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随着技术不断发展，人工智能(AI)已成为现代世界最具决定性的工具之一，尤其是在数据科学领域。人工智能与数据科学的集成，不仅改变了数据分析方式，还改变了新分析的可能性。
以下是人工智能进步实施后，给数据科学行业带来的变化。
1、自动化机器学习(Auto ML)
Auto ML可以说是将机器学习应用于数据的功能带给了普通消费者，因为它具有自动化过程的能力。这意味着，以前需要特定技能才能使用各种不同的算法和预测构建的高级计算机计算等功能，现在可以被更广泛的人群使用。
Auto ML工具可以执行数据转换、算法选择、参数调整，有时甚至可以解释结果，从而缩短了数据分析所需的时间，并增加了数据科学领域新手的可访问性。
2、高级预测分析
此外，机器学习通过包括深度学习和神经网络等技术，改进了预测分析。这些技术能够随着时间的推移不断适应和改进，从而提高了预测的准确性。例如，在医疗保健系统中，使用人工智能分析大数据可以高度准确地预测疾病发病率或疾病发生的趋势，从而支持针对每个患者采取独特的预防措施和其他干预措施。
3、自然语言处理(NLP)
AI将信息学与NLP结合起来，借助AI，数据科学家改变了与数据交互的方式。它们可用于将人类或自然语言翻译成计算机可理解的结构，从而能够从社交媒体帖子、电子邮件和其他文本中挖掘大数据。这些应用带来了一些选项，例如用于衡量一般人群意见的情绪分析，或可以根据用户请求管理客户支持问题的聊天机器人。
4、增强数据可视化
人工智能还为改进数据可视化技术做出了重大贡献，使其更具洞察力和互动性。人工智能为数据可视化平台所做的贡献是，现在可以分析以前收集的大数据的模式和相关性，然后清晰地呈现。它还帮助数据科学家以一种即使企业高管也容易理解的方式表达结果，同时使高管能够根据复杂的信息做出决策。
5、道德人工智能和偏见缓解
人工智能改变数据科学管理最重要的领域可能是，人们越来越关注道德人工智能和尽量减少偏见。人工智能本身并不偏颇，算法的偏颇程度取决于提供给它们的数据，因此人们更加关注创建能够防止和消除偏见的算法。这一点非常重要，尤其是在将人工智能用于直接影响人们生活的决策过程中时，例如：就业、信贷授予和警务。
总结
值得承认的是，人工智能作为数据科学工具的强化具有革命性意义。它不仅使数据处理和数据分析变得更容易，而且利用数据发现的可能性也得到了拓展。
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