Меню

Різниця між наукою про дані та інформатикою

difference between data science vs computer science

Спробуйте Наш Інструмент Для Усунення Проблем

Дізнайтеся про відмінності та подібності між двома дисциплінами Data Science проти Computer Science за допомогою цього підручника:

У цьому навчальному посібнику дисципліни «Наука про дані» та «Комп’ютерні науки» пояснюються коротко. Дізнайтеся про різні варіанти кар’єри, доступні для цих дисциплін, щоб допомогти вам у виборі варіанту кар’єри відповідно до ваших інтересів.

Ми порівняємо ці дві дисципліни та пояснимо їх відмінності та подібності, щоб детально їх зрозуміти.

Інформатика проти даних

чисті питання співбесіди та відповіді для досвідчених

Що ви дізнаєтесь:

Data Science проти комп'ютерних наук

Наука про дані та інформатика мають глибокі взаємозв'язки, оскільки існують великі проблеми з даними, які вимагають ефективних (і надійних) обчислень. Інформатика в основному займається розробкою та розробкою програмного забезпечення. Однак в науці про дані використовуються такі предмети, як математика, статистика та інформатика.

Відмінності в галузі комп’ютерних наук та даних

(зображення джерело )

Наука даних використовує принципи інформатики і відрізняється від понять аналізу та моніторингу тим, що дає результати, пов’язані з прогнозуванням та моделюванням.

Результати, пов

(зображення джерело )

>> Клацніть тут читати більше про науку даних та її порівняння з аналітикою великих даних, щоб зрозуміти мультидисциплінарний характер науки про дані.

Data Science використовує машинне навчання та інші методи, які пов’язують обчислювальні проблеми в науці даних з алгоритмічними питаннями в інформатиці. Іншими словами, ми можемо сказати, що інформатика використовується в науці даних для розуміння цифрових закономірностей у структурованих та неструктурованих даних та для спрощення багатьох складних аналітичних завдань.

Алгоритмічний підхід інформатики фокусується на математичних засадах числових обчислень і надає практикам інструменти для створення ефективних алгоритмів та оптимізації їх результатів.

У сучасній науці даних, починаючи з необхідних навичок алгоритмів та алгоритмічного моделювання, студенти вивчають основи використання різних алгоритмів та техніки видобутку даних. Машинне навчання та наука даних настільки нові та динамічні, що не існує єдиної фундаментальної теореми, яка б могла це визначити.

Порівняння науки про дані та інформатики

Комп'ютерна наукаНаука про дані
Розробник програми / системи
Веб-розробник
Інженер-апаратник
Адміністратор бази даних
Аналітик комп'ютерних систем,
Судовий комп'ютерний аналітик,
Аналітик інформаційної безпеки тощо.		Аналітик даних
Вчений даних
Інженер даних
Інженер сховища даних
Бізнес-аналітики
Менеджер аналітики
Аналітики бізнес-аналітики
Вивчення комп’ютерів, їх дизайн, архітектура.
Він охоплює програмно-апаратні елементи комп’ютерів, машин та пристроїв.		Вивчення даних, їх тип, видобуток даних, маніпулювання.
машинне навчання, прогнозування, візуалізація та моделювання
Основні напрямки застосування
Комп’ютери
Бази даних
Мережі
Безпека
Інформатика
Біоінформатика
Мови програмування
Розробка програмного забезпечення
Розробка алгоритму		Аналітика великих даних
Інженерія даних
Машинне навчання
Рекомендація
Аналіз поведінки користувачів
Клієнтська аналітика
Оперативна аналітика
Прогностична аналітика
Виявлення шахрайства тощо.
Присутність в академіках
Існує протягом багатьох років в академічних закладахНещодавно він був внесений до академіків
Варіанти кар'єри

Варіанти кар’єри в галузі науки про дані

Пошук правильної роботи є важливою річчю у житті більшості людей. Однак це достатньо зусиль, щоб переглянути всі розчинні визначення та плутанини назв кар'єри в науці про дані.

Варіанти кар’єри в галузі науки про дані

(зображення джерело )

Ось список деяких найпоширеніших назв посад, що існують у цій галузі.

# 1) Аналітик даних

Це робота початкового рівня в галузі науки про дані. Як аналітик даних, бізнес задає питання. Аналітик даних повинен відповідати на запитання на основі його навичок у видобуванні даних, візуалізації даних, ймовірності, статистичних даних та здатності представляти складну інформацію в легко зрозумілій формі за допомогою інформаційних панелей, графіків, діаграм тощо.

Пропоноване читання = >> Відмінності між Data Analyst та Data Scientist

# 2) Вчений даних

Як науковець з даних і як старша людина, потрібно мати належний досвід роботи з великими даними. Деякі види діяльності вченого з даних подібні до діяльності аналітика даних. Можливим доповненням є вміння користуватися машинним навчанням. Вчені-розробники розробляють, розробляють та розробляють моделі машинного навчання, щоб робити точні прогнози на основі даних минулого та реального часу.

Як правило, вчені-дані працюють самостійно, щоб з’ясувати закономірності щодо інформації, яку керівництво, можливо, не знайшло і могло б зробити на користь компанії.

# 3) Інженер даних

Інженери даних відповідають за створення та підтримку інфраструктури аналізу даних та конвеєру компанії, використовуючи свої навички вдосконаленого SQL, адміністрування системи, програмування та навичок сценаріїв для автоматизації різних завдань.

>> Клацніть тут щоб дізнатись більше про аналітика даних, науковця та інженера даних.

Деякі інші назви посад, подібні до згаданих вище, - це Інженер машинного навчання, кількісний аналітик, аналітик бізнес-аналітики, інженер служби зберігання даних, архітектор сховища даних, статистик, системний аналітик та бізнес-аналітик.

java j2ee - запитання та відповіді для досвідчених

Варіанти кар'єри в галузі інформатики

Після закінчення курсу інформатики нижче подано деякі найпоширеніші роботи, які можна знайти:

Варіанти кар

# 1) Розробник програм / системного програмного забезпечення

Розробники програмного забезпечення - це творчі особи, які відповідають за проектування, розробку та встановлення програмних систем. Вони володіють навичками розробки програмного забезпечення, підтримкою версій, і їм потрібно бути уважними, щоб виявити невеликі помилки у великій кодовій базі. Якість вирішення проблем та вирішення проблем у непрацюючому коді надзвичайно цінується в кар'єрі розробників.

Поряд із технічними навичками, необхідними для розробки програмного забезпечення, людині також потрібно повідомляти свої висновки керівництву та співпрацювати з іншими розробниками та тестувальниками.

Запитання та відповіді на співбесіду informatica powercenter

# 2) Інженер комп'ютерного обладнання

Комп’ютерна система складається з двох основних елементів, тобто програмного та апаратного забезпечення.

Інженери комп'ютерного обладнання займаються процесами проектування, тестування та виробництва комп'ютерів та їх компонентів, пов'язаних з різними підсистемами та електронним обладнанням, таким як монітори, клавіатури, материнські плати, миші, USB-пристрої, прошивка ОС (BIOS) та інші такі компоненти, як датчики та виконавчі механізми.

# 3) Веб-розробник

Веб-розробник має ті самі набори навичок, що і розробник програмного забезпечення. Однак вони кодують програми, які працюють у браузері. Це означає, що веб-розробник повинен знати HTML, CSS та JavaScript для розробки інтерфейсних частин веб-програми.

Більше того, щоб розробити частини бекенда, які піклуються про взаємодію з базами даних та бізнес-логікою додатка, потрібно знати мови програмування, такі як Perl, Python, PHP, Ruby, Java тощо. Однак останнім часом з появою нових однорідних стеків, таких як NodeJS, стало можливим писати серверні функціональні можливості в JavaScript.

# 4) Адміністратор бази даних

Адміністратор бази даних відповідає за роботу та обслуговування однієї або декількох систем баз даних. Адміністратори зазвичай спеціалізуються на зберіганні та обробці даних у базах даних за допомогою запитів, тригерів та збережених процедур та пакетів. Вони повинні забезпечити безпеку та доступність даних для користувачів та інших зацікавлених сторін.

Після інформатики деякими іншими стандартними варіантами кар'єри є Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst тощо.

Основні відмінності - Інформатика проти даних

Деякі критичні відмінності між інформатикою та наукою даних пов'язані з їх обсягом та робочими ролями, пов'язаними з цими галузями.

Вони перелічені нижче:

  • Інформатика більше стосується програмного забезпечення, машин та пристроїв. Однак наука про дані використовує ці аспекти для отримання результатів, обробляючи дані за допомогою програмного забезпечення та обчислювальних пристроїв.
  • Комп’ютерні науки займаються розробкою та створенням обчислювальної техніки, зберігання даних та створення мереж, тоді як наука обробки даних пов’язана з розумінням поведінки користувачів та організації.
  • В галузі комп’ютерних наук потрібно вивчати комп’ютерну архітектуру, програмні алгоритми, апаратне та програмне забезпечення та впровадження. Однак у науці про дані потрібно дослідити такі типи даних, як структуровані, неструктуровані та алгоритми машинного навчання, щоб передбачити та імітувати майбутні результати.

Рекомендована література = >> Різниця між наукою даних, великими даними та аналітикою даних

Часті запитання

Q # 1) Що платить більше за науку даних або програмне забезпечення?

Відповідь: Data Science платить більше, ніж розробка програмного забезпечення. У середньому інженер-програміст отримує заробітну плату в розмірі 100000 доларів США на рік. Однак науковець даних заробляє річну зарплату понад 140000 доларів США. Наявність навичок роботи з інформацією може швидко збільшити вашу зарплату на 25000–35000 доларів на рік, якщо ви розробник програмного забезпечення або досвідчений системний інженер.

Q # 2) Чи потрібна вам інформатика для Data Science?

Відповідь: Для інформатики може знадобитися інформатика. Щоб бути вченим з даних, можливо, доведеться вивчити інформатику. Однак це скоріше суб’єктивна справа. За словами професора Хайдера, кожен, хто може сформулювати історію за допомогою відповідних інструментів візуалізації, отримуючи розуміння зі структури або неструктурованих даних, може стати вченим даних.

Q # 3) Що краще Інформатика або Наука даних?

Відповідь: Прийнятні як інформатика, так і інформація. Інформатика має свою актуальність, а наука даних - свою. Обидві науки мають багато подібностей та відмінностей, як це також було підкреслено у статті вище. Однак, що стосується заробітної плати, вченим з обробки даних платять більше, ніж інженерам з інформатики.

Висновок

У цій статті Data Science vs Computer Science, порівнюючи обидві науки, ми перерахували галузі застосування та стандартні варіанти кар’єри, пояснивши деталі діяльності інженерів у кожній галузі.

Рекомендована література

^