机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？
数据科学是个广义的学科, Analytics data scientist(Type A)和Builder data scientist(Type B)有所不同，Type A Data Scientists在工作中遇到数据相关时可以写出不错的代码，但是并不必须是专家，这类data scientist可能专业是实验设计、预测、建模、统计推断或者其他统计学研究的典型部分。但是一般而言，数据科学家的工作产出可不是学术统计学有时候建议的那样“p-values and confidence intervals”(正如有时候传统的药物领域统计学家会用到那样)。在Google，Type A Data Scientists通常指统计学家、定量分析师、决策支持技术分析师或者数据科学家，可能还有其他的一些。
Type B Data Scientists是building data的。B类和A类有些相同的统计学背景，但他们还是更好的coders，可能有专业的软件工程的训练。他们主要对在产品中使用数据感兴趣，他们建立与用户交互的模型，通常是提供推荐的(产品、可能认识的人、广告电影、搜索结果之类)。
1.机器学习 vs 深度学习
在深度探讨machine learning和data science的联系之前，这里简要地讨论一下machine learning 和deep learning。machine learning是一套算法，来训练数据集做预测或者采取行动以使得系统最优化。举例来说，supervised classification algorithms被用来根据历史数据将想要贷款的客户分成预期好的和预期差的(good or bad prospects)。对于给定的任务(比如监督聚类)，需要的技术多种多样：naive Bayes、SVM、neural nets、ensembles、association rules、decision trees、logistic regression，或者是很多技术的组合。所有这些都是数据科学的子集。当这些算法自动化后，比如无人驾驶飞机或者无人驾驶汽车，这就叫AI了，或者说的具体一点，deep learning。如果采集的数据来自传感器并且通过互联网传播，那么这就是机器学习或数据科学或深度学习应用于物联网了。