Science des données et intelligence artificielle (IA)

Si vous venez dans le groupe qui a mal interprété que la science des données et l'intelligence artificielle sont la même chose ? Eh bien, ce n'est pas le cas! La science des données et l'intelligence artificielle sont différentes.

La science des données est un domaine où nous appliquons les méthodes pour collecter, analyser et dériver des informations concluantes à partir des données pour le bien de l'entreprise.

D'autre part, l'IA est une sorte de développement ou d'intelligence de machines qui imitent l'intelligence humaine.

Cet article détaille la science des données et l'intelligence artificielle et leurs aspects connexes.

Qu'est-ce que la science des données? 

La science des données est un élément vital de nombreuses entreprises. La science des données produit des quantités massives de données utilisées dans l'industrie informatique. 

La science des données est principalement définie comme le domaine d'étude qui traite des outils et des techniques modernes.

Il est utilisé pour obtenir des informations utiles et prendre des décisions commerciales, aidant ainsi l'entreprise à prospérer. Un simple cours de science des données peut rendre l'apprentissage plus facile et plus efficace.

Cycle de vie de la science des données 

Le cycle de vie de la science des données se compose de cinq étapes. Ils sont les suivants : 

1. Capture : Cette étape comprend la collecte de données brutes structurées et non structurées. La scène a différents facteurs comme l'acquisition de données, l'entrée, la réception du signal, etc. 

2. Entretenir : Cette étape reprend les données brutes et les met sous une forme qui peut être utilisée ultérieurement. Cela comprend l'entreposage de données, le nettoyage des données, le traitement des données, etc. 

3. Traitement: Au stade du traitement, les scientifiques des données prennent les données préparées et examinent leurs modèles.

Cela les aide à déterminer l'utilité du traitement dans l'analyse prédictive. L'étape de traitement comprend l'exploration de données, le regroupement, la synthèse des données, etc. 

4. Analyse : L'analyse est le cycle de vie le plus important de la science des données. Cette étape impliquait l'analyse de données dans le text mining, la régression, l'analyse prédictive, l'analyse qualitative, etc.

5. La communication: La communication de données, la prise de décision, l'informatique décisionnelle, etc., sont des aspects importants de l'étape de la communication.

Il s'agit de la dernière étape du cycle de vie de la science des données, au cours de laquelle les analystes analysent les données dans des tableaux, des graphiques, des rapports, etc.

Maintenant, il y a certaines conditions préalables à la science des données. Jetons un coup d'œil à eux. 

Prérequis pour la science des données 

Il existe divers concepts techniques qu'un candidat doit connaître avant de poursuivre une carrière en science des données. Regarde! 

1. Apprentissage machine 

Si quelqu'un veut devenir un data scientist, il doit avoir une grande connaissance de l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique est l'épine dorsale de tous les concepts d'un scientifique des données. Une solide compréhension de l'apprentissage automatique peut beaucoup aider les candidats ! 

2. Modélisation 

De nombreux modèles mathématiques vous permettent de faire des prédictions et des calculs rapides sur ce que le candidat sait de la science des données.

La modélisation fait partie intégrante de l'apprentissage automatique qui comprend l'identification des algorithmes pour résoudre un problème donné.   

3. Statistiques 

Les statistiques sont connues comme le cœur de la science des données. Un bastion sur les statistiques peut aider à acquérir de l'intellect et des résultats significatifs. 

4. La programmation 

L'une des principales conditions préalables à la science des données est la compétence en programmation. Un candidat doit connaître certaines compétences en programmation pour exécuter un projet de science des données.

Le langage de programmation le plus courant que les candidats peuvent facilement apprendre est Python.

Python est très populaire car on peut facilement le comprendre et peut prendre en charge plusieurs bibliothèques d'apprentissage automatique et de science des données. 

5. Base de données 

Un data scientist performant doit avoir une connaissance complète du fonctionnement des bases de données et de la manière dont on peut les gérer. 

Un candidat peut postuler à plusieurs formations pour acquérir les compétences du data scientist. Il faut savoir le frais de cours de science des données en Inde avant de postuler à un cours.

Un data scientist détermine le bon ensemble de données et de variables pour collecter et extraire des données. Ces scientifiques analysent et identifient les modèles et les tendances pour trouver des solutions à plusieurs problèmes. 

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui comprend la construction de machines intelligentes capables d'accomplir des tâches et de mieux performer.

Les systèmes informatiques exécutent des tâches qui nécessitent l'intelligence humaine. C'est ça l'Intelligence Artificielle ! 

Types d'intelligence artificielle 

Il existe quatre types d'intelligence artificielle :

1. Machines réactives : 

Les machines réactives sont une forme d'intelligence artificielle qui effectue des opérations de base. Dans ce type, aucun apprentissage n'a lieu. L'apprentissage automatique exécute les fonctions qui nécessitent l'intelligence humaine. 

Maintenant, il existe des modèles d'apprentissage automatique statiques qui sont réactifs. L'architecture de ces modèles est très simple et peut être trouvée sur le Web.

Ces modèles peuvent être téléchargés, échangés et chargés dans la boîte à outils des développeurs.  

2. Mémoire limitée : 

La capacité limitée est définie comme la capacité de l'intelligence artificielle à stocker des données et des prédictions passées.

Avec peu de mémoire, l'architecture de l'apprentissage automatique peut devenir très complexe et difficile à comprendre.

Chaque modèle nécessite une mémoire limitée pour les types de machines réactives. Il existe trois types de mémoire limitée : l'apprentissage par renforcement, la mémoire longue à court terme et les réseaux génératifs évolutifs. 

3. Théorie de l'esprit :

Nous n'avons pas encore atteint le type de théorie de l'esprit de l'intelligence artificielle. À l'heure actuelle, nous n'avons que les deux types d'intelligence artificielle ci-dessus.

La théorie de l'esprit s'observe principalement dans les voitures autonomes. Dans de telles voitures, l'intelligence artificielle pourra interagir avec les pensées et les émotions des êtres humains. 

Les modèles d'apprentissage automatique font beaucoup pour que les entreprises et les individus interagissent et accomplissent des tâches. 

4. Conscience de soi : 

On dit que l'intelligence artificielle deviendra consciente d'elle-même à l'avenir. Ce type d'intelligence artificielle existe dans les histoires jusqu'à présent.

Une intelligence artificielle consciente d'elle-même peut fonctionner et exister de manière indépendante en accomplissant les tâches des êtres humains. Que se passera-t-il dans le futur? Personne ne sait! 

Avantages de l'intelligence artificielle 

1. Automatisation: 

L'automatisation est l'un des principaux avantages de l'IA. Elle a un impact significatif sur la communication, les produits de consommation, le transport, etc. L'automatisation se traduit par une productivité accrue et des délais de livraison réduits. 

2. Expérience client améliorée :

L'IA peut aider les entreprises à répondre très rapidement aux demandes des consommateurs.

L'IA dispose d'une technologie de traitement du langage naturel qui génère des messages personnalisés pour que les consommateurs trouvent la meilleure solution à leurs problèmes. Cela améliore l'expérience du consommateur et se traduit par la croissance de l'entreprise. 

3. Avancées médicales : 

Les solutions d'IA aident le secteur de la santé en fournissant des services tels que le diagnostic clinique, le suivi des patients et la suggestion de traitements sans que le patient ne se rende à la clinique.

L'IA aide également à déterminer les effets et les résultats futurs de différentes maladies. 

4. Minimiser les erreurs : 

L'IA aide à minimiser les erreurs que les humains commettent habituellement. Les systèmes numériques deviennent plus efficaces et sont moins susceptibles de créer des problèmes dans le traitement des données et d'autres procédures. 

5. Prise de décision intelligente : 

L'IA a été utilisée pour prendre des décisions commerciales plus intelligentes, contrairement aux humains. L'IA aide à coordonner la livraison des données, à analyser les tendances, la cohérence des données, etc.

L'IA devrait être programmée pour imiter les humains ; sinon, il ne pourra pas prendre de meilleures décisions. 

Donc, ce sont toutes des informations concernant la science des données et l'intelligence artificielle. La science des données et l'intelligence artificielle sont différentes l'une de l'autre.

Conclusion:

La principale différence entre la science des données et l'IA est que la science des données est une vaste discipline qui inclut l'intelligence artificielle. D'autre part, l'intelligence artificielle est un domaine de niche de la science des données.

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Avec l'aide de ces cours, vous pouvez maîtriser les outils et les techniques de la science des données. Alors, ne réfléchissez pas trop et postulez à ces cours de certification dès aujourd'hui.

Génial ; J'espère que cet article répond à votre question.

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Pascal Uchechukwu
Pascal Uchechukwu

Paschal Uchechukwu Christain est un rédacteur SEO professionnel et passionné sur l'éducation, y compris l'école à la maison, les conseils universitaires, le lycée et les voyages.

Il écrit des articles depuis plus de 5 ans. Il est le directeur du contenu chez School & Travel.

Paschal Uchechukwu Christain est titulaire d'un diplôme en informatique d'une institution réputée. En outre, il est passionné par le fait d’aider les gens à accéder aux opportunités de gagner de l’argent en ligne.

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