difference between data science vs computer science
Scopri le differenze e le somiglianze tra le due discipline di Data Science vs Computer Science attraverso questo tutorial:
In questo tutorial, vengono spiegate brevemente le discipline di Data science e Computer science. Scopri le diverse opzioni di carriera disponibili per queste discipline per guidarti nella scelta dell'opzione di carriera secondo il tuo interesse.
Confronteremo queste due discipline e spiegheremo le loro differenze e somiglianze per comprenderle in dettaglio.
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Cosa imparerai:
- Data Science Vs Computer Science
- Conclusione
Data Science Vs Computer Science
La scienza dei dati e l'informatica hanno una relazione profonda perché ci sono problemi di dati intrinsecamente grandi che richiedono un calcolo efficiente (e affidabile). L'informatica si occupa principalmente di sviluppo e ingegneria del software. Tuttavia, la scienza dei dati utilizza materie come matematica, statistica e informatica.
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La scienza dei dati utilizza i principi dell'informatica e differisce dalle nozioni di analisi e monitoraggio nel fornire risultati relativi alla previsione e alla simulazione.
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>> Fare clic Qui per saperne di più sulla scienza dei dati e il suo confronto con l'analisi dei big data per comprendere la natura multidisciplinare della scienza dei dati.
Data Science fa uso dell'apprendimento automatico e di altre tecniche, che collegano le questioni computazionali nella scienza dei dati con le questioni algoritmiche nell'informatica. In altre parole, possiamo dire che l'informatica è utilizzata nella scienza dei dati per comprendere i modelli digitali nei dati strutturati e non e per semplificare molte attività analitiche complesse.
L'approccio algoritmico dell'informatica si concentra sui fondamenti matematici del calcolo numerico e offre ai suoi professionisti gli strumenti per creare algoritmi efficienti e ottimizzarne i risultati.
Nella moderna scienza dei dati, a partire dalle competenze necessarie degli algoritmi e della modellazione algoritmica, gli studenti studiano i fondamenti dell'utilizzo di vari algoritmi e tecniche di data mining. L'apprendimento automatico e la scienza dei dati sono così nuovi e dinamici che non esiste un unico teorema fondamentale che possa definirlo.
Confronto tra scienza dei dati e informatica
| Informatica | Scienza dei dati |
|---|---|
| Sviluppatore di applicazioni / sistemi Sviluppatore web Ingegnere hardware Amministratore della Banca dati Analista di sistemi informatici, Analista informatico forense, Analista della sicurezza delle informazioni, ecc. | Analista dati Data Scientist Ingegnere dei dati Ingegnere di Data Warehouse Analisti aziendali Analytics Manager Analisti di Business Intelligence |
| Studio dei computer, del loro design, dell'architettura. Comprende elementi software e hardware di computer, macchine e dispositivi. | Studio dei dati, loro tipologia, data mining, manipolazione. apprendimento automatico, previsione, visualizzazione e simulazione |
| Principali aree di applicazione | |
| Computer Banche dati Reti Sicurezza Informatica Bioinformatica Linguaggi di programmazione Ingegneria software Progettazione di algoritmi | Analisi dei big data Ingegneria dei dati Apprendimento automatico Raccomandazione Analisi del comportamento degli utenti Analisi dei clienti Analisi operativa Analisi predittiva Rilevamento di frodi, ecc. |
| Presenza in ambito accademico | |
| Esiste da molti anni in accademici | È stato introdotto di recente in accademici |
| Opzioni di carriera | |
Opzioni di carriera nel campo della scienza dei dati
Trovare il lavoro giusto è una cosa essenziale nella vita della maggior parte delle persone. Tuttavia, è piuttosto uno sforzo passare in rassegna tutte le definizioni dissolventi e i titoli di carriera confusi nella scienza dei dati.
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Ecco l'elenco di alcuni dei titoli di lavoro più comuni esistenti in questo campo.
# 1) Analista di dati
È un lavoro di livello base nella scienza dei dati. In qualità di analista di dati, l'azienda riceve domande. L'analista dei dati deve rispondere a quelle basate sulle sue capacità di data mining, visualizzazione dei dati, probabilità, statistiche e capacità di presentare informazioni complesse in modo facile da capire utilizzando dashboard, grafici, grafici, ecc.
Lettura consigliata = >> Differenze tra Data Analyst e Data Scientist
# 2) Data Scientist
In qualità di data scientist e di persona senior, è necessario avere un'esperienza adeguata nella gestione di dati estesi. Alcune attività di un data scientist sono simili a quelle di un data analyst. Una possibile aggiunta è la capacità di utilizzare l'apprendimento automatico. I data scientist progettano, sviluppano ed evolvono modelli di machine learning per fare previsioni accurate basate su dati passati e in tempo reale.
I data scientist generalmente lavorano in modo indipendente per scoprire modelli di informazioni che la direzione potrebbe non aver trovato e che potrebbero fare a vantaggio dell'azienda.
# 3) Ingegnere dei dati
I data engineer sono responsabili della creazione e della manutenzione dell'infrastruttura di analisi dei dati e della pipeline di un'azienda utilizzando le proprie competenze in SQL avanzato, amministrazione del sistema, programmazione e capacità di scripting per automatizzare varie attività.
>> Fare clic Qui per saperne di più su un analista di dati, uno scienziato di dati e un ingegnere di dati.
Alcuni altri titoli di lavoro simili a quelli sopra menzionati sono Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistician, Systems Analyst e Business Analyst.
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Opzioni di carriera in informatica
Al completamento di una laurea in informatica, alcuni dei lavori più comuni che si potrebbero trovare sono riportati di seguito:
# 1) Sviluppatore di software di applicazioni / sistemi
Gli sviluppatori di software sono individui creativi responsabili della progettazione, sviluppo e installazione di sistemi software. Hanno capacità di sviluppo software, manutenzione delle versioni e devono avere un occhio per rilevare piccoli errori in una grande base di codice. La qualità della risoluzione dei problemi e della risoluzione dei problemi nel codice rotto è immensamente apprezzata nella carriera degli sviluppatori.
Oltre alle competenze tecniche richieste per lo sviluppo del software, una persona deve anche comunicare i propri risultati alla direzione e collaborare con altri sviluppatori e tester.
# 2) Ingegnere hardware informatico
Un sistema informatico è costituito da due elementi principali, ovvero software e hardware.
Gli ingegneri hardware del computer si occupano dei processi di progettazione, test e produzione di computer e dei loro componenti relativi a vari sottosistemi e hardware elettronico come monitor, tastiere, schede madri, mouse, dispositivi USB, SO firmware (BIOS) e altri componenti come sensori e attuatori.
# 3) Sviluppatore Web
Lo sviluppatore web ha le stesse capacità di uno sviluppatore di software. Tuttavia, codificano per applicazioni che vengono eseguite nel browser. Significa che uno sviluppatore web deve conoscere HTML, CSS e JavaScript per sviluppare parti front-end dell'applicazione web.
Inoltre, per sviluppare parti del backend che si occupano dell'interazione con i database e la logica di business dell'applicazione, è necessario conoscere linguaggi di programmazione come Perl, Python, PHP, Ruby, Java, ecc. Tuttavia, recentemente con l'avvento di nuovi stack omogenei come NodeJS, è diventato possibile scrivere funzionalità di backend in JavaScript.
# 4) Amministratore del database
Un amministratore di database è responsabile dell'esecuzione e della manutenzione di uno o più sistemi di database. Gli amministratori di solito sono specializzati nell'archiviazione e nell'elaborazione dei dati nei database con l'aiuto di query, trigger e stored procedure e pacchetti. Devono garantire la sicurezza e la disponibilità dei dati agli utenti e alle altre parti interessate.
Dopo l'informatica, alcune altre opzioni di carriera standard sono Analista di sistemi informatici, Analista di computer forense, Analista di sicurezza delle informazioni, ecc.
Differenze chiave: informatica e scienza dei dati
Alcune differenze fondamentali tra Informatica e Scienza dei dati sono legate al loro ambito e ai ruoli di lavoro relativi a questi campi.
Questi sono elencati di seguito:
- L'informatica riguarda più software, macchine e dispositivi. Tuttavia, la scienza dei dati utilizza questi aspetti per ottenere risultati elaborando i dati con software e dispositivi informatici.
- L'informatica ha attività relative allo sviluppo e alla creazione di elaborazione, archiviazione e rete, mentre la scienza dei dati ha attività che riguardano la comprensione del comportamento degli utenti e dell'organizzazione.
- In Informatica, si deve studiare l'architettura del computer, gli algoritmi del software, la progettazione e l'implementazione di hardware e software. Tuttavia, nella scienza dei dati, è necessario esplorare tipi di dati come algoritmi strutturati, non strutturati e di apprendimento automatico per prevedere e simulare i risultati futuri.
Lettura consigliata = >> Differenza tra Data Science, Big Data e Data Analytics
Domande frequenti
D # 1) Cosa paga di più Data Science o Software Engineering?
Risposta: La scienza dei dati paga più dell'ingegneria del software. In media, un ingegnere del software guadagna uno stipendio di 100000 USD all'anno. Tuttavia, un data scientist guadagna uno stipendio annuo di oltre 140000 USD. Avere competenze di data science può aumentare rapidamente lo stipendio da 25000 USD a 35000 USD all'anno se sei uno sviluppatore di software o un ingegnere di sistemi esperto.
D # 2) Hai bisogno di informatica per la scienza dei dati?
Risposta: L'informatica può essere necessaria per la scienza dei dati. Per essere uno scienziato dei dati, potrebbe essere necessario imparare l'informatica. Tuttavia, è più una questione soggettiva. Secondo il professor Haider, chiunque sia in grado di articolare una storia con strumenti di visualizzazione appropriati traendo spunti dalla struttura o da dati non strutturati può diventare un data scientist.
D # 3) Qual è la migliore informatica o scienza dei dati?
Risposta: Sia l'informatica che la scienza dei dati sono accettabili. L'informatica ha la sua rilevanza e la scienza dei dati ha la sua. Entrambe le scienze hanno molte somiglianze e differenze, come evidenziato anche nell'articolo sopra. Tuttavia, per quanto riguarda gli stipendi, i data scientist sono pagati più degli ingegneri in informatica.
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Conclusione
In questo articolo Data Science vs Computer Science, confrontando entrambe le scienze, abbiamo elencato le aree di applicazione e le opzioni di carriera standard, spiegando i dettagli delle attività degli ingegneri in ciascuna area.
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