Menu

Różnica między nauką o danych a informatyką


  • Główny
  • Inny
  • Różnica między nauką o danych a informatyką

difference between data science vs computer science

Wypróbuj Nasz Instrument Do Eliminowania Problemów

Dowiedz się o różnicach i podobieństwach między dwiema dyscyplinami nauki o danych i informatyki z tego samouczka:


W tym samouczku pokrótce wyjaśniono dyscypliny nauki o danych i informatyki. Dowiedz się o różnych opcjach kariery dostępnych dla tych dyscyplin, aby pomóc Ci wybrać opcję kariery zgodnie z Twoimi zainteresowaniami.

Porównamy te dwie dyscypliny i wyjaśnimy ich różnice i podobieństwa, aby szczegółowo je zrozumieć.


Informatyka a nauka o danych

pytania i odpowiedzi na wywiady z programistami java

Czego się nauczysz:


Nauka o danych kontra informatyka

Nauka o danych i informatyka mają głęboki związek, ponieważ istnieją z natury duże problemy z danymi, które wymagają wydajnych (i niezawodnych) obliczeń. Informatyka zajmuje się głównie programowaniem i inżynierią oprogramowania. Jednak nauka o danych wykorzystuje przedmioty takie jak matematyka, statystyka i informatyka.

Różnice w informatyce i nauce o danych

(wizerunek źródło )


Nauka o danych wykorzystuje zasady informatyki i różni się od pojęć analizy i monitorowania w zakresie uzyskiwania wyników związanych z prognozowaniem i symulacją.

Wyniki związane z prognozowaniem i symulacją

(wizerunek źródło )


>> Kliknij tutaj aby dowiedzieć się więcej o nauce o danych i jej porównaniu z analizą dużych zbiorów danych, aby zrozumieć multidyscyplinarny charakter nauki o danych.

Data Science wykorzystuje uczenie maszynowe i inne techniki, które łączą zagadnienia obliczeniowe w nauce o danych z zagadnieniami algorytmicznymi w informatyce. Innymi słowy, możemy powiedzieć, że informatyka jest wykorzystywana w nauce o danych do zrozumienia wzorców cyfrowych w danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz do uproszczenia wielu złożonych zadań analitycznych.

Podejście algorytmiczne informatyki koncentruje się na matematycznych podstawach obliczeń numerycznych i daje swoim praktykom narzędzia do tworzenia wydajnych algorytmów i optymalizacji ich wyników.

We współczesnej nauce o danych, zaczynając od niezbędnych umiejętności algorytmów i modelowania algorytmicznego, studenci poznają podstawy korzystania z różnych algorytmów i technik eksploracji danych. Uczenie maszynowe i nauka o danych są tak nowe i dynamiczne, że nie ma jednego fundamentalnego twierdzenia, które mogłoby je zdefiniować.

Porównanie nauki o danych i informatyki

InformatykaData Science
Programista aplikacji / systemu
Twórca stron internetowych
Inżynier sprzętu
Administrator bazy danych
Analityk Systemów Komputerowych,
Analityk kryminalistyczny,
Analityk ds. Bezpieczeństwa informacji itp.		Analityk danych
Data Scientist
Inżynier danych
Inżynier hurtowni danych
Analitycy biznesowi
Menedżer ds. Analiz
Analitycy Business Intelligence
Badanie komputerów, ich projektowanie, architektura.
Obejmuje oprogramowanie i elementy sprzętowe komputerów, maszyn i urządzeń.		Badanie danych, ich rodzaj, eksploracja danych, manipulacja.
uczenie maszynowe, przewidywanie, wizualizacja i symulacja
Główne obszary zastosowania
Komputery
Bazy danych
Sieci
Bezpieczeństwo
Informatyka
Bioinformatyka
Języki programowania
Inżynieria oprogramowania
Projektowanie algorytmów		Analityka Big Data
Inżynieria danych
Nauczanie maszynowe
Rekomendacje
Analiza zachowań użytkowników
Analizy klientów
Analityka operacyjna
Analizy predykcyjne
Wykrywanie oszustw itp.
Obecność w środowisku akademickim
Istnieje od wielu lat w środowisku akademickimZostał niedawno wprowadzony do środowiska akademickiego
Opcje kariery

Opcje kariery w naukach danych

Znalezienie odpowiedniej pracy to podstawowa sprawa w życiu większości osób. Jednak przejrzenie wszystkich rozpuszczających się definicji i mylących tytułów zawodowych w nauce o danych wymaga sporego wysiłku.

Opcje kariery w naukach danych

(wizerunek źródło )

Oto lista niektórych najpopularniejszych tytułów zawodowych istniejących w tej dziedzinie.

# 1) Analityk danych

Jest to praca na poziomie podstawowym w nauce o danych. Jako analityk danych firma zadaje pytania. Analityk danych musi odpowiedzieć na te, które opierają się na jego umiejętnościach w zakresie eksploracji danych, wizualizacji danych, prawdopodobieństwa, statystyk i umiejętności przedstawiania złożonych informacji w łatwy do zrozumienia sposób za pomocą pulpitów nawigacyjnych, wykresów, wykresów itp.

Sugerowana lektura = >> Różnice między analitykiem danych a naukowcem danych

# 2) Data Scientist

Jako naukowiec zajmujący się danymi i jako osoba starsza trzeba mieć odpowiednie doświadczenie w pracy z obszernymi danymi. Niektóre czynności analityka danych są podobne do czynności analityka danych. Możliwym dodatkiem jest umiejętność korzystania z uczenia maszynowego. Naukowcy zajmujący się danymi projektują, rozwijają i rozwijają modele uczenia maszynowego, aby sporządzać dokładne prognozy na podstawie danych z przeszłości i danych w czasie rzeczywistym.

Naukowcy zajmujący się danymi zazwyczaj pracują niezależnie, aby znaleźć wzorce w informacjach, których kierownictwo mogło nie znaleźć i które mogłyby zrobić z korzyścią dla firmy.

# 3) Inżynier danych

Inżynierowie danych są odpowiedzialni za tworzenie i utrzymywanie infrastruktury i potoku analizy danych w firmie, wykorzystując swoje umiejętności w zakresie zaawansowanego SQL, administrowania systemem, programowania i pisania skryptów do automatyzacji różnych zadań.

>> Kliknij tutaj aby dowiedzieć się więcej o analityku danych, analityku danych i inżynierze danych.

Inne stanowiska podobne do wymienionych powyżej to Inżynier uczenia maszynowego, analityk ilościowy, analityk Business Intelligence, inżynier hurtowni danych, architekt hurtowni danych, statystyka, analityk systemowy i analityk biznesowy.

jak zainstalować plik .bin

Opcje kariery w informatyce

Po ukończeniu studiów informatycznych niektóre z najczęstszych zawodów, które można znaleźć, podano poniżej:

Opcje kariery

# 1) Programista aplikacji / systemów

Twórcy oprogramowania to kreatywne osoby odpowiedzialne za projektowanie, rozwijanie i instalowanie systemów oprogramowania. Mają umiejętności tworzenia oprogramowania, utrzymania wersji i muszą mieć oko na wychwytywanie małych błędów w dużej bazie kodu. Jakość rozwiązywania problemów w zepsutym kodzie jest niezwykle ceniona w karierze programistów.

Oprócz umiejętności technicznych wymaganych do tworzenia oprogramowania, osoba musi również przekazywać swoje ustalenia kierownictwu i współpracować z innymi programistami i testerami.

# 2) Inżynier sprzętu komputerowego

System komputerowy składa się z dwóch głównych elementów, tj. Oprogramowania i sprzętu.

Inżynierowie sprzętu komputerowego zajmują się procesami projektowania, testowania i produkcji komputerów i ich komponentów związanych z różnymi podsystemami i sprzętem elektronicznym, takim jak monitory, klawiatury, płyty główne, myszy, urządzenia USB, system operacyjny oprogramowania układowego (BIOS) i inne komponenty, takie jak czujniki i siłowniki.

# 3) Programista WWW

Programista sieci Web ma takie same umiejętności, jak programista. Jednak kodują aplikacje działające w przeglądarce. Oznacza to, że programista sieciowy musi znać HTML, CSS i JavaScript, aby tworzyć elementy frontendowe aplikacji internetowej.

Ponadto, aby stworzyć części backendu, które zajmują się interakcją z bazami danych i logiką biznesową aplikacji, trzeba znać języki programowania takie jak Perl, Python, PHP, Ruby, Java itp. Jednak ostatnio wraz z pojawieniem się nowych jednorodnych stosów, takich jak NodeJS, stało się możliwe pisanie funkcji zaplecza w JavaScript.

# 4) Administrator bazy danych

Administrator bazy danych jest odpowiedzialny za działanie i konserwację jednego lub większej liczby systemów baz danych. Administratorzy zwykle specjalizują się w przechowywaniu i przetwarzaniu danych w bazach danych za pomocą zapytań, wyzwalaczy oraz procedur składowanych i pakietów. Muszą zapewnić bezpieczeństwo i dostępność danych użytkownikom i innym zainteresowanym stronom.

Po informatyce inne standardowe opcje kariery to analityk systemów komputerowych, analityk kryminalistyczny, analityk ds. Bezpieczeństwa informacji itp.

Kluczowe różnice - informatyka a nauka o danych

Niektóre krytyczne różnice między informatyką a nauką o danych są związane z ich zakresem i rolami zawodowymi związanymi z tymi dziedzinami.

Są one wymienione poniżej:

najlepszy darmowy downloader youtube na PC
  • Informatyka dotyczy bardziej oprogramowania, maszyn i urządzeń. Jednak nauka o danych wykorzystuje te aspekty do uzyskania wyników poprzez przetwarzanie danych za pomocą oprogramowania i urządzeń komputerowych.
  • Informatyka prowadzi działania związane z opracowywaniem i tworzeniem obliczeń, pamięci masowych i sieci, podczas gdy nauka o danych ma działania związane ze zrozumieniem zachowań użytkowników i organizacji.
  • W informatyce trzeba studiować architekturę komputera, algorytmy oprogramowania, projektowanie sprzętu i oprogramowania oraz wdrażanie. Jednak w nauce o danych należy badać typy danych, takie jak algorytmy strukturalne, nieustrukturyzowane i uczenia maszynowego, aby przewidywać i symulować przyszłe wyniki.

Zalecana literatura = >> Różnica między nauką o danych, Big Data i analizą danych

Często Zadawane Pytania

P 1) Co opłaca się bardziej Data Science lub Inżynieria oprogramowania?

Odpowiedź: Data Science to więcej niż inżynieria oprogramowania. Inżynier oprogramowania zarabia średnio 100 000 USD rocznie. Jednak analityk danych zarabia roczne wynagrodzenie w wysokości ponad 140000 USD. Posiadanie umiejętności związanych z nauką o danych może szybko zwiększyć twoje wynagrodzenie o 25000 do 35000 USD rocznie, jeśli jesteś programistą lub doświadczonym inżynierem systemów.

Pytanie 2) Czy potrzebujesz informatyki do nauki o danych?

Odpowiedź: Informatyka może być niezbędna do nauki o danych. Aby zostać naukowcem danych, trzeba się uczyć informatyki. Jest to jednak kwestia bardziej subiektywna. Według profesora Haidera, każdy, kto potrafi wyartykułować historię za pomocą odpowiednich narzędzi do wizualizacji, czerpiąc wnioski ze struktury lub nieustrukturyzowanych danych, może zostać naukowcem danych.

P # 3) Która jest lepsza informatyka czy nauka o danych?

Odpowiedź: Dopuszczalne są zarówno informatyka, jak i nauka o danych. Informatyka ma swoje znaczenie, a nauka o danych ma swoje własne. Obie nauki mają wiele podobieństw i różnic, co również podkreślono w powyższym artykule. Jednak jeśli chodzi o wynagrodzenia, naukowcy zajmujący się danymi zarabiają więcej niż inżynierowie informatyki.

Wniosek

W tym artykule Nauka o danych a informatyka, porównując obie nauki, wymieniliśmy obszary zastosowań i standardowe opcje kariery, wyjaśniając szczegóły działań inżynierów w każdym z tych obszarów.

rekomendowane lektury


^