difference between data science vs computer science
Dozviete sa tu o rozdieloch a podobnostiach medzi dvoma disciplínami Data Science a Computer Science:
V tomto tutoriáli sú stručne vysvetlené disciplíny Data science a Computer science. Dozviete sa viac o rôznych možnostiach kariéry, ktoré sú k dispozícii pre tieto disciplíny, a ktoré vám pomôžu pri výbere možnosti kariéry podľa vášho záujmu.
Tieto dve disciplíny porovnáme a vysvetlíme ich rozdiely a podobnosti, aby sme im podrobne porozumeli.
najlepšia aplikácia na stiahnutie hudby z mp3 pre Android
Čo sa dozviete:
- Data Science vs. Computer Science
- Záver
Data Science vs. Computer Science
Dáta a informatika majú hlboký vzťah, pretože v podstate existujú veľké problémy s dátami, ktoré si vyžadujú efektívny (a spoľahlivý) výpočet. Počítačová veda sa zaoberá hlavne vývojom a softvérovým inžinierstvom. Dátová veda však využíva predmety ako matematika, štatistika a informatika.
[obrázok zdroj ]
Dátová veda využíva princípy počítačovej vedy a líši sa od predstáv o analýze a monitorovaní pri dosahovaní výsledkov súvisiacich s predikciou a simuláciou.
[obrázok zdroj ]
>> Kliknite tu prečítať si viac o dátovej vede a jej porovnaní s analýzou veľkých dát, aby sme pochopili multidisciplinárnu povahu dátovej vedy.
Veda o údajoch využíva strojové učenie a ďalšie techniky, ktoré prepájajú výpočtové problémy v oblasti údajov s algoritmickými záležitosťami v oblasti informatiky. Inými slovami, môžeme povedať, že informatika sa v dátovej vede používa na pochopenie digitálnych vzorcov v štruktúrovaných a neštruktúrovaných dátach a na zjednodušenie mnohých zložitých analytických úloh.
Algoritmický prístup počítačovej vedy sa zameriava na matematické základy numerického výpočtu a poskytuje odborníkom v oblasti nástrojov na vytváranie efektívnych algoritmov a optimalizáciu ich výsledkov.
V modernej dátovej vede, počnúc potrebnými zručnosťami v oblasti algoritmov a algoritmického modelovania, študujú študenti základy používania rôznych algoritmov a metód dolovania dát. Strojové učenie a dátová veda sú také nové a dynamické, že neexistuje žiadna základná veta, ktorá by ich mohla definovať.
Porovnanie dátovej vedy a informatiky
| Počítačová veda | Data Science |
|---|---|
| Vývojár aplikácií / systémov Web Developer Hardvérový inžinier Správca databázy Analytik počítačových systémov, Forenzný počítačový analytik, Analytik bezpečnosti informácií atď. | Analytik údajov Vedec dát Dátový inžinier Inžinier dátového skladu Obchodní analytici Analytický manažér Analytici obchodných informácií |
| Štúdium počítačov, ich dizajnu, architektúry. Zahŕňa softvérové a hardvérové prvky počítačov, strojov a zariadení. | Štúdium dát, ich typ, dolovanie dát, manipulácia. strojové učenie, predikcia, vizualizácia a simulácia |
| Hlavné oblasti použitia | |
| Počítače Databázy Siete Bezpečnosť Informatika Bioinformatika Programovacie jazyky Softvérové inžinierstvo Návrh algoritmu | Analýza veľkých dát Dátové inžinierstvo Strojové učenie Odporúčanie Analýza správania používateľa Analýza zákazníkov Prevádzková analýza Prediktívna analýza Detekcia podvodov a pod. |
| Prítomnosť v akademických kruhoch | |
| Existuje mnoho rokov na akademickej pôde | Prinášajú ho nedávno akademici |
| Kariérne možnosti | |
Možnosti kariéry v oblasti Data Science
Nájsť si správne zamestnanie je podstatnou vecou v živote väčšiny jednotlivcov. Je to však pomerne veľká snaha prelistovať všetky rozpustné definície a mätúce kariérne tituly v oblasti dátovej vedy.
[obrázok zdroj ]
Tu je zoznam niektorých najbežnejších názvov pracovných pozícií v tomto poli.
# 1) Dátový analytik
Je to vstupná práca v oblasti dátovej vedy. Ako analytik údajov dostane podnik otázky. Analytik údajov musí odpovedať na tie, ktoré sú založené na jeho schopnostiach v oblasti dolovania dát, vizualizácie údajov, pravdepodobnosti, štatistík a schopnosti predkladať zložité informácie ľahko zrozumiteľným spôsobom pomocou ovládacích panelov, grafov, grafov atď.
Navrhované čítanie = >> Rozdiely medzi dátovým analytikom a dátovým vedcom
# 2) Data Scientist
Ako vedec v oblasti údajov a ako senior človek potrebuje mať príslušné skúsenosti s narábaním s rozsiahlymi údajmi. Niektoré činnosti vedeckého pracovníka v oblasti údajov sú podobné ako činnosti analytika v oblasti údajov. Možným doplnkom je zručnosť používať strojové učenie. Vedci zaoberajúci sa údajmi navrhujú, vyvíjajú a vyvíjajú modely strojového učenia s cieľom vytvárať presné predpovede založené na údajoch z minulosti a v reálnom čase.
Vedci zaoberajúci sa údajmi zvyčajne pracujú nezávisle na tom, aby zistili vzorce informácií, ktoré by vedenie pravdepodobne nenašlo a mohlo urobiť v prospech spoločnosti.
# 3) Dátový inžinier
Dátoví inžinieri sú zodpovední za vytváranie a udržiavanie dátovej analytickej infraštruktúry a potrubí spoločnosti pomocou svojich schopností v oblasti pokročilých schopností SQL, správy systému, programovania a skriptovania na automatizáciu rôznych úloh.
>> Kliknite tu dozvedieť sa viac o dátovom analytikovi, dátovom vedcovi a dátovom inžinierovi.
Niektoré ďalšie pracovné pozície podobné tým, ktoré sú uvedené vyššie, sú Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistician, Systems Analyst a Business Analyst.
dvojnásobne prepojený zoznam implementácia v c ++
Kariérne možnosti v oblasti informatiky
Po dokončení vysokoškolského štúdia informatiky sú nižšie uvedené niektoré z najbežnejších pracovných miest, ktoré by niekto mohol nájsť:
# 1) Vývojár aplikácií / systémov
Vývojári softvéru sú kreatívni jedinci, ktorí sú zodpovední za návrh, vývoj a inštaláciu softvérových systémov. Majú zručnosti v oblasti vývoja softvéru, údržbu verzií a musia byť opatrní, aby zachytili malé chyby vo veľkej základni kódov. Kvalita riešenia problémov a riešenia zlomených kódov sa v kariére vývojárov nesmierne cení.
Spolu s technickými zručnosťami požadovanými pre vývoj softvéru musí človek tiež oznámiť svoje zistenia vedeniu a spolupracovať s ďalšími vývojármi a testermi.
# 2) Inžinier počítačového hardvéru
Počítačový systém sa skladá z dvoch hlavných prvkov, tj. Zo softvéru a hardvéru.
Inžinieri počítačového hardvéru sa zaoberajú procesmi navrhovania, testovania a výroby počítačov a ich komponentov súvisiacich s rôznymi subsystémami a elektronickým hardvérom, ako sú monitory, klávesnice, základné dosky, myši, zariadenia USB, firmvér OS (BIOS) a ďalšie komponenty ako senzory a akčné členy.
# 3) Webový vývojár
Webový vývojár má rovnaké zručnosti ako softvérový vývojár. Kódujú však aplikácie, ktoré sú spustené v prehliadači. To znamená, že webový vývojár potrebuje na vývoj frontendových častí webovej aplikácie znalosť HTML, CSS a JavaScript.
Aby sme navyše mohli rozvíjať časti backendu, ktoré sa starajú o interakciu s databázami a obchodnou logikou aplikácie, je potrebné poznať programovacie jazyky ako Perl, Python, PHP, Ruby, Java atď. Avšak nedávno s príchodom nových homogénne komíny, ako napríklad NodeJS, je možné zapisovať back-endové funkcie do JavaScriptu.
otázky a odpovede na pohovor s podporou desktopu pre úroveň l2 pdf
# 4) Správca databázy
Správca databázy je zodpovedný za chod a údržbu jedného alebo viacerých databázových systémov. Správcovia sa zvyčajne špecializujú na ukladanie a spracovanie údajov v databázach pomocou dotazov, spúšťačov a uložených procedúr a balíkov. Musia zabezpečiť bezpečnosť a dostupnosť údajov pre používateľov a ďalšie zainteresované strany.
Po počítačovej vede sú niektoré ďalšie štandardné možnosti kariéry: Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst, etc.
Kľúčové rozdiely - informatika vs.
Niektoré kritické rozdiely medzi informatikou a dátovou vedou súvisia s ich rozsahom a pracovnými úlohami súvisiacimi s týmito oblasťami.
Sú uvedené nižšie:
- Počítačová veda je viac o softvéri, strojoch a zariadeniach. Veda o údajoch však tieto aspekty využíva na dosahovanie výsledkov spracovaním údajov pomocou softvéru a výpočtových zariadení.
- Počítačová veda má aktivity spojené s vývojom a tvorbou výpočtovej techniky, ukladania dát a sietí, zatiaľ čo dátová veda má aktivity spojené s porozumením správania používateľov a organizácií.
- V informatike musí človek študovať počítačovú architektúru, softvérové algoritmy, návrh a implementáciu hardvéru a softvéru. V oblasti dátovej vedy je však potrebné preskúmať typy údajov, ako sú štruktúrované, neštruktúrované algoritmy a algoritmy strojového učenia, aby sa predpovedali a simulovali budúce výsledky.
Odporúčané čítanie = >> Rozdiel medzi Data Science, Big Data a Data Analytics
často kladené otázky
Otázka č. 1) Čo platí viac Data Science alebo Softvérové inžinierstvo?
Odpoveď: Dátová veda platí viac ako softvérové inžinierstvo. Softvérový inžinier priemerne zarába plat 100 000 USD ročne. Avšak dátový vedec zarába ročný plat viac ako 140000 USD. Ak budete mať znalosti v oblasti dátovej vedy, môžete rýchlo zvýšiť svoj plat o 25 000 až 35 000 USD ročne, ak ste vývojárom softvéru alebo skúseným systémovým inžinierom.
Otázka č. 2) Potrebujete počítačovú vedu pre Data Science?
Odpoveď: Počítačová veda môže byť pre dátovú vedu nevyhnutná. Ak chcete byť dátovým vedcom, možno by ste sa museli naučiť informatiku. Je to však skôr subjektívna záležitosť. Podľa profesora Haidera sa môže datový vedec stať ktokoľvek, kto dokáže artikulovať príbeh pomocou vhodných vizualizačných nástrojov čerpaním poznatkov zo štruktúry alebo neštruktúrovaných údajov.
Otázka 3) Čo je lepšia informatika alebo dátová veda?
Odpoveď: Počítačová aj dátová veda sú prijateľné. Počítačová veda má svoj význam a dátová veda má svoju vlastnú. Obidve vedy majú veľa podobností a rozdielov, ako to zdôrazňuje aj vyššie uvedený článok. Pokiaľ však ide o platy, dátoví vedci sú platení viac ako inžinieri v oblasti informatiky.
Záver
V tomto článku o Data Science vs Computer Science sme pri porovnaní obidvoch vied uviedli zoznam aplikačných oblastí a možnosti štandardného kariérneho postupu s vysvetlením podrobností o činnosti inžinierov v každej oblasti.
Odporúčané čítanie
- Top 10 Data Science Tools in 2021 to Eliminate Programming
- Výukový program pre veľké dáta pre začiatočníkov Čo sú to veľké dáta?
- Kompletný sprievodca analýzou veľkých dát pre začiatočníkov
- Top 15 Big Data Tools (Big Data Analytics Tools) in 2021
- Čo je to dátové jazero Dátový sklad vs Data Lake
- Základy dátového skladu: Sprievodca príkladmi
- Výukový program na testovanie dátových skladov s príkladmi Sprievodca testovaním ETL
- Einstein Analytics - Čo je to Salesforce Einstein Analytics