数据科学和人工智能正在大力塑造我们的未来。虽然他们经常携手合作，但并非如此 同样的事情。数据科学专注于收集、组织和分析数据，以发现见解并指导决策。人工智能 (AI)专注于构建能够“思考”或自行决策的系统。
简而言之：
- 数据科学 = 从数据中学习
- AI = 自动学习并采取行动
两个字段都在需求量大，高薪，并带来令人兴奋的、面向未来的职业生涯。如果您正在两者之间做出决定 成为一个数据科学家或一个人工智能工程师，选择通常取决于您最兴奋的事情：在数据中寻找答案或 创建做出决策的系统。
数据科学与人工智能有何不同？
尽管人工智能和数据科学有重叠，但也有一些主要差异。
数据科学收集、处理和分析数据以了解模式，同时人工智能构建模型和算法，无需常数即可做出预测或决策 人工输入。
人工智能和数据科学的现实应用
人工智能和数据科学正在以多种日常方式进行部署，趋势是 预计将继续呈指数级增长。以下是几个示例 以及为什么使用数据科学和人工智能：
- 可以利用数据科学来预测客户购买习惯、分析健康趋势 改善医疗并预测天气模式。
- 人工智能可用于自动驾驶汽车导航系统、回答客户的聊天机器人 问题，以及推荐音乐、表演、旅游目的地等的人工智能助手 更多。
人工智能和数据科学的工具和技能
有些相似，有些不同。例如：
- 数据科学目前使用 SQL、Python、R、统计和数据可视化。
- 人工智能目前还使用 Python 以及 TensorFlow、PyTorch、深度学习、 计算机视觉和强化学习。
什么是数据科学？
数据科学就是转变原始数据转化为有用的知识。数据科学家从电子表格和科学数据等多种来源获取信息 传感器到社交媒体。然后，他们使用统计、编程和可视化 理解它并制定可行的建议。
示例：运动队可能会聘请数据科学家，通过使用 玩家统计数据和游戏镜头来制定策略。
什么是人工智能？
人工智能教会计算机像人类一样行动和决策，甚至更好。 人工智能系统识别语音、翻译语言、诊断疾病，甚至生成 艺术。
示例：医院的人工智能系统可能会立即检查 X 射线图像，标记任何东西 看起来不正常，这样医生就可以更快地检查。
数据科学和人工智能使用机器学习吗？
是的，这两个领域都使用机器学习。机器学习 (ML)是人工智能和数据科学之间的桥梁。
- 数据科学家使用机器学习找到更深层次的模式并根据数据进行预测。
- 人工智能工程师使用机器学习让他们的系统随着时间的推移变得更加智能。
例如，数据科学家可能会使用机器学习来预测哪些客户会取消预订 订阅，而人工智能工程师可能会构建一个聊天机器人来改进其答案 每次谈话。
数据科学家和人工智能专家的工作前景有何不同？
数据显示这两个角色都在蓬勃发展。
| 角色 | 就业增长 | 平均入门级工资（薪资标准） | 平均年薪 | 前 10% | 通用标题 |
|---|---|---|---|---|---|
| 数据科学家 | 2023-2033 (BLS) | 124,590 美元（BLS） | 194,410 美元（BLS） | 数据分析师、商业智能分析师、机器学习专家 | |
| 人工智能专家 | 2025 年第一季度同比 (Veritone) | (薪资表) | (薪资表) | AI 开发人员、计算机视觉工程师、NLP（自然语言处理）工程师 | |
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数据来自 payscale.com，访问日期为 2025 年 4 月。 数据来自(BLS)，日期为 2024 年 5 月。 |
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查看更多计算薪资信息.
这两个领域的工作满意度都很高 - 大约 75% 的分析专业人员 说他们喜欢他们的工作。虽然情况可能因工作地点和头衔而异， 人工智能角色可能会提供额外的福利，例如远程工作和慷慨的休假。
一种职业比另一种更好吗？
选择人工智能职业还是数据职业，没有一刀切的答案 科学。
- 如果满足以下条件，请选择数据科学您喜欢探索信息、寻找模式和交流见解。
- 如果满足以下条件，请选择人工智能工程您对构建能够自行决策和学习的系统感到兴奋。 了解更多信息人工智能如何影响职业.
两条道路都提供高薪、增长潜力以及从事有意义的工作的机会 项目。
学习数据科学与人工智能：我应该走哪条路？
问问自己：
- 我喜欢吗统计和解决问题？如果是这样，数据科学可能适合您。
- 我喜欢吗构建东西并编码？如果是这样，人工智能工程可能更适合。
许多学生修读以下课程：两个区域，因为机器学习和 Python 编程等技能在这两种职业中都很有价值。
数据科学和人工智能的未来
随着数据科学使用 AI 工具提高自动化程度，而需要数据的 AI 需要更强大的 和更强大的数据管道，这两个领域的联系越来越紧密。 未来的职业将包括更多混合角色，其中包括数据科学和人工智能医疗保健、气候科学、机器人等领域。