FPR3346501R1012  数据科学与人工智能:主要区别

当谈到数据科学和人工智能(人工智能)，你会经常发现两个技能路径之间有很多交集。人工智能有许多子集，比如机器学习和深度学习，以及数据科学利用这些技术来解释和分析数据，发现模式，做出预测，并产生洞察力。因此，在人工智能和数据科学之间做出决定可能很棘手。

另一方面，像ML这样的技术依赖于强大的数据科学实践来确保干净、高质量，并且相关数据正在训练ML算法和系统。更不用说数据科学是一个跨学科的领域，经常融合了人工智能和人工智能的知识，以及许多人工智能职业，如安人工智能工程师，要求数据科学家技能.

所以很容易开始思考——从哪里开始？对于那些了解对数据科学和人工智能技能的需求正在飙升并希望加入其中的人来说，这是一个特别紧迫的问题。

答案没有对错，也没有基本的等级。但是，某些工作角色所需的知识和技能的关键差异将最终决定你的熟练程度和职业规划。

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