您知道，了解用户是创造更好的产品和服务的关键部分，这些产品和服务是用户真正想要的，并且会一次又一次地使用。但是，您如何才能真正了解用户的需求和愿望，跟上趋势，或在趋势出现时识别它们？当然，通过数据。
在人工智能刚开始应用于数据分析时，存在一些固定的程序和算法，这些程序和算法都是“一刀切”的模式，可以根据用户的特定需求进行调整，但缺乏真正具有变革性效果的灵活性和定制化。
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这正是数据科学和人工智能发挥作用的地方。数据分析主要侧重于在处理数据后理解数据，并将其直观地呈现给利益相关者，而数据科学则负责实际创建用于收集、分类、分析和得出数据结论的系统。
数据科学领域与人工智能一起迅速发展，彻底改变了我们在使用人工智能时处理数据的方式。在本文中，我们将深入探讨数据科学和人工智能如何结合在一起，改变我们对数据的理解，以及哪些技能和工具可以添加到您的简历中。
数据科学与人工智能
尽管如今它们经常被混淆，因为它们的用途类似，但仍有一些关键的区别，这些区别对于理解两者如何协同工作以创造最佳的数据赋能结果至关重要：
- 它们的定义：
- 数据科学专注于从结构化和非结构化数据集中寻找答案，使用统计分析和机器学习来创建正确分析数据的系统。
- 人工智能更侧重于对计算机进行编程以模仿人类智能，训练它们像人类一样做出决策，并根据可用信息做出正确的决策。
- 它们的作用范围：
- 数据科学领域专注于分析数据和识别模式和趋势的结果，同时创建快速有效地分析大量数据的系统。
- 另一方面，人工智能领域主要思考如何最好地训练机器，使其像人类一样了解周围环境的全部内容，从而做出最像人类的决策。
- 他们的方法：
- 统计分析、机器学习、数据挖掘和数据分析都是数据科学过程的重要支柱。
- 机器学习、自然语言处理、机器人和计算机视觉都构成了人工智能领域。
- 他们的目标：
- 数据科学寻求利用其系统和算法从数据中获取洞察力，并根据需要构建和调整所述系统以获得最佳结果。
- 人工智能希望对系统和计算机进行足够好的训练，以便它们能够自行做出类似人类的决定并适应不断变化的情况。
- 它们的用途：
- 随着越来越多的公司意识到创建自己的系统来分析符合其需求的数据的价值，数据科学被广泛应用于各个领域。
- 人工智能在各个领域也越来越受欢迎，它的效率和自动化成为希望充分利用其所有优势的公司的一大卖点。
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数据科学与人工智能如何协同工作
如您所见，数据科学和人工智能有很多重叠之处，这是因为两者及其总体目标之间有很多相似之处。它们还在对方的发展中发挥着错综复杂的作用；例如，虽然数据科学寻求从数据中正确提取见解和模式，但数据是训练人工智能系统以某种方式工作或行动的一个绝对关键的方面。
由于对数据的高度依赖，两者都使用机器学习、统计分析和数据挖掘来实现结果，并具有相似的预期结果：他们希望使用数据来改进整体流程并实现目标。
随着世界越来越依赖数据，它们的应用也将 爱沙尼亚电报号码数据 继续融合，越来越多的行业选择优先考虑数据科学和人工智能。
现在您已经了解了两者之间的相似之处以及它们如何以互补的方式工作，让我们深入了解一些您可以掌握的技能和工具，为您利用数据科学技能 进入人工智能领域做好准备。
人工智能数据科学的技能和工具
为了充分利用数据科学和人工智能结合所带来的潜力，将以下技能和工具添加到您的技能库中将使您成为一名出色的候选人。
编程语言
任何人工智能或数据科学工具的背后都是编 将潜在客户放入桶中并触发电子邮件营销 程语言；开发人员使用的特定语言定义了构建该工具的代码，如果您有兴趣创建自己的工具，则需要熟练掌握常见的人工智能编程语言，例如 Python、Java、C++ 和 SQL。
虽然这些都是人工智能领域的常见编程语言，但最常见的是 Python，所以如果你想快速入门，这绝对是最佳选择。
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数据分析
为了充分利用您的数据模型，您需要知道如何理解您面前的数据，并学习如何使用 SAS、R 和 Hive 等数据工具，这将有助于推动您的数据技能朝着正确的方向发展。
不要仅仅停留在实际的数据分析步骤：投资于数据清理和组织技能可以帮助您开始项目并掌握扎实的数据可视化知识，并帮助您向利益相关者展示您的研究结果。
深度学习和自然语言处理
人工智能领域的主要焦点是达到机器可以像人类一样理解、响应 巴哈马商业指南 和反应的程度，而深度学习和自然语言处理是其中的关键部分。
当你开始关注人工智能的特定领域时，例如当出现口音、俚语和方言时对人类语音的理解，你就会明白创建可以在几秒钟内提供所需输出的工具的复杂性。
统计数据
您知道数据是做出正确决策的关键，但您如何考虑数据的“可能”，例如错误数据、人为错误、反应偏差和不确定性？好吧，要从事数据科学工作，您必须对统计学及其相关领域（例如概率和决策）有扎实的了解。
由于变化的变量太多，我们永远无法准确预测某人 100% 的时间会做什么，但扎实的统计学基础将确保您在得出结论时涵盖所有基础。