Hauptunterschiede zwischen Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz

Wenn es um Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz (KI) geht, gibt es oft viele Überschneidungen zwischen diesen beiden Fachgebieten. Künstliche Intelligenz hat zahlreiche Untergruppen, wie maschinelles Lernen und Deep Learning, und Data Science nutzt diese Technologien, um Daten zu interpretieren und zu analysieren, Muster zu entdecken, Vorhersagen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Entscheidung zwischen künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft kann also schwierig sein.

Andererseits hängen Technologien wie das maschinelle Lernen von robusten datenwissenschaftlichen Praktiken ab, um sicherzustellen, dass saubere, qualitativ hochwertige und relevante Daten die Algorithmen und Systeme des maschinellen Lernens trainieren. Ganz zu schweigen davon, dass die Datenwissenschaft ein interdisziplinäres Gebiet ist, das oft das Wissen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens umfasst, und dass viele Berufe im Bereich der künstlichen Intelligenz, wie z. B. der des Ingenieurs für künstliche Intelligenz, die Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers erfordern.

Man fragt sich also leicht, wo man anfangen soll? Diese Frage stellt sich vor allem für diejenigen, die wissen, dass die Nachfrage nach Kenntnissen in den Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz sprunghaft ansteigt, und die einsteigen wollen.

Es gibt keine richtige oder falsche Antwort oder eine grundlegende Hierarchie. Aber die wesentlichen Unterschiede in den Kenntnissen und Fähigkeiten, die für bestimmte Berufsrollen erforderlich sind, werden letztendlich Ihren Weg zur Befähigung und Ihre Karriereaussichten bestimmen.

Überblick über Data Science

Data Science ist ein vielseitiger Bereich, der wissenschaftliche Techniken, Algorithmen, Verfahren und Systeme einsetzt, um aus organisierten und chaotischen Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei wird Fachwissen aus Bereichen wie Statistik, Informatik und Informationswissenschaft kombiniert, um aus Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Zu den wichtigsten Komponenten der Datenwissenschaft gehören:

• Datenerfassung: Sammeln von Rohdaten aus verschiedenen Quellen.
• Datenbereinigung: Vorverarbeitung und Bereinigung der Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten.
• Explorative Datenanalyse: Verstehen der Muster und Beziehungen innerhalb der Daten.
• Modellierung und maschinelles Lernen: Erstellen von Vorhersage- oder Klassifizierungsmodellen mithilfe von Algorithmen.
• Validierung und Testen: Bewertung der Leistung dieser Modelle.
• Visualisierung: Darstellung von Daten in einem grafischen oder visuellen Format, um Erkenntnisse zu verstehen und zu präsentieren.

Überblick über die Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Nachahmung der menschlichen Kognition in Maschinen, die das menschliche Denken und Verhalten imitieren sollen. Ziel ist es, Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, Tätigkeiten auszuführen, die den menschlichen Intellekt erfordern, z. B. visuelle Interpretation, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachumwandlung.

Künstliche Intelligenz kann in folgende Kategorien eingeteilt werden:

• Enge KI: Spezialisiert auf eine Aufgabe. Z.B. Sprachassistenten.
• Allgemeine KI: Maschinen, die jede intellektuelle Aufgabe ausführen können, die auch ein Mensch ausführen kann.
• Superintelligente KI: Maschinen, die die menschlichen Fähigkeiten übertreffen.

Künstliche Intelligenz umfasst zahlreiche Technologien wie maschinelles Lernen (eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz), neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik und kognitives Rechnen.

Hauptunterschiede zwischen Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz

• Zweck: Die Datenwissenschaft konzentriert sich hauptsächlich auf die Gewinnung von Erkenntnissen und Informationen aus großen Datenmengen. Künstliche Intelligenz hingegen konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen, die Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisungen ausführen können.
• Umfang: Die Datenwissenschaft umfasst verschiedene Techniken aus den Bereichen Statistik, Datenanalyse und maschinelles Lernen, um komplexe Daten zu analysieren und zu interpretieren. Künstliche Intelligenz ist breiter angelegt und umfasst Bereiche wie Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr.
• Werkzeuge: Datenwissenschaftler verwenden häufig Tools wie Python, R, SQL und Plattformen wie Jupyter und Tableau. Forscher und Entwickler im Bereich der künstlichen Intelligenz verwenden möglicherweise TensorFlow, PyTorch oder die Plattformen von OpenAI.
• Umsetzung: Während die Datenwissenschaft oft mit Erkenntnissen und Entscheidungen abschließt, zielt die künstliche Intelligenz auf die Automatisierung und die Schaffung von Systemen ab, die selbstständig handeln können.

Gemeinsamkeiten zwischen Data Science und Künstlicher Intelligenz

• Maschinelles Lernen: Beide Bereiche nutzen das maschinelle Lernen. Während Datenwissenschaftler damit Daten analysieren und Vorhersagen treffen, bringen Forscher der künstlichen Intelligenz damit Maschinen bei, wie sie aus Daten lernen können.
• Datenabhängigkeit: Beide Bereiche sind stark auf Daten angewiesen. Daten sind das Rückgrat für Erkenntnisse in der Datenwissenschaft und für das Training von Modellen in der künstlichen Intelligenz.
• Interdisziplinär: Beide Bereiche stützen sich auf verschiedene Disziplinen wie Mathematik, Informatik und fachspezifisches Wissen.
• Innovation und Wachstum: Beide Bereiche stehen an der Spitze der technologischen Innovation und erleben ein schnelles Wachstum und Fortschritte.
• Problemlösung: Beide Bereiche zielen darauf ab, Technologien zur Lösung komplexer Probleme einzusetzen, sei es durch datengestützte Entscheidungsfindung oder die Automatisierung von Aufgaben durch künstliche Intelligenz.

In der dynamischen Welt der Technologie stellen die Bereiche künstliche Intelligenz und Data Science zwei Säulen der Innovation dar, die das Wachstum vorantreiben und die Branchen neu definieren. Bei der Entscheidung zwischen künstlicher Intelligenz und Data Science für Ihre berufliche Laufbahn geht es nicht darum, das eine dem anderen vorzuziehen, sondern vielmehr darum, zu verstehen, wo Ihre Leidenschaft und Ihre Stärken liegen. Ganz gleich, ob Sie sich für die Feinheiten der Datenauswertung interessieren oder ob Sie sich von der Verheißung denkender und lernender Maschinen angezogen fühlen – es gibt eine Welt voller Möglichkeiten, die auf Sie wartet.