Выбираем между DS и AI

Специализации наука о данных (Data Science) и искусственный интеллект (artificial intelligence) похожи, и у начинающих специалистов может возникнуть путаница. В этой статье мы рассмотри сходства и различия этих направлений, используемые инструменты и требования, которые предъявляются к специалистам.

В целом, выбор между специализацией в области науки о данных и искусственного интеллекта сводится к вашим интересам и задачам, которые вы хотите решать. Если вам нравится анализировать данные, выявлять закономерности и принимать решения на основе данных, наука о данных может быть для вас подходящим вариантом. Но если вы хотите создавать системы, способные учиться, адаптироваться и принимать решения самостоятельно, то вам лучше заняться искусственным интеллектом.

Наука о данных фокусируется на извлечении значимых выводов из данных. Специалист по работе с данными отвечает за разработку наборов данных, построение моделей для анализа данных, выявление закономерностей и решение сложных проблем, чтобы помочь предприятиям принимать более обоснованные решения. Для этого используется статистический анализ и различные методы машинного обучения, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение.

В отличие от Data Science, искусственный интеллект занимается разработкой интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи включают распознавание образов, прогнозный анализ и перевод языка. Здесь разрабатываются алгоритмы для обучения и решения проблем без постоянного вмешательства человека.

Основное направление

При обсуждении науки о данных и ИИ многие часто путают эти понятия. Хотя у них есть сходства, их цели, инструменты и методы различаются. Одно из главных отличий науки о данных от ИИ заключается в том, на чём они в основном сосредоточены. Наука о данных фокусируется на выявлении закономерностей и решении проблем с помощью анализа данных. Она использует структурированные данные, такие как базы данных клиентов, для выявления закономерностей и решения сложных проблем. Вы будете использовать передовые инструменты и методы машинного обучения, такие как компьютерное зрение, для работы с неструктурированными данными, например с видео и изображениями.

Если вы выберете науку о данных, вы будете работать над извлечением ценных идей из данных. Например, специалист по анализу данных, работающий в финансовой сфере, будет использовать обнаружение аномалий для анализа транзакционных данных. Это помогает в выявлении мошенничества и оценке рисков, например, необычных попыток входа в систему.

В отличие от DS, если вы выберете искусственный интеллект, вы сосредоточитесь на создании систем, имитирующих человеческий интеллект, таких как обучение, рассуждение и решение проблем. Он использует структурированные и неструктурированные данные, чтобы позволить машинам выполнять такие задачи, как распознавание образов на изображениях и в речи, а также обработка естественного языка. Например, виртуальные помощники ИИ, могут слушать и отвечать на то, что вы говорите. Они используют модели обработки естественного языка (NLP) для распознавания и понимания вашего голоса (человеческого языка). Это позволяет легко задавать вопросы и получать ответы, просто разговаривая.

Основные обязанности специалистов

У специалистов по анализу данных и инженеров по искусственному интеллекту разные обязанности, отражающие их специализацию.

В обязанности специалиста по анализу данных входит сбор данных. Его основная задача — собрать большие объемы данных из различных источников, таких как базы данных. Например, специалист по анализу данных в сфере здравоохранения собирает и анализирует данные о пациентах для создания моделей, помогающих в диагностике заболеваний. Это упростит прогнозирование результатов лечения пациентов и улучшит планы лечения.

После сбора всех данных следующим шагом является их очистка. Это означает удаление ошибок из исходных данных для подготовки их к анализу. Затем необходимо проанализировать данные для выявления закономерностей и тенденций. Для этого используется статистический анализ и методы машинного обучения, такие как кластеризация.

После этого создаются прогностические модели необходимые для прогнозирования будущего на основе исторических данных. Например, такая компания, как Netflix, использует прогностические модели, чтобы предлагать вам телешоу и фильмы. Специалист по анализу данных проанализирует ваши прошлые данные, чтобы узнать, какие сериалы вы смотрели, как вы их оценивали и многое другое. Затем он использует эти данные для построения модели, которая будет предлагать похожие сериалы, которые вам понравятся.

И, наконец, визуализация данных — это представление сложных данных в визуальном формате. Специалист по анализу данных использует инструменты визуализации данных, такие как Tableau и Power BI, чтобы представить данные таким образом, чтобы каждый член команды их понял.

С другой стороны, ИИ включает в себя различные обязанности, такие как проектирование, обучение и тестирование моделей ИИ.

Инженер ИИ должен также собирать, очищать, анализировать и работать с большими объемами данных для обучения и тестирования моделей ИИ (т.е. моделей машинного обучения). Это позволяет вам проверить, подходят ли данные для модели ИИ, и выявить любые проблемы, которые могут помешать обучению.

Помимо этого, специалист по ИИ отвечает за разработку алгоритмов, позволяющих машинам обучаться на основе данных с использованием методов машинного обучения, таких как компьютерное зрение и нейронные сети. Например, автомобильная промышленность использует искусственный интеллект для создания беспилотных автомобилей. Они используют алгоритмы ИИ для анализа данных с датчиков, камер, радаров и лазеров, чтобы видеть, что их окружает.

Далее, инженер ИИ участвует в тестировании моделей, для того, чтобы убедиться в их надежности. Представьте, что вы разработали модель для выявления заболеваний на основе анализа медицинских изображений. Вы будете использовать изображения, которые модель ранее не видела, чтобы проверить ее точность в обнаружении заболеваний. Если она что-то упускает, это сигнал к корректировке до тех пор, пока она не станет лучше.

После создания модели специалисту необходимо убедиться, что она хорошо работает с другими системами. Это похоже на использование чат-бота на веб-сайте для обработки запросов клиентов, системы обнаружения мошенничества в банке для анализа транзакций или интеграции GPS-функций в беспилотные автомобили для навигации. Кроме того, вы будете отслеживать и поддерживать ее производительность и обновлять ее по мере необходимости.

Инструменты, которые вы будете использовать

Один из важных моментов, который следует учитывать при выборе между наукой о данных и искусственным интеллектом, — это инструменты, которые вы будете использовать. В науке о данных необходимо работать с языками программирования, такими как Python, R и SQL, для извлечения информации и анализа данных. Также потребуется использовать библиотеки Python, такие как Pandas, для обработки данных и NumPy для выполнения математических вычислений.

Для работы с большими данными специалисту потребуется использовать такие технологии как Hadoop. Кроме того, библиотеки машинного обучения, например TensorFlow, помогут вам разрабатывать сложные модели, а для визуализации потребуются такие инструменты визуализации данных как Tableau и Power BI.

С другой стороны, искусственному интеллекту требуются более продвинутые инструменты для работы. Здесь также потребуются языки программирования, такие как Java и Python, как и в науке о данных, но также необходимо будет сосредоточиться на фреймворках ИИ, таких как PyTorch, для обучения моделей deep learning, особенно нейронных сетей. Эти фреймворки могут выполнять различные задачи, такие как обучение с учителем (например, классификация изображений), обучение без учителя (например, обнаружение аномалий) и обучение с подкреплением (например, игра в игры), когда это необходимо.

Такие инструменты, как OpenCV, помогут в задачах компьютерного зрения, а библиотеки, такие как NLTK и spaCy, помогут в обработке естественного языка. Инженер по искусственному интеллекту работает со специализированным оборудованием, таким как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Эти инструменты обеспечивают вычислительную мощность для эффективного обучения больших нейронных сетей. Наконец, инженер ИИ работает с облачными платформами, такими как AWS и Google Cloud AI Platform, для развертывания и управления вашими моделями ИИ.

Чем отличаются необходимые навыки?

Теперь, когда вы знаете различия между наукой о данных и искусственным интеллектом, давайте рассмотрим необходимые навыки. Для специалиста по данным важно иметь прочное понимание следующих областей:

• Умение программировать на Python и SQL для анализа и обработки данных.

• Глубокое понимание статистики и математики для анализа и интерпретации данных.

• Хорошие навыки подготовки данных для очистки и организации наборов данных перед анализом.

• Умение использовать методы интеллектуального анализа данных для извлечения полезных закономерностей и выводов из больших наборов данных.

• Умение применять методы визуализации данных для представления ценных выводов с помощью таких инструментов, как Matplotlib или Tableau.

• Базовое понимание принципов и алгоритмов машинного обучения для применения прогнозной аналитики и решения бизнес-задач.

• Хорошие навыки критического мышления для анализа данных и предоставления решений бизнес-задач с использованием данных.

• Навыки для работы в области анализа данных и искусственного интеллекта

В свою очередь, инженер по искусственному интеллекту создает сложные системы ИИ, используя следующие навыки:

• Глубокие знания передовых концепций машинного обучения, включая нейронные сети, для создания моделей для таких задач, как распознавание изображений или обработка естественного языка.

• Владение навыками программирования (Python, C++, Java) для создания сложных алгоритмов.

• Понимание математики, например, линейной алгебры и исчисления, для разработки алгоритмов.

• Опыт работы с фреймворками, такими как TensorFlow и PyTorch, для создания и развертывания моделей ИИ.

• Знание компьютерного зрения и обработки естественного языка для создания интеллектуальных систем, которые понимают данные и взаимодействуют с ними.

Пересекаются ли наука о данных и искусственный интеллект?

Да, наука о данных и искусственный интеллект пересекаются. Наука о данных — это своего рода основа ИИ. Она предоставляет данные и аналитические выводы, необходимые для обучения и совершенствования моделей искусственного интеллекта.

Многие навыки пересекаются между наукой о данных и искусственным интеллектом. Например, умение хорошо программировать на Python, R и SQL важно в обеих областях. Обе области также нуждаются в знаниях в области машинного обучения, статистики и визуализации данных. Переход от науки о данных к ИИ или наоборот прост, поскольку они имеют много общего в навыках и инструментах.

Инструменты искусственного интеллекта могут облегчить специалистам по данным анализ данных и ускорить прогнозирование тенденций. Но мы, люди, осмысливаем все эти данные, помещаем их в контекст и используем для принятия решений в компании. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как конкурента, думайте о нем как о полезном инструменте, который может помочь вам улучшить свои навыки в науке о данных.

Заключение

Искусственный интеллект и наука о данных изменили то, как работают и принимают решения предприятия. Обе области предоставляют отличные возможности для трудоустройства, но необходимые для каждой из них навыки различаются. Понимание основ этих областей поможет вам выбрать правильный путь.

Речь не идет о том, чтобы выяснить, какая область лучше, а о выборе той, которая соответствует вашим целям, интересам и навыкам. Поэтому при выборе специализации уделите время тому, чтобы понять, что вас действительно интересует, прежде чем принимать какие-либо важные решения.

Если свести выбор между DS и AI к практике, то проблемы почти всегда одни и те же:
модели не воспроизводятся, окружение живёт своей жизнью, а ML остаётся набором разрозненных экспериментов вместо инженерного процесса. Теория понятна, но как это выглядит в реальной работе — не всегда.

В рамках профильных курсов мы разбираем именно эти узкие места — на бесплатных демо-уроков, которые проведут преподаватели курсов и которые можно использовать как точку входа или выравнивание базы:

• 22 декабря, 18:00 — ML как основа современного AI
  Записаться

• 24 декабря, 18:00 — Оптимизируем построение модели через Pipeline
  Записаться

• 14 января, 18:00 — Локальное окружение для начинающего ML-инженера
  Записаться