Menu

Rozdíl mezi Data Science Vs Computer Science

  • Hlavní
  • Jiný
  • Rozdíl mezi Data Science Vs Computer Science

difference between data science vs computer science

Vyzkoušejte Náš Nástroj Pro Odstranění Problémů

Naučte se o rozdílech a podobnostech mezi dvěma disciplínami Data Science vs. Computer Science prostřednictvím tohoto kurzu:

V tomto kurzu jsou stručně vysvětleny disciplíny Data science a Computer science. Zjistěte více o různých kariérních možnostech, které jsou k dispozici pro tyto disciplíny, a které vám pomohou při výběru kariérní možnosti podle vašeho zájmu.

Porovnáme tyto dvě disciplíny a vysvětlíme jejich rozdíly a podobnosti, abychom jim podrobně porozuměli.

Computer Science vs Data Science

c ++ typy funkcí

Co se naučíte:

Data Science vs. Computer Science

Věda o datech a informatika mají hluboký vztah, protože existují neodmyslitelně velké problémy s daty, které vyžadují efektivní (a spolehlivý) výpočet. Počítačová věda se zabývá hlavně vývojem a softwarovým inženýrstvím. Věda o datech však využívá předměty, jako je matematika, statistika a informatika.

Rozdíly v informatice a datové vědě

(obraz zdroj )

Datová věda využívá principy počítačové vědy a liší se od představ o analýze a monitorování při dosahování výsledků souvisejících s predikcí a simulací.

Výsledky týkající se predikce a simulace

(obraz zdroj )

>> Klikněte tady číst více o datové vědě a jejím srovnání s analýzou velkých dat, abychom pochopili multidisciplinární povahu datové vědy.

Data Science využívá strojové učení a další techniky, které spojují výpočetní problémy v datové vědě s algoritmickými záležitostmi v počítačové vědě. Jinými slovy, můžeme říci, že informatika se v datové vědě používá k pochopení digitálních vzorů ve strukturovaných a nestrukturovaných datech a ke zjednodušení mnoha složitých analytických úkolů.

Algoritmický přístup počítačové vědy se zaměřuje na matematické základy numerických výpočtů a poskytuje odborníkům nástroje pro vytváření efektivních algoritmů a optimalizaci jejich výsledků.

V moderní datové vědě, počínaje nezbytnými dovednostmi algoritmů a algoritmického modelování, studenti studují základy používání různých algoritmů a technik dolování dat. Strojové učení a datová věda jsou tak nové a dynamické, že neexistuje jediná základní věta, která by je mohla definovat.

Srovnání datové vědy a počítačové vědy

Počítačová vědaData Science
Vývojář aplikací / systémů
Web Developer
Hardware inženýr
Administrátor databáze
Analytik počítačových systémů,
Forenzní počítačový analytik,
Analytik bezpečnosti informací atd.		Analytik dat
Datový vědec
Datový inženýr
Inženýr datového skladu
Obchodní analytici
Správce analytiků
Analytici Business Intelligence
Studium počítačů, jejich design, architektura.
Zahrnuje softwarové a hardwarové prvky počítačů, strojů a zařízení.		Studium dat, jejich typ, dolování dat, manipulace.
strojové učení, predikce, vizualizace a simulace
Hlavní oblasti použití
Počítače
Databáze
Sítě
Bezpečnostní
Informatika
Bioinformatika
Programovací jazyky
Softwarové inženýrství
Návrh algoritmu		Analýza velkých dat
Datové inženýrství
Strojové učení
Doporučení
Analýza chování uživatele
Analýza zákazníků
Provozní analytika
Prediktivní analytika
Detekce podvodů atd.
Přítomnost v akademických kruzích
Existuje mnoho let v akademických kruzíchTo bylo nedávno přineseno akademiky
Možnosti kariéry

Možnosti kariéry v oblasti datových věd

Nalezení správné práce je v životě většiny jednotlivců zásadní věcí. Je to však docela snaha projít všechny rozpouštějící se definice a matoucí kariérní tituly v datové vědě.

Možnosti kariéry v oblasti datových věd

(obraz zdroj )

Zde je seznam některých nejběžnějších názvů pracovních pozic v tomto poli.

# 1) Datový analytik

Jedná se o základní práci v oblasti datové vědy. Jako analytik dat dostává podnik otázky. Analytik dat musí odpovědět na ty, které jsou založeny na jeho dovednostech v oblasti dolování dat, vizualizace dat, pravděpodobnosti, statistik a schopnosti prezentovat složité informace snadno srozumitelným způsobem pomocí dashboardů, grafů, grafů atd.

Doporučené čtení = >> Rozdíly mezi datovým analytikem a datovým vědcem

# 2) Data Scientist

Jako vědec v oblasti dat a jako starší člověk je třeba mít odpovídající zkušenosti s řešením rozsáhlých údajů. Některé činnosti datového vědce jsou podobné činnostem datového analytika. Možným doplňkem je dovednost používat strojové učení. Datoví vědci navrhují, vyvíjejí a vyvíjejí modely strojového učení, aby vytvářeli přesné předpovědi založené na datech z minulosti a v reálném čase.

Datoví vědci obecně pracují nezávisle na tom, aby zjistili vzorce informací, které vedení možná nenašlo a které by mohly udělat ve prospěch společnosti.

# 3) Datový inženýr

Datoví inženýři jsou zodpovědní za vytváření a údržbu infrastruktury a potrubí datové analytiky společnosti pomocí svých dovedností v pokročilých znalostech SQL, správy systému, programování a skriptování k automatizaci různých úkolů.

>> Klikněte tady dozvědět se více o datovém analytikovi, datovém vědci a datovém inženýrovi.

Některé další pracovní pozice podobné těm, které jsou uvedeny výše, jsou Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistician, Systems Analyst, and Business Analyst.

jaký je klíč zabezpečení sítě na routeru

Možnosti kariéry v oboru informatiky

Po dokončení studia informatiky jsou níže uvedeny některé z nejběžnějších zaměstnání, která by člověk mohl najít:

Možnosti kariéry

# 1) Aplikace / Systémový vývojář softwaru

Vývojáři softwaru jsou kreativní jednotlivci, kteří jsou zodpovědní za návrh, vývoj a instalaci softwarových systémů. Mají dovednosti v oblasti vývoje softwaru, údržbu verzí a musí se snažit zachytit malé chyby ve velké základně kódů. Kvalita řešení problémů a řešení problémů v rozbitém kódu je nesmírně oceňována v kariéře vývojářů.

Spolu s technickými dovednostmi požadovanými pro vývoj softwaru musí člověk také sdělit svá zjištění vedení a spolupracovat s dalšími vývojáři a testery.

# 2) Inženýr počítačového hardwaru

Počítačový systém se skládá ze dvou hlavních prvků, tj. Softwaru a hardwaru.

Inženýři počítačového hardwaru se zabývají procesy navrhování, testování a výroby počítačů a jejich komponent souvisejících s různými subsystémy a elektronickým hardwarem, jako jsou monitory, klávesnice, základní desky, myši, zařízení USB, firmware OS (BIOS) a další takové komponenty, jako jsou senzory a pohony.

# 3) Webový vývojář

Webový vývojář má stejné dovednosti jako vývojář softwaru. Kódují však aplikace, které běží v prohlížeči. To znamená, že webový vývojář potřebuje k vývoji frontendových částí webové aplikace znalost HTML, CSS a JavaScriptu.

Kromě toho, aby bylo možné vyvinout části backendu, které se postarají o interakci s databázemi a obchodní logikou aplikace, je třeba znát programovací jazyky jako Perl, Python, PHP, Ruby, Java atd. Nedávno však s příchodem nových homogenních komínů, jako je NodeJS, je možné zapisovat back-endové funkce v JavaScriptu.

# 4) Správce databáze

Správce databáze je odpovědný za provoz a údržbu jednoho nebo více databázových systémů. Správci se obvykle specializují na ukládání a zpracování dat v databázích pomocí dotazů, spouštěčů a uložených procedur a balíčků. Musí zajistit bezpečnost a dostupnost dat uživatelům a dalším zúčastněným stranám.

Po počítačové vědě jsou některé další standardní možnosti kariéry: Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst atd.

Klíčové rozdíly - informatika vs. datová věda

Některé kritické rozdíly mezi informatikou a datovou vědou souvisejí s jejich rozsahem a pracovními rolemi souvisejícími s těmito poli.

Níže jsou uvedeny:

  • Počítačová věda je více o softwaru, strojích a zařízeních. Věda o datech však tyto aspekty využívá k dosahování výsledků zpracováním dat pomocí softwaru a výpočetních zařízení.
  • Počítačová věda má aktivity spojené s vývojem a tvorbou výpočetní techniky, úložiště a sítí, zatímco datová věda má činnosti, které souvisejí s porozuměním chování uživatelů a organizací.
  • V informatice musí člověk studovat počítačovou architekturu, softwarové algoritmy, design a implementaci hardwaru a softwaru. Ve vědě o datech je však nutné prozkoumat typy dat, jako jsou strukturované, nestrukturované a algoritmy strojového učení, aby bylo možné předvídat a simulovat budoucí výsledky.

Doporučené čtení = >> Rozdíl mezi Data Science, Big Data a Data Analytics

proměňte char na int c ++

Často kladené otázky

Otázka č. 1) Co platí více datové vědy nebo softwarového inženýrství?

Odpovědět: Data Science platí více než softwarové inženýrství. V průměru vydělá softwarový inženýr plat 100 000 USD ročně. Datový vědec však vydělává roční plat více než 140000 USD. Mít dovednosti v oblasti datové vědy vám může rychle zvýšit plat o 25 000 až 35 000 USD ročně, pokud jste vývojář softwaru nebo zkušený systémový inženýr.

Otázka č. 2) Potřebujete počítačovou vědu pro datovou vědu?

Odpovědět: Pro vědu o datech může být nezbytná počítačová věda. Chcete-li být datovým vědcem, možná se budete muset naučit informatiku. Je to však spíše subjektivní záležitost. Podle profesora Haidera se datovým vědcem může stát každý, kdo dokáže artikulovat příběh pomocí vhodných vizualizačních nástrojů čerpáním poznatků ze struktury nebo nestrukturovaných dat.

Otázka č. 3) Co je lepší informatika nebo datová věda?

Odpovědět: Počítačová věda i věda o datech jsou přijatelné. Počítačová věda má svůj význam a věda o datech má svou vlastní. Obě vědy mají mnoho podobností a rozdílů, jak je zdůrazněno ve výše uvedeném článku. Pokud jde o platy, datoví vědci jsou placeni více než inženýři v informatice.

Závěr

V tomto článku Data Science vs Computer Science jsme při srovnání obou věd uvedli oblasti aplikací a standardní možnosti kariéry a vysvětlili podrobnosti o činnostech inženýrů v každé oblasti.

Doporučené čtení

^