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Comprendre les différences entre l'analyse de données et l'intelligence artificielle

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Cet article examine les différences et les similitudes entre l'analyse de données et l'intelligence artificielle, explique leurs objectifs, méthodes et domaines d'application. Il aborde également les perspectives de carrière dans ces domaines et comment AWS peut aider à leur mise en œuvre.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage

  • • points principaux

    • 1
      Explication claire des différences entre l'analyse de données et l'intelligence artificielle
    • 2
      Couverture étendue des méthodes et applications dans les deux domaines
    • 3
      Exemples pratiques d'application des technologies dans des scénarios réels

  • • perspectives uniques

    • 1
      L'analyse de données et l'intelligence artificielle ont des objectifs et des méthodes différents, ce qui est important pour comprendre leur application
    • 2
      AWS propose une large gamme d'outils pour l'analyse de données et le développement de solutions basées sur l'IA

  • • applications pratiques

    • Cet article fournit des informations utiles pour les professionnels cherchant à comprendre les différences entre l'analyse de données et l'IA, ainsi que comment utiliser AWS à ces fins.

  • • sujets clés

    • 1
      Différences entre l'analyse de données et l'intelligence artificielle
    • 2
      Méthodes d'analyse de données
    • 3
      Applications de l'intelligence artificielle

  • • idées clés

    • 1
      Analyse comparative des perspectives de carrière en analyse de données et en IA
    • 2
      Discussion des outils AWS pour soutenir l'analyse de données et l'IA

  • • résultats d'apprentissage

    • 1
      Compréhension des différences entre l'analyse de données et l'intelligence artificielle
    • 2
      Connaissance des méthodes et applications dans les deux domaines
    • 3
      Conscience des perspectives de carrière en analyse de données et en IA
exemples
tutoriels
exemples de code
visuels
fondamentaux
contenu avancé
conseils pratiques
meilleures pratiques

“ Introduction à l'analyse de données et à l'IA

L'analyse de données et l'IA reposent toutes deux sur des algorithmes et des méthodes pour traiter de grands ensembles de données. Elles partagent des objectifs communs, tels que les applications prédictives où les données historiques informent les résultats futurs. Par exemple, prédire les ventes en fonction des données passées est une tâche typique d'analyse de données, tandis que les véhicules autonomes utilisent l'IA pour calculer les distances et les vitesses afin d'éviter les collisions.

“ Principales différences entre l'analyse de données et l'IA

L'analyse de données est applicable dans des domaines tels que la prévision de la demande, la détection de fraude et l'évaluation des risques. En revanche, les applications de l'IA incluent la robotique, les chatbots et l'analyse d'images médicales. La polyvalence de l'IA lui permet de s'attaquer à un plus large éventail de problèmes par rapport à l'analyse de données traditionnelle.

“ Perspectives de carrière en analyse de données et en IA

AWS propose une suite complète de produits et de services pour l'analyse de données et l'IA, y compris Amazon SageMaker pour l'apprentissage automatique, Amazon Lex pour les chatbots et Amazon Rekognition pour l'analyse d'images. Ces outils permettent aux organisations de construire et de déployer efficacement des solutions basées sur les données.

 Lien original : https://aws.amazon.com/ru/compare/the-difference-between-data-science-and-ai/

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