数据科学和人工智能的区别

数据科学： 1974 年，Peter Naur 提出将数据科学作为计算机科学的替代名称。数据科学是人工智能的一个子集。简单地说，数据科学是要分析的数据集合，我们代表它做出决定。它使用来自许多结构化和非结构化数据的科学方法、流程、算法和见解。从事数据科学工作的人被称为数据科学家。

人工智能： 在新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院的一次会议上，人工智能一词被创造出来(1956 年)。这是一种类似人类的智能，提供给机器像人类一样思考的机器。他们比人类更快地解决问题。语音识别、翻译工具等是人工智能的构建领域。人工智能就是机器学习深度学习等。我们可以在一定程度上模拟认知和人类理解。

数据科学	人工智能
数据科学是一个详细的过程，主要涉及预处理分析、可视化和预测。	AI(简称)是预测模型的实施，以预测未来的事件和趋势。
数据科学具有高度的科学加工性。	人工智能有很多高水平的复杂加工。
通过使用数据科学的概念，我们可以构建关于统计数据和数据事实的复杂模型。	通过使用人工智能，我们在一定程度上模拟了人类的认知理解。
数据科学使用数据分析和数据分析技术。	人工智能使用了很多机器学习技术。
数据科学的知识是为了发现数据中隐藏的模式和趋势而建立的。	人工智能的知识都是关于赋予数据模型一些自主权。
R、Python 等是数据科学中使用的工具。	TensorFlow、scikit-learn、Kaffee 等是 AI 中使用的工具。
数据科学的应用是广告、营销、医疗保健等。	人工智能的应用是机器人、自动化等。