支，涉及通过编程为像人类一样思考并模仿其行为的智能机器来模拟人类智能过程。
这不仅涵盖ML，还涵盖机器感知功能，例如视觉、声音、触觉和其他超越人类能力的感知能力。例如，人工智能系统的应用包括机器学习、语音识别、自然语言处理(NLP)和机器视觉。
人工智能编程涉及三种认知技能：学习、推理和自我纠正。
学习：人工智能编程的这一部分专注于获取数据和创建算法或规则，用于从数据中获得可操作的洞察力。
推理：人工智能编程的这一方面涉及为特定的预定结果选择正确的算法。
自我修正：人工智能编程的这一方面不断改进和开发现有算法，以确保其结果尽可能准确。
人工智能也大致分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能：这也称为狭义人工智能(ANI)或人工窄智能。这种类型的人工智能经过训练可以执行特定任务。迄今为止开发的人工智能属于此类，推动了数字助理和自动驾驶汽车等应用程序的开发。
强人工智能：这包括通用人工智能(AGI)和超级人工智能(ASI)。AGI将涉及一台具有与人类同等智力的机器，具有自我意识和解决问题、学习和规划未来的意识。ASI旨在超越人脑的智力和能力。强人工智能仍然是理论上的。
数据科学与人工智能：主要异同
通过解释关键概念，可以最好地理解数据科学和人工智能之间的异同：
共同的相互依赖：数据科学通常在其操作中使用人工智能，反之亦然，这就是为什么这些概念经常互换使用的原因。
基本定义：现代数据科学涉及数据的收集、组织和预测性或规范性的基于ML的分析，而AI包含可以为AI系统提供数据的分析或高级机器感知能力。
过程：人工智能涉及高级、复杂的处理，旨在使用预测模型预测未来事件；数据科学涉及数据的预处理、分析、可视化和预测。
技术：人工智能通过应用计算机算法来利用机器学习技术；数据科学使用数据分析工具以及统计和数学方法来执行任务。
目标：人工智能的主要目标是实现自动化并实现独立操作，无需人工输入。但是对于数据科学来说，就是找到数据中隐藏的模式。
模型：人工智能模型的设计旨在模拟人类的理解和认知。在数据科学中，建立模型是为了产生决策所必需的统计见解。
