Data Science und Künstliche Intelligenz (KI): Schlüsselvergleiche
Sehen Sie sich hier alle On-Demand-Sitzungen des Smart Security Summit an.
Inhalt Was ist Datenwissenschaft? Was ist Künstliche Intelligenz? Data Science vs. künstliche Intelligenz: Wesentliche Gemeinsamkeiten und UnterschiedeDatenwissenschaft und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei sich ergänzende Technologien im modernen technologischen Umfeld. Data Science organisiert und analysiert die großen, oft unterschiedlich strukturierten Datensätze, die häufig KI-Algorithmen antreiben. KI-Tools können auch im Data-Science-Prozess verwendet werden.
Wie VentureBeat erklärte: „Data Science ist die Anwendung wissenschaftlicher und mathematischer Techniken auf die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Insbesondere ist sie für die zunehmend angewandten Prozesse von Data Mining, d-Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) bekannt geworden zu sehr großen („großen“) und oft heterogenen Sätzen halbstrukturierter und unstrukturierter Datensätze.
Und während KI „darauf abzielt, Technologie so zu trainieren, dass sie die Fähigkeiten von Menschen genau nachahmt oder – in einigen Fällen – übertrifft“, verlässt sie sich heute auf etwas brutales „Lernen“ aus sehr großen Datensätzen, das ein Datenwissenschaftler oder ein ähnlicher Fachmann leistet hat organisierte und geschriebene oder geführte Algorithmen, um sie auf eine relativ kleine Anwendung anzuwenden.
Zum Beispiel kann ein Datenwissenschaftler für die Integration von Echtzeitdaten-Feeds zur wirtschaftlichen und physischen Umgebung und von Verbraucherstimmungs-Feeds in sozialen Medien mit betrieblichen Nachfragedaten, Lieferung, Beschaffung und Fertigung verantwortlich sein. Ein Datenwissenschaftler kann auch KI-Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) schreiben und verwenden, um die Reaktion des Unternehmens auf diese verschiedenen Faktoren zu optimieren und vorherzusagen.
FallSmart Security Summit auf Abruf
Erfahren Sie mehr über die wesentliche Rolle von KI und ML in der Cybersicherheit und branchenspezifische Fallstudien. Sehen Sie sich noch heute die On-Demand-Sitzungen an.
Schau hier Was ist Datenwissenschaft?Data Science befasst sich mit großen Datenmengen und kombiniert Werkzeuge wie Mathematik und Statistik mit modernen Techniken wie spezialisierter Programmierung, Advanced Analytics und ML, um Muster zu entdecken und daraus Erkenntnisse abzuleiten. wertvolle Informationen, die die Entscheidungsfindung und strategische Planung leiten und andere Prozesse.
Die Disziplin wendet ML auf Zahlen, Bilder, Audio, Video, Text usw. an. um prädiktive und präskriptive Ergebnisse zu erzielen.
Der Data-Science-Lebenszyklus besteht aus mehreren Phasen:
Datenerfassung: Dies beinhaltet die Erfassung roher, strukturierter und unstrukturierter Daten, einschließlich Kundendaten, Protokolldateien, Video, Audio, Bilder, Internet der Dinge (IoT), soziale Medien und vieles mehr. Daten können aus einer Vielzahl relevanter Quellen mit verschiedenen Methoden extrahiert werden, z. B. Web Scraping, manuelle Eingabe und Echtzeitdaten, die von Systemen und Geräten gestreamt werden.
Datenverarbeitung und -speicherung: Dies umfasst das Bereinigen, Transformieren und Sortieren von Daten mithilfe von ETL-Modellen (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder anderen Datenintegrationsmethoden.
Sehen Sie sich hier alle On-Demand-Sitzungen des Smart Security Summit an.
Inhalt Was ist Datenwissenschaft? Was ist Künstliche Intelligenz? Data Science vs. künstliche Intelligenz: Wesentliche Gemeinsamkeiten und UnterschiedeDatenwissenschaft und künstliche Intelligenz (KI) sind zwei sich ergänzende Technologien im modernen technologischen Umfeld. Data Science organisiert und analysiert die großen, oft unterschiedlich strukturierten Datensätze, die häufig KI-Algorithmen antreiben. KI-Tools können auch im Data-Science-Prozess verwendet werden.
Wie VentureBeat erklärte: „Data Science ist die Anwendung wissenschaftlicher und mathematischer Techniken auf die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Insbesondere ist sie für die zunehmend angewandten Prozesse von Data Mining, d-Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) bekannt geworden zu sehr großen („großen“) und oft heterogenen Sätzen halbstrukturierter und unstrukturierter Datensätze.
Und während KI „darauf abzielt, Technologie so zu trainieren, dass sie die Fähigkeiten von Menschen genau nachahmt oder – in einigen Fällen – übertrifft“, verlässt sie sich heute auf etwas brutales „Lernen“ aus sehr großen Datensätzen, das ein Datenwissenschaftler oder ein ähnlicher Fachmann leistet hat organisierte und geschriebene oder geführte Algorithmen, um sie auf eine relativ kleine Anwendung anzuwenden.
Zum Beispiel kann ein Datenwissenschaftler für die Integration von Echtzeitdaten-Feeds zur wirtschaftlichen und physischen Umgebung und von Verbraucherstimmungs-Feeds in sozialen Medien mit betrieblichen Nachfragedaten, Lieferung, Beschaffung und Fertigung verantwortlich sein. Ein Datenwissenschaftler kann auch KI-Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) schreiben und verwenden, um die Reaktion des Unternehmens auf diese verschiedenen Faktoren zu optimieren und vorherzusagen.
FallSmart Security Summit auf Abruf
Erfahren Sie mehr über die wesentliche Rolle von KI und ML in der Cybersicherheit und branchenspezifische Fallstudien. Sehen Sie sich noch heute die On-Demand-Sitzungen an.
Schau hier Was ist Datenwissenschaft?Data Science befasst sich mit großen Datenmengen und kombiniert Werkzeuge wie Mathematik und Statistik mit modernen Techniken wie spezialisierter Programmierung, Advanced Analytics und ML, um Muster zu entdecken und daraus Erkenntnisse abzuleiten. wertvolle Informationen, die die Entscheidungsfindung und strategische Planung leiten und andere Prozesse.
Die Disziplin wendet ML auf Zahlen, Bilder, Audio, Video, Text usw. an. um prädiktive und präskriptive Ergebnisse zu erzielen.
Der Data-Science-Lebenszyklus besteht aus mehreren Phasen:
Datenerfassung: Dies beinhaltet die Erfassung roher, strukturierter und unstrukturierter Daten, einschließlich Kundendaten, Protokolldateien, Video, Audio, Bilder, Internet der Dinge (IoT), soziale Medien und vieles mehr. Daten können aus einer Vielzahl relevanter Quellen mit verschiedenen Methoden extrahiert werden, z. B. Web Scraping, manuelle Eingabe und Echtzeitdaten, die von Systemen und Geräten gestreamt werden.
Datenverarbeitung und -speicherung: Dies umfasst das Bereinigen, Transformieren und Sortieren von Daten mithilfe von ETL-Modellen (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder anderen Datenintegrationsmethoden.
What's Your Reaction?
