Διαφορά μεταξύ της επιστήμης δεδομένων έναντι της επιστήμης των υπολογιστών

difference between data science vs computer science

Μάθετε για τις διαφορές και τις ομοιότητες μεταξύ των δύο κλάδων της Επιστήμης Δεδομένων έναντι της Πληροφορικής μέσω αυτού του σεμιναρίου:

Σε αυτό το σεμινάριο, οι επιστήμες των δεδομένων και της επιστήμης των υπολογιστών εξηγούνται εν συντομία. Μάθετε για τις διάφορες διαθέσιμες επιλογές σταδιοδρομίας για αυτούς τους κλάδους για να σας καθοδηγήσει στην επιλογή της επιλογής σταδιοδρομίας σύμφωνα με το ενδιαφέρον σας.

Θα συγκρίνουμε αυτούς τους δύο κλάδους και θα εξηγήσουμε τις διαφορές και τις ομοιότητές τους για να τις κατανοήσουμε λεπτομερώς.

ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης επιχειρηματικών αναλυτών για τραπεζικό τομέα

Τι θα μάθετε:

• Επιστήμη δεδομένων εναντίον Επιστήμης Υπολογιστών
  • Σύγκριση Επιστήμης Δεδομένων και Επιστήμης Υπολογιστών
  • Επιλογές σταδιοδρομίας επιστήμης δεδομένων
    • # 1) Αναλυτής δεδομένων
    • # 2) Επιστήμονας δεδομένων
    • # 3) Μηχανικός δεδομένων
  • Επιλογές καριέρας στην Πληροφορική
    • # 1) Προγραμματιστής λογισμικού εφαρμογών / συστημάτων
    • # 2) Μηχανικός υλικού υπολογιστών
    • # 3) Προγραμματιστής Ιστού
    • # 4) Διαχειριστής βάσης δεδομένων
  • Βασικές Διαφορές - Επιστήμη Υπολογιστών έναντι Επιστήμης Δεδομένων
  • Συχνές Ερωτήσεις
• συμπέρασμα
  • Συνιστώμενη ανάγνωση

Επιστήμη δεδομένων εναντίον Επιστήμης Υπολογιστών

Η επιστήμη των δεδομένων και η επιστήμη των υπολογιστών έχουν μια βαθιά σχέση επειδή υπάρχουν εγγενώς μεγάλα προβλήματα δεδομένων που απαιτούν αποτελεσματικό (και αξιόπιστο) υπολογισμό. Η πληροφορική ασχολείται κυρίως με την ανάπτυξη και τη μηχανική λογισμικού. Ωστόσο, η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιεί τη χρήση θεμάτων όπως τα μαθηματικά, οι στατιστικές και η επιστήμη των υπολογιστών.

(εικόνα πηγή )

Η επιστήμη των δεδομένων χρησιμοποιεί τις αρχές της επιστήμης των υπολογιστών και διαφέρει από τις έννοιες της ανάλυσης και της παρακολούθησης, φέρνοντας αποτελέσματα που σχετίζονται με την πρόβλεψη και την προσομοίωση.

(εικόνα πηγή )

>> Κάντε κλικ εδώ για να διαβάσετε περισσότερα σχετικά με την επιστήμη δεδομένων και τη σύγκρισή της με τα μεγάλα αναλυτικά δεδομένα για να κατανοήσετε τον πολυεπιστημονικό χαρακτήρα της επιστήμης δεδομένων.

Η Επιστήμη Δεδομένων χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και άλλες τεχνικές, οι οποίες συνδέουν τα υπολογιστικά ζητήματα στην επιστήμη των δεδομένων με τα αλγοριθμικά θέματα στην επιστήμη των υπολογιστών. Με άλλα λόγια, μπορούμε να πούμε ότι η επιστήμη των υπολογιστών χρησιμοποιείται στην επιστήμη των δεδομένων για την κατανόηση των ψηφιακών προτύπων σε δομημένα και μη δομημένα δεδομένα και για την απλοποίηση πολλών πολύπλοκων αναλυτικών εργασιών.

Η αλγοριθμική προσέγγιση της επιστήμης των υπολογιστών επικεντρώνεται στα μαθηματικά θεμέλια του αριθμητικού υπολογισμού και δίνει στους επαγγελματίες του τα εργαλεία για τη δημιουργία αποτελεσματικών αλγορίθμων και τη βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων τους.

Στη σύγχρονη επιστήμη δεδομένων, ξεκινώντας με τις απαραίτητες δεξιότητες αλγορίθμων και αλγοριθμικής μοντελοποίησης, οι μαθητές μελετούν τις βασικές αρχές της χρήσης διαφόρων αλγορίθμων και τεχνικών εξόρυξης δεδομένων. Η μηχανική μάθηση και η επιστήμη των δεδομένων είναι τόσο νέα και δυναμικά που δεν υπάρχει κανένα θεμελιώδες θεώρημα που να μπορεί να το ορίσει.

Σύγκριση Επιστήμης Δεδομένων και Επιστήμης Υπολογιστών

Επιλογές σταδιοδρομίας επιστήμης δεδομένων

Η εύρεση της σωστής εργασίας είναι απαραίτητο για τη ζωή των περισσότερων ατόμων. Ωστόσο, είναι μια προσπάθεια να ξεφύγουμε από όλους τους διαλυτούς ορισμούς και τους συγκεχυμένους τίτλους σταδιοδρομίας στην επιστήμη των δεδομένων.

(εικόνα πηγή )

Εδώ είναι η λίστα με τους πιο συνηθισμένους τίτλους εργασίας που υπάρχουν σε αυτόν τον τομέα.

# 1) Αναλυτής δεδομένων

Πρόκειται για μια δουλειά επιπέδου στην επιστήμη των δεδομένων. Ως αναλυτής δεδομένων, δίνεται ερώτηση από την επιχείρηση. Ο αναλυτής δεδομένων πρέπει να απαντήσει σε όσους βασίζονται στις δεξιότητές του στην εξόρυξη δεδομένων, την οπτικοποίηση δεδομένων, την πιθανότητα, τα στατιστικά στοιχεία και την ικανότητα παρουσίασης σύνθετων πληροφοριών με έναν εύκολο στην κατανόηση τρόπο χρησιμοποιώντας πίνακες εργαλείων, γραφήματα, γραφήματα κ.λπ.

Προτεινόμενη ανάγνωση = >> Διαφορές μεταξύ αναλυτή δεδομένων έναντι επιστημόνων δεδομένων

# 2) Επιστήμονας δεδομένων

Ως επιστήμονας δεδομένων και ως ανώτερο άτομο, πρέπει να έχει την κατάλληλη εμπειρία σχετικά με εκτεταμένα δεδομένα. Ορισμένες δραστηριότητες ενός επιστήμονα δεδομένων είναι παρόμοιες με εκείνες ενός αναλυτή δεδομένων. Μια πιθανή προσθήκη είναι η ικανότητα χρήσης μηχανικής μάθησης. Οι επιστήμονες δεδομένων σχεδιάζουν, αναπτύσσουν και εξελίσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για να κάνουν ακριβείς προβλέψεις βάσει δεδομένων του παρελθόντος και σε πραγματικό χρόνο.

Οι επιστήμονες δεδομένων εργάζονται γενικά ανεξάρτητα για να βρουν μοτίβα πληροφοριών που μπορεί να μην είχαν βρει η διοίκηση και θα μπορούσαν να κάνουν προς όφελος της εταιρείας.

# 3) Μηχανικός δεδομένων

Οι μηχανικοί δεδομένων είναι υπεύθυνοι για τη δημιουργία και τη συντήρηση της υποδομής ανάλυσης δεδομένων και του αγωγού μιας εταιρείας, χρησιμοποιώντας τις δεξιότητές τους σε προηγμένες SQL, διαχείριση συστημάτων, προγραμματισμό και δεξιότητες δέσμης ενεργειών για την αυτοματοποίηση διαφόρων εργασιών.

>> Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε περισσότερα σχετικά με έναν αναλυτή δεδομένων, έναν επιστήμονα δεδομένων και έναν μηχανικό δεδομένων.

Ορισμένοι άλλοι τίτλοι εργασίας παρόμοιοι με αυτούς που αναφέρονται παραπάνω είναι Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης, Ποσοτικός Αναλυτής, Αναλυτής Επιχειρηματικής Ευφυΐας, Μηχανικός Αποθήκης Δεδομένων, Αρχιτέκτονας Δεδομένων Αποθήκης, Στατιστικός, Αναλυτής Συστημάτων και Αναλυτής Επιχειρήσεων.

σετ κεφαλής εικονικής πραγματικότητας για xbox 360

Επιλογές καριέρας στην Πληροφορική

Κατά την ολοκλήρωση ενός πτυχίου επιστήμης υπολογιστών, μερικές από τις πιο κοινές εργασίες που μπορεί να βρει κανείς δίνονται παρακάτω:

# 1) Προγραμματιστής λογισμικού εφαρμογών / συστημάτων

Οι προγραμματιστές λογισμικού είναι δημιουργικά άτομα που είναι υπεύθυνα για το σχεδιασμό, την ανάπτυξη και την εγκατάσταση συστημάτων λογισμικού. Έχουν δεξιότητες ανάπτυξης λογισμικού, συντήρηση εκδόσεων και πρέπει να παρακολουθούν μικρά σφάλματα σε μια μεγάλη βάση κώδικα. Η ποιότητα της επίλυσης προβλημάτων και η επίλυση ζητημάτων σε κατεστραμμένο κώδικα εκτιμάται πάρα πολύ στην καριέρα των προγραμματιστών.

Μαζί με τις τεχνικές δεξιότητες που απαιτούνται για την ανάπτυξη λογισμικού, ένα άτομο πρέπει επίσης να κοινοποιήσει τα ευρήματά του στη διαχείριση και να συνεργαστεί με άλλους προγραμματιστές και υπεύθυνους δοκιμών.

# 2) Μηχανικός υλικού υπολογιστών

Ένα σύστημα υπολογιστών αποτελείται από δύο βασικά στοιχεία, δηλαδή το λογισμικό και το υλικό.

Οι μηχανικοί υλικού υπολογιστών ασχολούνται με διαδικασίες σχεδιασμού, δοκιμών και παραγωγής υπολογιστών και των εξαρτημάτων τους που σχετίζονται με διάφορα υποσυστήματα και ηλεκτρονικό υλικό όπως οθόνες, πληκτρολόγια, μητρικές κάρτες, ποντίκια, συσκευές USB, λειτουργικό σύστημα υλικολογισμικού (BIOS) και άλλα στοιχεία όπως αισθητήρες και ενεργοποιητές.

# 3) Προγραμματιστής Ιστού

Ο προγραμματιστής ιστού έχει τα ίδια σύνολα δεξιοτήτων με εκείνο ενός προγραμματιστή λογισμικού. Ωστόσο, κωδικοποιούν εφαρμογές που εκτελούνται στο πρόγραμμα περιήγησης. Αυτό σημαίνει ότι ένας προγραμματιστής ιστού πρέπει να γνωρίζει HTML, CSS και JavaScript για να αναπτύξει τμήματα διεπαφής της εφαρμογής ιστού.

Επιπλέον, για να αναπτυχθούν τμήματα του backend που φροντίζουν την αλληλεπίδραση με τις βάσεις δεδομένων και την επιχειρηματική λογική της εφαρμογής, πρέπει να γνωρίζουμε γλώσσες προγραμματισμού όπως Perl, Python, PHP, Ruby, Java κ.λπ. Ωστόσο, πρόσφατα με την έλευση νέων ομοιογενείς στοίβες όπως το NodeJS, κατέστη δυνατή η εγγραφή λειτουργιών backend σε JavaScript.

# 4) Διαχειριστής βάσης δεδομένων

Ένας διαχειριστής βάσης δεδομένων είναι υπεύθυνος για τη λειτουργία και τη συντήρηση ενός ή περισσότερων συστημάτων βάσης δεδομένων. Οι διαχειριστές έχουν συνήθως εξειδίκευση στην αποθήκευση και επεξεργασία δεδομένων σε βάσεις δεδομένων με τη βοήθεια ερωτημάτων, σκανδάλης και αποθηκευμένων διαδικασιών και πακέτων. Πρέπει να διασφαλίσουν την ασφάλεια και τη διαθεσιμότητα των δεδομένων στους χρήστες και άλλους ενδιαφερόμενους.

Μετά την επιστήμη των υπολογιστών, ορισμένες άλλες τυπικές επιλογές σταδιοδρομίας είναι οι Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst κ.λπ.

Βασικές Διαφορές - Επιστήμη Υπολογιστών έναντι Επιστήμης Δεδομένων

Ορισμένες κρίσιμες διαφορές μεταξύ της Επιστήμης Υπολογιστών και της Επιστήμης Δεδομένων σχετίζονται με το πεδίο εφαρμογής τους και τους ρόλους εργασίας που σχετίζονται με αυτούς τους τομείς.

Παρατίθενται παρακάτω:

• Η Πληροφορική αφορά περισσότερο το λογισμικό, τις μηχανές και τις συσκευές. Ωστόσο, η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιεί αυτές τις πτυχές για να φέρει αποτελέσματα με την επεξεργασία δεδομένων με λογισμικό και συσκευές υπολογιστών.
• Η Πληροφορική έχει δραστηριότητες που σχετίζονται με την ανάπτυξη και τη δημιουργία υπολογιστών, αποθήκευσης και δικτύωσης, ενώ η επιστήμη δεδομένων έχει δραστηριότητες που σχετίζονται με την κατανόηση της συμπεριφοράς των χρηστών και των οργανώσεων.
• Στην Επιστήμη Υπολογιστών, πρέπει κανείς να μελετήσει την αρχιτεκτονική των υπολογιστών, τους αλγορίθμους λογισμικού, το σχεδιασμό και την υλοποίηση του υλικού και του λογισμικού. Ωστόσο, στην επιστήμη των δεδομένων, κάποιος πρέπει να διερευνήσει τύπους δεδομένων, όπως δομημένους, μη δομημένους και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να προβλέψει και να προσομοιώσει μελλοντικά αποτελέσματα.

Συνιστώμενη ανάγνωση = >> Διαφορά μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων, Μεγάλων Δεδομένων και Ανάλυσης Δεδομένων

Συχνές Ερωτήσεις

Q # 1) Τι πληρώνει περισσότερα Science Science ή Software Engineering;

ιστοσελίδες για τη μετατροπή βίντεο YouTube σε mp3

Απάντηση: Η Επιστήμη Δεδομένων πληρώνει περισσότερα από τη μηχανική λογισμικού. Κατά μέσο όρο, ένας μηχανικός λογισμικού κερδίζει μισθό 100000 USD ετησίως. Ωστόσο, ένας επιστήμονας δεδομένων κερδίζει ετήσιο μισθό άνω των 140000 USD. Έχοντας δεξιότητες επιστήμης δεδομένων μπορεί να αυξήσει γρήγορα το μισθό σας κατά 25000 έως 35000 USD ετησίως, εάν είστε προγραμματιστής λογισμικού ή έμπειρος μηχανικός συστημάτων.

Ε # 2) Χρειάζεστε επιστήμη υπολογιστών για την Επιστήμη δεδομένων;

Απάντηση: Η επιστήμη των υπολογιστών μπορεί να είναι απαραίτητη για την επιστήμη των δεδομένων. Για να είναι επιστήμονας δεδομένων, μπορεί να χρειαστεί να μάθει την επιστήμη των υπολογιστών. Ωστόσο, είναι περισσότερο θέμα υποκειμενικό. Σύμφωνα με τον καθηγητή Χίντερ, οποιοσδήποτε μπορεί να διατυπώσει μια ιστορία με κατάλληλα εργαλεία οπτικοποίησης αντλώντας πληροφορίες από δομή ή μη δομημένα δεδομένα μπορεί να γίνει επιστήμονας δεδομένων.

Q # 3) Ποια είναι η καλύτερη Επιστήμη Υπολογιστών ή Επιστήμη Δεδομένων;

Απάντηση: Η επιστήμη των υπολογιστών και η επιστήμη των δεδομένων είναι αποδεκτές. Η επιστήμη των υπολογιστών έχει τη σημασία της και η επιστήμη των δεδομένων έχει τη δική της. Και οι δύο επιστήμες έχουν πολλές ομοιότητες και διαφορές, όπως επίσης τονίζεται στο παραπάνω άρθρο. Ωστόσο, όσον αφορά τους μισθούς, οι επιστήμονες δεδομένων πληρώνονται περισσότερο από τους μηχανικούς στην επιστήμη των υπολογιστών.

συμπέρασμα

Σε αυτό το άρθρο Science Science vs Computer Science, ενώ συγκρίνουμε και τις δύο επιστήμες, έχουμε παραθέσει τομείς εφαρμογής και τυπικές επιλογές σταδιοδρομίας, εξηγώντας τις λεπτομέρειες των δραστηριοτήτων των μηχανικών σε κάθε τομέα.

Συνιστώμενη ανάγνωση

• Top 10 Εργαλεία Επιστήμης Δεδομένων το 2021 για την εξάλειψη του προγραμματισμού
• Big Data Tutorial για αρχάριους | Τι είναι τα Big Data;
• Πλήρης οδηγός για το Big Data Analytics για αρχάριους
• Top 15 Big Data Tools (Big Data Analytics Tools) το 2021
• Τι είναι μια λίμνη δεδομένων | Data Warehouse εναντίον Data Lake
• Βασικές αρχές αποθήκευσης δεδομένων: Ένας απόλυτος οδηγός με παραδείγματα
• Εκμάθηση δοκιμών αποθήκης δεδομένων με παραδείγματα | Οδηγός δοκιμών ETL
• Einstein Analytics - Τι είναι το Salesforce Einstein Analytics