Bien que les termes science des données, intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique relèvent du même domaine et soient connectés, ils ont des applications et des significations spécifiques. Il peut y avoir des chevauchements dans ces domaines de temps en temps, mais chacun de ces trois termes a des utilisations uniques. 

Voici un bref aperçu de la science des données par rapport à l'apprentissage automatique par rapport à l'IA dans une version vidéo plus courte.

Qu'est-ce que la science des données?

Vous devez vous être demandé : « Qu'est-ce que la science des données ? ». La science des données est un vaste domaine d'étude sur les systèmes de données et les processus visant à maintenir des ensembles de données et à en tirer un sens. Les data scientists utilisent des outils, des applications, des principes et des algorithmes pour donner un sens aux clusters de données aléatoires. Étant donné que presque tous les types d'organisations génèrent des quantités exponentielles de données dans le monde, la surveillance et le stockage de ces données deviennent difficiles. La science des données se concentre sur la modélisation des données et entreposage pour suivre l'ensemble de données sans cesse croissant. Les informations extraites via les applications de science des données sont utilisées pour guider les processus métier et atteindre les objectifs organisationnels.

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Portée de la science des données

L'intelligence économique est l'un des domaines directement influencés par la science des données. Cela dit, il existe des fonctions spécifiques pour chacun de ces rôles. Les scientifiques des données traitent principalement d'énormes volumes de données pour analyser des modèles, des tendances, etc. Ces applications d'analyse formulent des rapports qui sont finalement utiles pour tirer des conclusions. Un expert en Business Intelligence reprend là où un scientifique des données s'en va - en utilisant des rapports de science des données pour comprendre les tendances des données dans un domaine d'activité particulier et en présentant des prévisions commerciales et un plan d'action basé sur ces inférences. Fait intéressant, un domaine connexe utilise également la science des données, l'analyse de données et les applications d'intelligence d'affaires - Business Analyst. Un profil d'analyste commercial combine un peu des deux pour aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données.  

Les data scientists analysent données historiques selon diverses exigences en appliquant différents formats, à savoir :

• Analyse causale prédictive : Les scientifiques des données utilisent ce modèle pour dériver des prévisions commerciales. Le modèle prédictif présente les résultats de diverses actions commerciales en termes mesurables. Cela peut être un modèle efficace pour les entreprises qui essaient de comprendre l'avenir de tout nouveau mouvement commercial.  
• Analyse prescriptive : Ce type d'analyse aide les entreprises à fixer leurs objectifs en prescrivant les actions les plus susceptibles de réussir. L'analyse prescriptive utilise les inférences du modèle prédictif et aide les entreprises en suggérant les meilleurs moyens d'atteindre ces objectifs.

La science des données utilise de nombreux technologies orientées données, y compris SQL, Python, R, Hadoop, etc. Cependant, il utilise également largement analyse statistique, visualisation de données, architecture distribuée, etc. pour extraire le sens d'ensembles de données.

Les scientifiques des données sont des professionnels qualifiés dont l'expertise leur permet de changer rapidement de rôle à tout moment du cycle de vie de projets de science des données. Ils peuvent travailler avec l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique avec la même facilité, et les scientifiques des données ont besoin de compétences en apprentissage automatique pour des besoins spécifiques tels que :

• Apprentissage automatique pour les rapports prédictifs : Les scientifiques des données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour étudier les données transactionnelles afin de faire des prédictions utiles. Également connu sous le nom d'apprentissage supervisé, ce modèle peut être mis en œuvre pour suggérer les plans d'action les plus efficaces pour toute entreprise. 
• Apprentissage automatique pour la découverte de modèles : La découverte de modèles est essentielle pour les entreprises de définir des paramètres dans divers rapports de données, et la façon de le faire est d'utiliser l'apprentissage automatique. C'est apprentissage non supervisé où il n'y a pas de paramètres prédéterminés. L'algorithme le plus populaire utilisé pour la découverte de modèles est le clustering.

Compétences en science des données

Certaines compétences en science des données incluent :

• Programmation : R, Python, SQL, SAS, MATLAB, STATA 
• Data Wrangling : nettoyage, manipulation et exploration des données 
• Visualisation des données : création de graphiques et de tableaux pour visualiser les données 
• Analyse des données : effectuer des analyses statistiques des données 
• Apprentissage automatique : créer des algorithmes pour apprendre à partir des données

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

L'IA, un terme technologique plutôt rebattu fréquemment utilisé dans notre culture populaire, n'est plus associée qu'à des robots d'apparence futuriste et à un monde dominé par la machine. Cependant, en réalité, l'intelligence artificielle est loin de cela.

En termes simples, l'intelligence artificielle vise à permettre aux machines d'exécuter un raisonnement en reproduisant l'intelligence humaine. Étant donné que l'objectif principal des processus d'IA est d'enseigner aux machines à partir de l'expérience, il est crucial de fournir les informations correctes et l'autocorrection. Les experts en intelligence artificielle s'appuient sur l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel pour aider les machines à identifier les modèles et les inférences.

Portée de l'intelligence artificielle

• L'automatisation est facile avec l'IA: L'IA vous permet d'automatiser les tâches répétitives et volumineuses tâches en mettant en place des systèmes fiables qui exécutent des applications fréquentes.
• Produits intelligents : L'IA peut transformer des produits conventionnels en produits brillants. Lorsqu'elles sont associées à des plates-formes conversationnelles, des bots et d'autres machines intelligentes, les applications d'IA peuvent améliorer les technologies.
• Apprentissage progressif : les algorithmes d'IA peuvent entraîner les machines à exécuter toutes les fonctions souhaitées. Les algorithmes fonctionnent comme des prédicteurs et des classificateurs.
• Analyse des données : étant donné que les machines apprennent à partir des données que nous alimentons, elles analysent et identifient le bon ensemble de données devient très important. Les réseaux de neurones facilitent l'entraînement des machines.

Compétences en intelligence artificielle

Certaines compétences en intelligence artificielle incluent: 

• L'analyse des données 
• Reconnaissance des formes 
• Apprentissage automatique 
• Traitement du langage naturel 
• Robotique 
• Modélisation prédictive 
• Vision par ordinateur 
• Systèmes experts 
• Les réseaux de neurones

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

L'apprentissage automatique est une sous-section de l'intelligence artificielle que les appareils signifient par laquelle les systèmes peuvent automatiquement apprendre et s'améliorer à partir de l'expérience. Cette aile particulière de l'IA vise à équiper les machines de techniques d'apprentissage indépendantes afin qu'elles n'aient pas à être programmées. C'est la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique consiste à observer et à étudier des données ou des expériences pour identifier des modèles et mettre en place un système de raisonnement basé sur les résultats. Les différentes composantes de l'apprentissage automatique comprennent :

• Apprentissage automatique supervisé : Ce modèle utilise des données historiques pour comprendre le comportement et formuler des prévisions futures. Cet algorithme d'apprentissage analyse tout ensemble de données d'apprentissage pour tirer des conclusions pouvant être appliquées aux valeurs de sortie. Les paramètres d'apprentissage supervisé sont cruciaux dans la cartographie de la paire entrée-sortie. 
• Apprentissage automatique non supervisé : Cet algorithme ML n'utilise pas de paramètres classifiés ou étiquetés et se concentre sur la découverte de structures cachées à partir de données non étiquetées pour aider les systèmes à déduire correctement une fonction. Les algorithmes avec apprentissage non supervisé peuvent utiliser à la fois des modèles d'apprentissage génératif et une approche basée sur la récupération. 
• Apprentissage automatique semi-supervisé : ce modèle combine des éléments d'apprentissage supervisés et non supervisés, mais aucun d'entre eux n'existe. Il fonctionne en utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision de l'apprentissage. L'apprentissage semi-supervisé peut être une solution rentable lorsque l'étiquetage des données coûte cher. 
• Apprentissage automatique par renforcement : ce type d'apprentissage n'utilise aucune clé de réponse pour guider l'exécution d'une fonction. Le manque de données de formation permet d'apprendre de l'expérience, et le processus d'essais et d'erreurs conduit finalement à des récompenses à long terme.

L'apprentissage automatique fournit des résultats précis issus de l'analyse d'ensembles de données volumineux. L'application des technologies cognitives de l'IA aux systèmes de ML peut entraîner un traitement efficace des données et des informations. Mais quelles sont les différences essentielles entre la science des données et l'apprentissage automatique et l'IA et le ML ? Continuez à lire pour en savoir plus. Vous pouvez également prendre un Python pour l'apprentissage automatique cours et d'approfondir vos connaissances sur le concept.

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Compétences en apprentissage automatique 

Certaines compétences en apprentissage automatique incluent :

• Capacité à identifier des modèles dans les données 
• Capacité à construire des modèles pour faire des prédictions 
• Possibilité d'ajuster les paramètres du modèle pour optimiser les performances 
• Capacité à évaluer la précision des modèles 
• Capacité à travailler avec de grands ensembles de données

Différence entre l'IA et l'apprentissage automatique

Différence entre DS et ML

Relation entre la science des données, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et la science des données sont un vaste domaine d'applications, de systèmes et plus encore qui visent à reproduire l'intelligence humaine à travers des machines. L'Intelligence Artificielle représente la rétroaction planifiée par l'action de Perception.

Perception > Planification > Action > Rétroaction de la perception
La science des données utilise différentes parties de ce modèle ou de cette boucle pour résoudre des problèmes spécifiques. Par exemple, dans la première étape, c'est-à-dire la perception, les scientifiques des données tentent d'identifier des modèles à l'aide des données. De même, dans l'étape suivante, c'est-à-dire la planification, il y a deux aspects :

• Trouver toutes les solutions possibles
• Trouver la meilleure solution parmi toutes les solutions

La science des données crée un système qui relie les points ci-dessus et aide les entreprises à aller de l'avant.

Bien qu'il soit possible d'expliquer l'apprentissage automatique en le considérant comme un sujet autonome, il est préférable de le comprendre dans le contexte de son environnement, c'est-à-dire le système dans lequel il est utilisé.

En termes simples, l'apprentissage automatique est le lien qui relie la science des données et l'IA. C'est parce que c'est le processus d'apprentissage à partir des données au fil du temps. Ainsi, l'IA est l'outil qui aide la science des données à obtenir des résultats et des solutions à des problèmes spécifiques. Cependant, l'apprentissage automatique est ce qui aide à atteindre cet objectif. Un exemple concret de cela est le moteur de recherche de Google.

• Le moteur de recherche de Google est un produit de la science des données
• Il utilise l'analyse prédictive, un système utilisé par l'intelligence artificielle, pour fournir des résultats intelligents aux utilisateurs.
• Par exemple, si une personne tape "meilleures vestes à New York" sur le moteur de recherche de Google, l'IA collecte ces informations via l'apprentissage automatique.
• Maintenant, dès que la personne écrit ces deux mots dans l'outil de recherche "meilleur endroit pour acheter", l'IA entre en jeu et, avec une analyse prédictive, complète la phrase comme "meilleur endroit pour acheter des vestes à New York", qui est le plus suffixe probable de la requête que l'utilisateur avait en tête.

Pour être précis, Data Science couvre l'IA, qui inclut l'apprentissage automatique. Cependant, l'apprentissage automatique lui-même couvre une autre sous-technologie - Deep Learning.

Le Deep Learning est une forme d'apprentissage automatique. Pourtant, il diffère dans l'utilisation de Les réseaux de neurones, où nous stimulons dans une certaine mesure la fonction d'un cerveau et utilisons une hiérarchie 3D dans les données pour identifier des modèles beaucoup plus utiles.

Différence entre la science des données, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

Bien que les termes Science des données vs. Apprentissage automatique contre intelligence artificielle peuvent être liés et interconnectés, chacun est unique et est utilisé à des fins différentes. La science des données est un terme large, et l'apprentissage automatique en fait partie. Voici la différence critique entre les termes. 

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Apprentissage automatique contre salaire en science des données

A Ingénieur en apprentissage automatique est un programmeur passionné qui aide clicks comprendre et acquérir des connaissances au besoin. Le rôle principal d'un ingénieur en apprentissage automatique est de créer des programmes qui permettent à une machine d'effectuer des actions spécifiques sans aucune programmation explicite. Leurs principales responsabilités incluent des ensembles de données pour l'analyse, la personnalisation des expériences Web et l'identification des besoins de l'entreprise. Les salaires d'un ingénieur en apprentissage automatique et d'un scientifique des données peuvent varier en fonction des compétences, de l'expérience et de l'embauche de l'entreprise.

Salaire d'ingénieur en apprentissage automatique

Salaire par expérience

Data scientists sont des professionnels qui recherchent, rassemblent et analysent de vastes ensembles de données. La plupart des décisions commerciales d'aujourd'hui sont basées sur des informations tirées de l'analyse de données, c'est pourquoi un Data Scientist est crucial dans le monde d'aujourd'hui. Ils travaillent sur la modélisation et le traitement de données structurées et non structurées et travaillent également sur l'interprétation des résultats en plans d'action pour les parties prenantes.

Salaire de Data Scientist

C'est l'une des différences significatives entre un Scientifique des données et ingénieur en apprentissage automatique.

Emplois en science des données, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique

La science des données, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des options de carrière lucratives. Cependant, la vérité est qu'aucun des domaines n'est mutuellement exclusif. Il y a souvent des chevauchements en ce qui concerne les compétences requises pour les emplois dans ces domaines.

Rôles en science des données tels que Data Analyst, Data Science Engineer et Data Scientist sont à la mode depuis un certain temps. Ces emplois offrent d'excellents salaires et de nombreuses opportunités de croissance.

Certaines exigences des rôles associés à la science des données.

• Connaissances en programmation
• Visualisation des données et reporting
• Analyse statistique et mathématiques
• Une analyse des risques
• Techniques d'apprentissage automatique
• Entreposage et structure des données

Qu'il s'agisse de rédiger des rapports ou de les partager avec d'autres parties prenantes, un travail dans ce domaine ne se limite pas à la programmation ou à l'exploration de données. Chaque rôle dans ce domaine est un élément de liaison entre les services techniques et opérationnels. Ils doivent avoir d'excellentes qualités relationnelles en plus d'un savoir-faire technique.

De même, le Emplois Intelligence Artificielle et Machine Learning absorbent une grande partie des talents du marché. Des rôles tels qu'ingénieur en apprentissage automatique, architecte en intelligence artificielle, spécialiste de la recherche en IA et des emplois similaires relèvent de ce domaine.

Compétences techniques requises pour les rôles AI-ML

• Connaissance des langages de programmation comme Python, C++, Java
• Modélisation et évaluation des données
• Probabilité et statistiques
• Informatique distribuée
• Algorithmes d'apprentissage automatique

Comme vous pouvez le constater, les exigences en matière de compétences des deux domaines se chevauchent. Dans la plupart des cas, cours sur la science des données et AIML incluent des connaissances de base des deux, en plus de se concentrer sur les spécialisations respectives.

Même si la science des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle se chevauchent, leurs fonctionnalités spécifiques diffèrent et ont des domaines d'application respectifs. Le marché de la science des données a ouvert plusieurs industries de services et de produits, créant des opportunités pour les experts dans ce domaine.

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FAQ

1. L'apprentissage automatique et la science des données sont-ils identiques ?

Réponse : Non, l'apprentissage automatique et la science des données ne sont pas identiques. Ce sont deux domaines technologiques différents qui travaillent sur deux aspects différents des entreprises dans le monde. Alors que l'apprentissage automatique vise à permettre aux machines d'auto-apprendre et d'exécuter n'importe quelle tâche, la science des données se concentre sur l'utilisation des données pour aider les entreprises à analyser et à comprendre les tendances. Cependant, cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas de chevauchement entre les deux domaines. L'apprentissage automatique et la science des données dépendent l'un de l'autre pour diverses applications, car les données sont indispensables et les technologies ML deviennent rapidement partie intégrante de la plupart des industries. 

2. Qu'est-ce qui est le mieux, l'apprentissage automatique ou la science des données ?

Réponse : Pour commencer, on ne peut pas comparer les deux domaines pour décider lequel est le meilleur - précisément parce qu'il s'agit de deux branches d'études différentes. C'est comme comparer la science et les arts. Cependant, on ne peut nier l'apparente popularité de la science des données aujourd'hui. Presque toutes les industries ont recours aux données pour prendre des décisions commerciales plus solides. Les données font désormais partie intégrante des entreprises, que ce soit pour analyser les performances ou les stratégies ou applications basées sur les données des appareils. D'autre part, l'apprentissage automatique est encore une branche en évolution qui n'a pas encore été adoptée par quelques industries, ce qui ne fait que dire que les technologies ML auront plus de pertinence dans la demande dans un avenir proche. Ainsi, les professionnels de ces deux domaines seront en demande égale à l'avenir. 

3. La science des données est-elle requise pour l'apprentissage automatique ?

Réponse : Étant donné que l'apprentissage automatique et la science des données sont étroitement liés, une connaissance de base de chacun est nécessaire pour se spécialiser dans l'un ou l'autre des deux domaines. Plus que la science des données, la connaissance de l'analyse des données est nécessaire pour démarrer avec l'apprentissage automatique. L'apprentissage de langages de programmation tels que R, Python et Java est nécessaire pour comprendre et nettoyer les données afin de les utiliser pour créer des algorithmes ML. La plupart des cours d'apprentissage automatique incluent des tutoriels sur ces langages de programmation et des concepts fondamentaux d'analyse de données et de science des données. 

4. Qui gagne le plus, Data Scientist ou Machine Learning Engineer ?

Rép : Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique sont des rôles très demandés sur le marché aujourd'hui. Si vous considérez les emplois d'entrée de gamme, les scientifiques des données semblent gagner plus que les ingénieurs en apprentissage automatique. Un salaire moyen en science des données pour les postes débutants est supérieur à 6 LPA, alors que pour les ingénieurs en apprentissage automatique, il est d'environ 5 LPA. Cependant, en ce qui concerne les experts seniors, les professionnels des deux domaines gagnent aussi bien, avec une moyenne d'environ 20 LPA.

5. Quel est l'avenir de la science des données ?

Réponse : En d'autres termes, la science des données est l'avenir. Aucune entreprise ou industrie, d'ailleurs, ne pourra suivre le rythme sans la science des données. De nombreuses transitions se sont déjà produites dans le monde où les entreprises recherchent davantage de décisions basées sur les données, et d'autres doivent suivre. La science des données a été surnommée à juste titre le pétrole du 21e siècle, ce qui peut signifier des possibilités infinies dans tous les secteurs. Donc, si vous souhaitez poursuivre dans cette voie, vos efforts seront largement récompensés par une carrière épanouissante, de gros chèques de paie et une grande sécurité d'emploi.

6. Un data scientist peut-il devenir ingénieur en machine learning ?

Réponse : Oui, les Data Scientists peuvent devenir Machine Learning. Il ne sera pas difficile pour les scientifiques des données de faire la transition vers une carrière en apprentissage automatique, car ils auraient travaillé en étroite collaboration sur les technologies de la science des données fréquemment utilisées dans l'apprentissage automatique. Les langages d'apprentissage automatique, les bibliothèques et bien d'autres sont également souvent utilisés dans les applications de science des données. Les professionnels de la science des données n'ont donc pas besoin de déployer d'énormes efforts pour effectuer cette transition. Alors oui, avec le bon cours de perfectionnement, les data scientists peuvent devenir des ingénieurs en machine learning. 

Lectures complémentaires

1. Tutoriel d'apprentissage automatique pour les débutants complets | Apprendre l'apprentissage automatique avec Python
2. Statistiques pour l'apprentissage automatique
3. Tutoriel de science des données pour les débutants | Apprenez le didacticiel complet sur la science des données
4. Tutoriel sur l'intelligence artificielle pour les débutants | Apprenez le didacticiel AI d'experts
5. Tutoriel d'apprentissage en profondeur : ce que cela signifie et quel est le rôle de l'apprentissage en profondeur
6. Tutoriel Python pour les débutants - Un guide complet | Apprendre Python facilement

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• La source: https://www.mygreatlearning.com/blog/difference-data-science-machine-learning-ai/