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我在下面重点介绍了一些常用的工具和技术： Python 和 R 是用于编码和统计分析的两种最流行的编程语言。 Tableau 和 Power BI 通常用于数据可视化。 机器学习模型、数据挖掘和自然语言处理（NLP）等技术可用于从复杂的数据集中获得更深刻的见解。 AWS 和 Azure 等云计算平台用于大规模处理数据。 数据科学的实际应用 正如我之前提到的，公司使用生成的数据来做出许多战略决策。现在，我将逐一描述这些数据在不同领域的用途。在医疗领域，数据科学可以预测疾病爆发，还可以定制患者治疗计划。 在金融行业，数据科学有助于评估个人信用风险并检测欺诈行为以维护安全。


零售商还使用数据科学来定制消费者体验并改善库存。 新加坡的号码 甚至政府也依靠它来制定适当的政策和城市规划。 因此，毫不夸张地说，数据科学由于其广泛的应用和活动范围，是我们现代社会中的一个重要工具。 什么是人工智能？ 人工智能是一个广泛的领域。它主要致力于创建能够执行与人类相似任务的系统。这些任务包括推理、解决问题、决策和学习。 人工智能是现代技术的一个基本组成部分，它超越了自动化，允许机器随着时间的推移而进化和适应。其应用范围广泛且影响深远，例如无人驾驶汽车或虚拟助手。人工智能具有改变行业和人类生活的巨大潜力。 AI领域概述 AI 包括多个专业领域，每个领域都解决独特的问题和活动。




让我们来研究一下其中三个领域。 自然语言处理 (NLP)：它专注于让机器理解、解释和响应人类语言。其应用包括语音助手，例如 Alexa 和 Siri。聊天机器人和翻译服务中也存在 NLP。 计算机视觉：它专数据。它常用于我们的日常技术，例如面部识别。它也用于更复杂和专业的技术，如医学成像。 机器人技术：这是最热门、最流行的人工智能领域。它专注于创造能够执行物理任务的智能机器。它结合了工程学和人工智能。它的两个著名应用是用于送货服务的自主无人机和用于制造业的工业机器人。 人工智能的实际应用 人工智能已经深度融入日常生活，比如，你可以使用人工智能驱动的谷歌地图来规划和优化你的旅行。