Ciencia de datos: en 1974, Peter Naur propuso la ciencia de datos como un nombre alternativo para la informática. La ciencia de datos es un subconjunto de la inteligencia artificial. Simplemente, la ciencia de datos es una colección de datos para analizar y tomamos una decisión en su nombre. Utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y conocimientos de muchos datos estructurales y no estructurados. la persona que trabaja en ciencia de datos se conoce como científico de datos.
Inteligencia artificial: en una conferencia en Dartmouth College, Hanover, New Hampshire, donde se acuñó el término inteligencia artificial (1956). Es una inteligencia similar a la humana proporcionada a las máquinas donde las máquinas actúan y piensan como humanos. Resuelven problemas más rápido que los seres humanos. El reconocimiento de voz, las herramientas de traducción, etc. son las áreas de construcción de la IA. La IA tiene que ver con el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, etc. Podemos emular la cognición y la comprensión humana hasta cierto nivel
| S. No. | Parámetros | Ciencia de los datos | Inteligencia artificial |
|---|---|---|---|
| 1. | Lo esencial | La ciencia de datos es un proceso detallado que implica principalmente análisis previo al procesamiento, visualización y predicción. | AI (abreviatura) es la implementación de un modelo predictivo para pronosticar eventos y tendencias futuras. |
| 2. | Metas | Identificar los patrones que se ocultan en los datos es el principal objetivo de la ciencia de datos. | La automatización del proceso y la concesión de autonomía al modelo de datos son los principales objetivos de la inteligencia artificial. |
| 3. | tipos de datos | Data Science tendrá una variedad de diferentes tipos de datos, incluidos tipos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. | AI utiliza datos estandarizados en forma de vectores e incrustaciones. |
| 4. | Procesamiento científico | Tiene un alto grado de procesamiento científico. | Tiene muchos niveles altos de procesamiento complejo. |
| 5. | Herramientas utilizadas | Las herramientas utilizadas en Data Science son mucho más extensas que las utilizadas en AI. Esto se debe al hecho de que Data Science implica una serie de procedimientos para analizar datos y desarrollar conocimientos a partir de ellos. | Las herramientas utilizadas en IA son menos extensas en comparación con Data Science. |
| 6. | Construir | Al usar el concepto de ciencia de datos, podemos construir modelos complejos sobre estadísticas y hechos sobre datos. | Al usar esto, emulamos la cognición y la comprensión humana hasta cierto nivel. |
| 7. | Técnica utilizada | Utiliza la técnica de análisis de datos y análisis de datos. | Utiliza muchas técnicas de aprendizaje automático. |
| 8. | Usar | La ciencia de datos hace uso de la representación gráfica. | La inteligencia artificial hace uso de algoritmos y representación de Nodes de red. |
| 9. | Conocimiento | Su conocimiento se estableció para encontrar patrones y tendencias ocultos en los datos. | Su conocimiento tiene que ver con impartir cierta autonomía a un modelo de datos. |
| 10 | Ejemplos de herramientas | R, Python, etc. son las herramientas utilizadas en la ciencia de datos. | Tensor flow, sci-kit-learn, Kaffee, etc. son las herramientas utilizadas en la IA. |
| 11 | Modelos | Los modelos se construyen en Data Science para generar información estadística para la toma de decisiones. | Los modelos se crean en inteligencia artificial que se cree que es análoga a la comprensión y la cognición humanas. |
| 12 | Data Science busca patrones en los datos para tomar decisiones. | Las IA recurren a los informes de inteligencia para tomar decisiones. | |
| 13 | Aplicaciones | Sus aplicaciones son la publicidad, el marketing, la sanidad, etc. | Su aplicación es la robótica, automatización, etc. |
| 14 | ¿Cuándo usar? |
Se empleará Data Science cuando:
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Se empleará IA cuando:
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| 15. | Ejemplos | La optimización de procesos, las tendencias de los clientes y el análisis financiero son algunos ejemplos. | Los robots, los chatbots, los juegos en línea y los asistentes de voz son algunos ejemplos. |
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Artículo escrito por shradhapaudel01 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA