Veri bilimi ve yapay zeka arasındaki temel farklar
Veri bilimi ve yapay zeka (AI) söz konusu olduğunda, genellikle iki beceri yolu arasında çok fazla kesişme bulacaksınız. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi çok sayıda alt kümeye sahiptir ve veri bilimi, verileri yorumlamak ve analiz etmek, kalıpları keşfetmek, tahminlerde bulunmak ve içgörüler oluşturmak için bu teknolojileri kullanır. Dolayısıyla, yapay zeka ile veri bilimi arasında karar vermek zor olabilir.
Öte yandan, makine öğrenimi gibi teknolojiler, temiz, yüksek kaliteli ve ilgili verilerin makine öğrenimi algoritmalarını ve sistemlerini eğitmesini sağlamak için sağlam veri bilimi uygulamalarına bağlıdır. Veri biliminin genellikle yapay zeka ve makine öğrenimi bilgilerini içeren disiplinler arası bir alan olduğundan ve yapay zeka mühendisi gibi birçok yapay zeka kariyerinin veri bilimci becerileri gerektirdiğinden bahsetmiyorum bile.
Bu yüzden nereden başlayacağınızı merak etmeye başlamak kolaydır. Bu, özellikle veri bilimi ve yapay zeka becerilerine olan talebin hızla arttığını anlayan ve bu işe girmek isteyenler için önemli bir soru.
Doğru ya da yanlış bir cevap ya da temel bir hiyerarşi yoktur. Ancak belirli iş rolleri için gereken bilgi ve becerilerdeki temel farklılıklar, nihayetinde yeterlilik yolculuğunuzu ve kariyer projeksiyonunuzu şekillendirecektir.
Veri Bilimine Genel Bakış
Veri Bilimi, hem organize hem de kaotik verilerden anlayış elde etmek için bilimsel teknikler, algoritmalar, prosedürler ve sistemler kullanan çok yönlü bir alandır. Verilerden eyleme geçirilebilir zeka oluşturmak için istatistik, bilgisayar bilimi ve bilgi bilimi gibi alanların uzmanlığını birleştirir. Veri biliminin ana bileşenleri şunlardır:
- Veri Toplama: Farklı kaynaklardan ham verilerin toplanması.
- Veri Temizleme: Verilerin analize hazır hale getirilmesi için ön işleme tabi tutulması ve temizlenmesi.
- Keşifsel Veri Analizi: Verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri anlama.
- Modelleme ve Makine Öğrenimi: Algoritmalar kullanarak tahmine dayalı veya sınıflandırma modelleri oluşturma.
- Doğrulama ve Test Etme: Bu modellerin performansını değerlendirme.
- Görselleştirme: İçgörüleri anlamak ve sunmak için verileri grafiksel veya görsel formatta temsil etme.
Yapay Zekaya (AI) Genel Bakış
Yapay Zeka, insan düşünce ve davranışını taklit etmek üzere tasarlanmış makinelerde insan bilişinin taklit edilmesini ifade eder. Amaç, görsel yorumlama, ses tanıma, karar formüle etme ve dil dönüştürme gibi insan zekası gerektiren faaliyetleri üstlenebilen sistemler tasarlamaktır.
Yapay zeka şu şekilde kategorize edilebilir:
- Dar Yapay Zeka: Tek bir görevde uzmanlaşmıştır. Örneğin, sesli asistanlar.
- Genel YZ: Bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilen makineler.
- Süper Zeki YZ: Makinelerin insan yeteneklerini aştığı yer.
Yapay zeka, makine öğrenimi (yapay zekanın bir alt kümesi), sinir ağları, doğal dil işleme, robotik ve bilişsel hesaplama dahil olmak üzere çok sayıda teknolojiyi içerir.
Veri Bilimi ve Yapay Zeka Arasındaki Temel Farklar
- Amaç: Veri bilimi temel olarak büyük miktarda veriden içgörü ve bilgi çıkarmaya odaklanır. Yapay zeka ise herhangi bir açık talimat olmaksızın görevleri yerine getirebilen sistemler oluşturmaya odaklanır.
- Kapsam: Veri bilimi Veri bilimi, karmaşık verileri analiz etmek ve yorumlamak için istatistik, veri analizi ve makine öğrenimi gibi çeşitli teknikleri kapsar. Yapay zeka daha geniştir ve robotik, doğal dil işleme ve daha fazlası gibi alanları içerir.
- Araçlar: Veri bilimciler genellikle Python, R, SQL gibi araçları ve Jupyter ve Tableau gibi platformları kullanır. Yapay zeka araştırmacıları ve geliştiricileri TensorFlow, PyTorch veya OpenAI platformlarını kullanabilir.
- Uygulama: Veri bilimi genellikle içgörü ve kararlarla sonuçlanırken, yapay zeka otomasyonu ve kendi başına hareket edebilen sistemler yaratmayı hedefler.
Veri Bilimi ve Yapay Zeka Arasındaki Ortak Benzerlikler
- Makine Öğrenimi: Her iki alan da makine öğreniminden yararlanır. Veri bilimciler bunu verileri analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için kullanırken, yapay zeka araştırmacıları makinelere verilerden nasıl öğreneceklerini öğretmek için kullanır.
- Veri Bağımlılığı: Her iki alan da büyük ölçüde veriye dayanır. Veri, veri biliminde içgörülerin, yapay zekada ise eğitim modellerinin bel kemiğidir.
- Disiplinlerarası: Her iki alan da matematik, bilgisayar bilimi ve alana özgü bilgi gibi çeşitli disiplinlerden yararlanır.
- İnovasyon ve Büyüme: Her iki alan da teknolojik inovasyonun ön saflarında yer almakta ve hızlı bir büyüme ve ilerleme yaşamaktadır.
- Problem Çözme: Her iki alan da ister veriye dayalı karar verme ister yapay zeka ile görevleri otomatikleştirme yoluyla olsun, karmaşık sorunları çözmek için teknolojiyi kullanmayı amaçlamaktadır.
Teknolojinin dinamik dünyasında, yapay zeka ve Veri Bilimi alanları, büyümeyi yönlendiren ve endüstrileri yeniden tanımlayan iki inovasyon ayağı olarak duruyor. Kariyer yolunuz için yapay zeka ve Veri Bilimi arasında karar vermek, birini diğerine tercih etmekle değil, tutkunuzun ve güçlü yönlerinizin nerede yattığını anlamakla ilgilidir. İster veri yorumlamanın incelikleri ilginizi çeksin, ister düşünebilen ve öğrenebilen makinelerin vaatlerine ilgi duyun, sizi bekleyen bir fırsatlar dünyası var.
