Introducere

Știința datelor și inteligența artificială (AI) sunt două dintre domeniile tehnologice cu cea mai rapidă creștere și cele mai interesante în prezent. Ambele discipline revoluționează modul în care procesăm, analizăm și dăm sens datelor pentru a rezolva probleme complexe și a lua decizii informate.

În acest blog, vom aprofunda în definițiile Data Science și AI, vom explora diferențele dintre cele două și vom examina cele mai importante limbi implicate în aceste domenii. Vom analiza, de asemenea, primele 12 aplicații ale științei datelor și AI în diverse industrii și traiectoria de locuri de muncă pentru un Data Scientist în India. În cele din urmă, vom discuta despre primele 10 locuri de muncă din AI pentru oamenii de știință în date și despre modul în care inteligența artificială poate ajuta profesioniștii să-și asigure locuri de muncă bune și salarii mai mari.

Ce este știința datelor?

Știința datelor este un domeniu care combină puterea metodelor, proceselor, algoritmilor și sistemelor științifice pentru a extrage informații și cunoștințe valoroase din date. Aceste date pot fi structurate și nestructurate și pot proveni din diverse surse, cum ar fi baze de date, rețele sociale, senzori etc. Implica utilizarea tehnicilor statistice și matematice pentru a analiza și interpreta datele și abilități de programare și vizualizare pentru a prezenta rezultatele în mod semnificativ.

Oamenii de știință de date folosesc diverse instrumente și tehnici pentru a extrage valoare din date, cum ar fi învățarea automată, procesarea limbajului natural și vizualizarea datelor. Ei lucrează cu multe surse de date, inclusiv rețelele sociale, senzori, tranzacții și multe altele, pentru a identifica tendințele, modelele și relațiile pentru a ajuta companiile, organizațiile și indivizii să ia decizii mai bune.

Ce este inteligența artificială?

Inteligența artificială sau AI este o ramură a informaticii care își propune să creeze mașini inteligente care pot gândi și acționa ca oamenii. Sistemele AI pot fi antrenate pentru a îndeplini diverse sarcini, de la sarcini simple, repetitive la sarcini mai complexe și cognitive care implică înțelegerea și procesarea unor cantități mari de date. În esență, AI este concepută pentru a imita funcțiile cognitive ale creierului uman, permițându-i să se adapteze și să învețe din experiență pentru a îndeplini sarcinile mai eficient și mai precis în timp.

Există diferite tipuri de IA, inclusiv AI îngustă sau slabă, care este concepută pentru a îndeplini o anumită sarcină, și AI generală sau puternică, care are capacitatea de a îndeplini orice sarcină intelectuală pe care o poate face un om. Câteva exemple de inteligență artificială includ mașini cu conducere autonomă, asistenți virtuali precum Siri sau Alexa și sisteme de recomandare precum cele utilizate de Netflix sau Amazon.

Diferența dintre știința datelor și inteligența artificială

Sursa: Jenal Desai.com

Deși știința datelor și inteligența artificială sunt adesea folosite în mod interschimbabil, ele sunt de fapt două domenii distincte care se suprapun în unele domenii, dar au și obiectivele și obiectivele lor unice. Data Science analizează și interpretează în primul rând datele pentru a extrage informații și pentru a informa luarea deciziilor. Aceasta implică utilizarea tehnicilor statistice și matematice pentru a analiza și interpreta datele și abilități de programare și vizualizare pentru a prezenta rezultatele în mod semnificativ.

În schimb, AI se concentrează pe crearea de mașini inteligente care pot gândi și acționa ca oamenii. Implica dezvoltarea de algoritmi și sisteme care pot procesa și analiza date, pot învăța din acestea și pot lua decizii bazate pe această învățare. ​​Pentru a clarifica și mai mult diferența dintre Data Science și AI, este util să luăm în considerare câteva exemple specifice. De exemplu, un Data Scientist poate folosi algoritmi de învățare automată pentru a analiza datele clienților și pentru a prezice ce produse este probabil să cumpere un anumit client. Aceasta ar implica analiza și interpretarea datelor pentru a extrage informații și a informa procesul decizional.

Pe de altă parte, un inginer AI ar putea folosi algoritmi de învățare automată pentru a construi o mașină autonomă care poate naviga pe drumuri și trafic pe cont propriu. Aceasta ar implica crearea unui sistem inteligent care să poată procesa și analiza datele de la senzori și camere, să învețe din el și să ia decizii bazate pe această învățare.

Top 5 limbi implicate în știința datelor și inteligența artificială

1.Python: 

Python este un limbaj de programare popular în domeniul științei datelor și AI datorită simplității, versatilității și comunității mari de utilizatori. Are o gamă largă de biblioteci și cadre, cum ar fi NumPy, Pandas, Matplotlib și sci-kit-learn, care facilitează lucrul cu date și construirea modelelor de învățare automată.

2. A: 

R este un alt limbaj de programare popular în Data Science, în principal pentru analiza statistică și vizualizarea datelor. Are o colecție extinsă de pachete și biblioteci, cum ar fi ggplot2 și dplyr, care facilitează manipularea, analizarea și vizualizarea datelor.

3.Java: 

Java este un limbaj de programare utilizat pe scară largă, care este popular în domeniul AI datorită scalabilității și performanței sale. Este adesea folosit pentru a construi modele de învățare automată și aplicații AI la scară largă.

4. C++: 

C++ este un limbaj de programare de înaltă performanță care este adesea folosit în domeniul AI, în special pentru construirea de aplicații complexe și consumatoare de resurse. Este cunoscut pentru viteza, eficiența și capacitatea sa de a gestiona cantități mari de date.

5. Cioc: 

Lisp este un limbaj de programare care există de peste 60 de ani și este cunoscut pentru simplitatea și flexibilitatea sa. Este adesea folosit în AI pentru construirea de sisteme expert și aplicații de procesare a limbajului natural.

Top 12 aplicații ale științei datelor și inteligenței artificiale

1. Modelare predictivă și analiză: Știința datelor și IA pot analiza cantități mari de date și pot prezice evenimente viitoare, cum ar fi comportamentul consumatorilor sau tendințele pieței.
2. Recunoașterea imaginii și a vocii: algoritmii AI pot fi antrenați pentru a recunoaște imagini, videoclipuri și vorbire, care sunt utilizate în aplicații precum recunoașterea facială și asistenții virtuali controlați prin voce.
3. Procesarea limbajului natural: Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza, înțelege și genera limbaj uman, care este utilizat în aplicații precum traducerea automată, analiza sentimentelor și chatboții.
4. Robotică și automatizare: Știința datelor și IA pot fi folosite pentru a controla și programa roboți, care pot fi utilizați în industrii precum producția, logistica și asistența medicală.
5. Mașini cu conducere autonomă: Știința datelor și IA sunt folosite pentru a dezvolta algoritmi care permit mașinilor să se conducă singure, ceea ce are potențialul de a reduce în mod semnificativ accidentele cauzate de erori umane.
6. Detectarea fraudei: Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza modele de comportament și pentru a detecta activități suspecte, care sunt utilizate în aplicații precum detectarea fraudelor cu cardul de credit și securitatea cibernetică.
7. Personalizare: știința datelor și inteligența artificială pot crea experiențe personalizate pentru utilizatori, cum ar fi recomandări personalizate pe site-uri web de comerț electronic sau platforme de streaming.
8. Farmaceutice: Știința datelor și inteligența artificială pot fi utilizate în multe domenii ale asistenței medicale, cum ar fi descoperirea de medicamente, imagistica medicală și medicina de precizie, care utilizează informații genetice pentru a adapta tratamentul la fiecare pacienți.
9. Modelarea climei: Știința datelor și IA pot fi folosite pentru a analiza cantități mari de date despre clima Pământului, ceea ce poate ajuta oamenii de știință să înțeleagă și să prezică efectele schimbărilor climatice.
10. Agricultură: Știința datelor și IA pot fi folosite pentru a analiza datele de la senzori și drone, ceea ce îi poate ajuta pe fermieri să-și optimizeze recoltele, să reducă risipa și să îmbunătățească eficiența generală.
11. Energie: Știința datelor și IA pot fi folosite pentru a prezice și optimiza utilizarea energiei în clădiri și rețele electrice.
12. Marketing: Știința datelor și AI pot fi folosite pentru a analiza datele și comportamentul consumatorilor pentru a crea strategii de marketing mai eficiente.

12 Declarații ale problemelor din industrie și soluții facilitate prin utilizarea științei datelor și a inteligenței artificiale

1. Social Media: 

Înțelegerea comportamentului utilizatorilor și anticiparea conținutului viral este crucială pentru succesul platformelor de social media. Cu toate acestea, detectarea știrilor false și a propagandei este, de asemenea, o provocare semnificativă. Pentru a aborda aceste provocări, știința datelor și inteligența artificială pot analiza datele utilizatorilor și pot identifica modele, care pot informa apoi luarea deciziilor cu privire la curatarea conținutului, recomandările personalizate și moderarea conținutului. Algoritmii de învățare automată pot clasifica autenticitatea știrilor și pot separa știrile false de cele reale.

2. Sănătate: 

Îmbunătățirea rezultatelor pacienților, reducerea costurilor și anticiparea focarelor de boli sunt toate provocări semnificative în industria sănătății. Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza datele pacienților și pentru a identifica modele care informează deciziile de tratament. De exemplu, analizând istoricul medical al unui pacient și alte date relevante, un model de învățare automată ar putea prezice probabilitatea acestora de a dezvolta o afecțiune specifică și ar putea ajuta medicii să ia decizii de tratament mai informate. În plus, instrumentele bazate pe inteligență artificială pot monitoriza pacienții de la distanță, ceea ce ar putea ajuta la reducerea costurilor și la îmbunătățirea rezultatelor pacientului.

3. Finanțe: 

Predicția tendințelor pieței, detectarea activității frauduloase și tranzacționarea automată sunt toate provocări semnificative în industria financiară. Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza datele financiare și pentru a identifica modele care pot fi folosite pentru a informa deciziile de investiții, pentru a detecta activități frauduloase și pentru a automatiza tranzacționarea.

4. Comerț electronic: 

În industria comerțului electronic, anticiparea comportamentului clienților, optimizarea recomandărilor de produse și detectarea activităților frauduloase sunt toate provocări majore. Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza datele clienților și pentru a prezice achizițiile de produse, ceea ce poate informa recomandările de produse și strategiile de marketing. În plus, algoritmii de învățare automată pot identifica tiparele de activitate frauduloasă și pot detecta tranzacțiile frauduloase în timp real.

5. Fabricare: 

Una dintre provocările din industria de producție este anticiparea defecțiunilor echipamentelor, optimizarea proceselor de producție și îmbunătățirea eficienței lanțului de aprovizionare. Știința datelor și inteligența artificială pot fi utilizate pentru a analiza datele de la echipamentele de producție și pentru a identifica modele care pot informa deciziile cu privire la momentul în care trebuie efectuată întreținerea, optimizarea proceselor de producție și îmbunătățirea eficienței lanțului de aprovizionare.

6. Transport: 

Optimizarea rutelor și orarelor, prezicerea tiparelor de trafic și îmbunătățirea siguranței sunt provocări majore în industria transporturilor. Știința datelor și inteligența artificială pot analiza GPS și datele senzorilor de trafic pentru a optimiza rutele și orarele, pentru a prezice tiparele de trafic și pentru a identifica potențiale accidente sau defecțiuni. Acest lucru poate ajuta companiile de transport să își planifice și să-și optimizeze rutele, să își îmbunătățească eficiența operațiunilor și să asigure siguranța pasagerilor și șoferilor.

7. Energie: 

În industria energetică, anticiparea cererii, optimizarea producției și distribuției și îmbunătățirea eficienței sunt toate provocări semnificative. Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza datele despre modelele de consum de energie, pentru a anticipa cererea și pentru a optimiza producția și distribuția. În plus, sistemele alimentate cu inteligență artificială pot fi folosite pentru a gestiona sursele de energie regenerabilă, cum ar fi eolianul și solarul, pentru a îmbunătăți eficiența generală a sistemului energetic.

8. Agricultură: 

În agricultură, anticiparea randamentelor culturilor, optimizarea irigațiilor și fertilizării și prezicerea modelelor meteorologice sunt toate provocări semnificative. Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza datele din imaginile satelitare, senzorii de sol și datele meteorologice pentru a optimiza gestionarea culturilor și a prezice recoltele. Acest lucru poate ajuta fermierii să ia decizii informate cu privire la momentul în care să planteze, când să fertilizeze și cum să-și iriga culturile, ceea ce duce la randamente mai mari și la costuri mai mici.

9. Educație: 

Personalizarea învățării, anticiparea performanței elevilor și detectarea plagiatului sunt provocări majore în industria educației. Știința datelor și IA pot fi folosite pentru a analiza datele studenților și pentru a crea planuri de învățare personalizate, pentru a prezice performanța și pentru a detecta plagiatul. Acest lucru îi poate ajuta pe educatori să creeze experiențe de învățare adaptate nevoilor și abilităților fiecărui elev, ceea ce duce la rezultate mai bune și o satisfacție mai mare a elevilor.

10. Publicitate: 

În publicitate, direcționarea publicității, anticiparea eficienței anunțurilor și detectarea activității frauduloase sunt toate provocări semnificative. Știința datelor și inteligența artificială pot fi folosite pentru a analiza datele utilizatorilor și pentru a optimiza direcționarea anunțurilor, pentru a prezice eficacitatea anunțurilor și pentru a detecta activitățile frauduloase. Acest lucru îi poate ajuta pe agenții de publicitate să creeze campanii mai eficiente, care să ajungă la publicul potrivit și să obțină rezultate mai bune.

11. Imobiliare: 

În industria imobiliară, anticiparea valorilor proprietăților, identificarea tendințelor pieței și detectarea activităților frauduloase sunt toate provocări majore. Știința datelor și inteligența artificială pot analiza datele proprietăților și pot prezice valori, pot identifica tendințele pieței și pot detecta activități frauduloase. Acest lucru poate ajuta profesioniștii imobiliari să ia decizii mai informate cu privire la cumpărarea și vânzarea proprietăților, ceea ce duce la rezultate mai bune pentru cumpărători și vânzători.

12. Monitorizarea mediului: 

În industria monitorizării mediului, prezicerea modelelor meteorologice, identificarea surselor de poluare și optimizarea utilizării resurselor sunt toate provocări majore. Știința datelor și inteligența artificială pot analiza senzorii meteorologici și datele de imagini din satelit pentru a prezice tiparele vremii, a identifica sursele de poluare și a optimiza utilizarea resurselor. Acest lucru poate ajuta organizațiile să planifice pentru evenimentele meteorologice, să localizeze sursele de poluare și să reducă la minimum consumul de resurse, ceea ce duce la un mediu mai durabil și la îmbunătățirea calității generale a vieții.

Traiectoria locului de muncă pentru un Data Scientist în India

1. Interna: Ca stagiar, un Data Scientist din India poate lucra la proiecte mici sau poate ajuta membrii seniori ai echipei cu sarcini de analiză a datelor.
2. Om de stiinta de date: Un Data Scientist din India poate fi responsabil pentru proiectarea și implementarea soluțiilor bazate pe date pentru problemele de afaceri, cum ar fi construirea de modele predictive sau analiza datelor clienților.
3. Sef de echipă Data Science: Un lider de echipă de știință a datelor din India poate fi responsabil de gestionarea și conducerea unei echipe de oameni de știință a datelor și de conducerea dezvoltării și execuției proiectelor bazate pe date.
4. Manager de Data Science: Un manager de știință a datelor din India poate supraveghea întreaga funcție de știință a datelor din cadrul unei companii, inclusiv stabilirea strategiei, gestionarea bugetelor și conducerea integrării științei datelor în operațiunile de afaceri.
5. Șef Data Scientist: Un cercetător șef de date din India poate conduce funcția de știință a datelor într-o întreagă organizație, inclusiv stabilirea viziunii generale și a strategiei pentru luarea deciziilor bazate pe date. De asemenea, aceștia pot fi responsabili pentru construirea și menținerea relațiilor cu părțile interesate cheie și pentru asigurarea faptului că funcția de știință a datelor este aliniată cu obiectivele și obiectivele generale ale organizației.

Top 10 locuri de muncă în știința datelor și inteligența artificială

1. Data Scientist: Responsabil pentru analiza și interpretarea seturilor de date complexe pentru a descoperi informații și a informa deciziile de afaceri.
2. Inginer mecanic de învățare: Proiectați, dezvoltați și implementați modele de învățare automată pentru a rezolva problemele din lumea reală.
3. Analist de informații de afaceri: Utilizați date și metode statistice pentru a dezvolta perspective și pentru a sprijini luarea deciziilor într-un mediu de afaceri.
4. Inginer de date: Construiți și mențineți infrastructura și sistemele de stocare și procesare a datelor pentru a sprijini oamenii de știință și analiștii de date.
5. Research Scientist: Dezvoltați și utilizați modele statistice și de învățare automată pentru a efectua cercetări și a rezolva probleme complexe în diverse domenii.
6. Mare inginer de date: Proiectați, construiți și mențineți infrastructura de stocare și procesare a datelor la scară largă.
7. Analist de date: Colectați, curățați și analizați date pentru a informa deciziile de afaceri și pentru a identifica tendințele și modelele.
8. Statistician: Utilizați metode și analize statistice pentru a ajuta la rezolvarea problemelor din domenii precum sănătatea, finanțele și sportul.
9. Arhitect de date: Proiectați și supravegheați infrastructura de date și dezvoltarea sistemelor pentru a vă asigura că îndeplinesc nevoile organizației.
10. Business Analyst: Utilizați analiza și modelarea datelor pentru a ajuta organizațiile să identifice și să rezolve problemele și să ia decizii bazate pe date.

Concluzie

Știința datelor și inteligența artificială sunt în creștere rapidă și domenii interesante care transformă modul în care procesăm, analizăm și dăm sens datelor. Deși au unele suprapuneri în ceea ce privește instrumentele și tehnicile, ele au și obiectivele și obiectivele lor unice. Data Science analizează și interpretează în primul rând datele pentru a extrage informații și pentru a informa luarea deciziilor. În schimb, AI se concentrează pe crearea de mașini inteligente care pot gândi și acționa ca oamenii.

Caracteristici cheie care fac ca Analytics Vidya să fie alegerea #1:

• Cel mai bun curriculum: Analytics Vidya cu 17 + module care acoperă de la A la Z a învățării automate. 
• Program detaliat: Pentru studenții și profesioniștii care doresc să intre sau să avanseze în domeniul științei datelor și AI, un program cuprinzător precum cel oferit de Analytics Vidhya poate fi o resursă valoroasă. 
• Asistență pentru plasare: serviciile programului de asistență pentru locuri de muncă și sprijinul în carieră pot ajuta la asigurarea unor locuri de muncă bune și salarii mai mari în domeniul științei datelor și AI. Mulțumim celor peste 100 de companii care participă la Unitățile de angajare ale AV.
• În ceea ce privește înscrierea la cursurile de știință a datelor online, Analytics Vidya este cunoscut pentru planurile sale de prețuri accesibile.

Legate de

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/01/data-science-and-artificial-intelligence-in-2023/