difference between data science vs computer science
Сазнајте о разликама и сличностима између две дисциплине Дата Сциенце вс Цомпутер Сциенце путем овог водича:
У овом водичу су укратко објашњене дисциплине науке о подацима и рачунарства. Сазнајте о различитим опцијама каријере које су на располагању за ове дисциплине како би вас водили у одабиру опције каријере према вашем интересу.
Упоредићемо ове две дисциплине и објаснити њихове разлике и сличности да бисмо их детаљно разумели.
јава креира низ објеката
Шта ћете научити:
- Дата Сциенце вс Цомпутер Сциенце
- Закључак
Дата Сциенце вс Цомпутер Сциенце
Наука о подацима и рачунарство имају дубоку везу јер постоје сами по себи велики проблеми са подацима који захтевају ефикасно (и поуздано) рачунање. Рачунарство се углавном бави развојем и софтверским инжењерингом. Међутим, наука о подацима користи предмете као што су математика, статистика и рачунарство.
(слика извор )
Наука о подацима користи принципе рачунарства и разликује се од појмова анализе и праћења у доношењу исхода повезаних са предвиђањем и симулацијом.
(слика извор )
>> Кликните овде да прочитате више о науци података и њеном упоређивању са аналитиком великих података како бисте разумели мултидисциплинарну природу науке о подацима.
Дата Сциенце користи машинско учење и друге технике које повезују рачунска питања у науци података са алгоритамским питањима у рачунарству. Другим речима, можемо рећи да се рачунарство у науци података користи за разумевање дигиталних образаца у структурираним и неструктурираним подацима и за поједностављивање многих сложених аналитичких задатака.
Алгоритамски приступ рачунарских наука фокусира се на математичке основе нумеричког рачунања и својим практичарима даје алате за стварање ефикасних алгоритама и оптимизацију њихових резултата.
У савременој науци података, почев од потребних вештина алгоритама и алгоритамског моделирања, студенти проучавају основе коришћења различитих алгоритама и техника рударства података. Машинско учење и наука о подацима толико су нови и динамични да не постоји ниједна основна теорема која их може дефинисати.
Поређење науке о подацима и рачунарске науке
| Информатика | Дата Сциенце |
|---|---|
| Програмер апликације / система Веб Девелопер Инжењер хардвера Администратор базе Аналитичар рачунарских система, Форензички рачунарски аналитичар, Аналитичар информационе безбедности итд. | Аналитичар података Дата Сциентист Дата Енгинеер Инжењер складишта података Пословни аналитичари Менаџер аналитике Аналитичари пословне интелигенције |
| Проучавање рачунара, њиховог дизајна, архитектуре. Обухвата софтверске и хардверске елементе рачунара, машина и уређаја. | Проучавање података, њихове врсте, рударење подацима, манипулација. машинско учење, предвиђање, визуелизација и симулација |
| Главна подручја примене | |
| Рачунари Базе података Мреже Сигурност Информатика Биоинформатика Програмски језици Софтверско инжењерство Дизајн алгоритма | Аналитика великих података Инжењеринг података Машинско учење Препорука Анализа понашања корисника Аналитика купаца Оперативна аналитика Предиктивна аналитика Откривање превара итд. |
| Присуство у Академици | |
| Постоји дужи низ година у академским круговима | Недавно је донесен код академика |
| Могућности каријере | |
Могућности каријере у науци о подацима
Проналажење правог посла је суштинска ствар у животу већине појединаца. Међутим, прилично је напор да се прелистају све распадајуће дефиниције и збуњујући наслови каријере у науци података.
(слика извор )
Ево листе неких од најчешћих наслова послова који постоје у овој области.
# 1) Аналитичар података
То је почетни посао у науци о подацима. Као аналитичар података, предузеће поставља питања. Аналитичар података мора да одговори на оне који се заснивају на његовим вештинама у рударству података, визуелизацији података, вероватноћи, статистици и способности да на једноставан начин представе сложене информације помоћу контролних табли, графикона, графикона итд.
Предложено читање = >> Разлике између Аналитичара података и Дата Сциентист-а
# 2) Дата Сциентист
Као научник података и као старија особа, треба имати одговарајуће искуство у раду са обимним подацима. Неке активности научника за податке сличне су активностима аналитичара података. Могући додатак је вештина коришћења машинског учења. Научници података дизајнирају, развијају и развијају моделе машинског учења како би направили тачна предвиђања на основу прошлих података и података у реалном времену.
Научници података углавном раде независно како би открили обрасце информација које руководство можда није пронашло и које би могло учинити у корист компаније.
# 3) Инжењер података
Инжењери података одговорни су за стварање и одржавање инфраструктуре за анализу података и цевовода компаније користећи своје вештине у напредном СКЛ-у, администрацији система, програмирању и вештинама скриптирања за аутоматизацију различитих задатака.
>> Кликните овде да бисте сазнали више о аналитичару података, научнику и инжењеру података.
Неки други називи послова слични горе поменутим су инжењер машинског учења, квантитативни аналитичар, аналитичар пословне интелигенције, инжењер складишта података, архитекта складишта података, статистичар, системски аналитичар и пословни аналитичар.
како тестирати компатибилност више прегледача
Могућности каријере у рачунарским наукама
По завршетку дипломе рачунарства, у наставку су дати неки од најчешћих послова које би неко могао наћи:
# 1) Програмер апликација / системског софтвера
Програмери софтвера су креативне особе одговорне за дизајнирање, развој и инсталирање софтверских система. Они поседују вештине развоја софтвера, одржавање верзија и морају да имају око да ухвате мале грешке у великој бази кодова. Квалитет решавања проблема и решавања проблема у неисправном коду изузетно се цени у каријери програмера.
Заједно са техничким вештинама потребним за развој софтвера, особа такође треба да своја сазнања саопшти менаџменту и сарађује са другим програмерима и тестерима.
# 2) Инжењер рачунарског хардвера
Рачунални систем се састоји од два главна елемента, тј. Софтвера и хардвера.
Инжењери рачунарског хардвера баве се процесима дизајнирања, тестирања и производње рачунара и њихових компонената повезаних са различитим подсистемима и електронским хардвером као што су монитори, тастатуре, матичне плоче, мишеви, УСБ уређаји, фирмваре ОС (БИОС) и друге компоненте као што су сензори и актуатори.
# 3) Веб програмер
Веб програмер има исте скупове вештина као и програмер. Међутим, они кодирају апликације које се покрећу у прегледачу. То значи да веб програмер треба да зна ХТМЛ, ЦСС и ЈаваСцрипт да би развио предње делове веб апликације.
Штавише, да би се развили делови позадине који брину о интеракцији са базама података и пословном логиком апликације, треба знати програмске језике као што су Перл, Питхон, ПХП, Руби, Јава итд. Међутим, недавно са појавом нових хомогених стекова као што је НодеЈС, постало је могуће писати позадинске функционалности у ЈаваСцрипт.
# 4) Администратор базе података
Администратор базе података одговоран је за покретање и одржавање једног или више система база података. Администратори су обично специјализовани за чување и обраду података у базама података уз помоћ упита, окидача и ускладиштених процедура и пакета. Они морају да осигурају сигурност и доступност података корисницима и другим заинтересованим странама.
шта је добар мп3 довнлоадер за андроид
После рачунарства, неке друге стандардне опције у каријери су Цомпутер Системс Аналист, Форенсиц Цомпутер Аналист, Информатион Сецурити Аналист итд.
Кључне разлике - Рачунарске науке против науке о подацима
Неке критичне разлике између рачунарства и науке података повезане су са њиховим делокругом и радним улогама везаним за ове области.
Они су наведени испод:
- Рачунарство се више бави софтвером, машинама и уређајима. Међутим, наука о подацима користи те аспекте за доношење резултата обрађивањем података помоћу софтвера и рачунарских уређаја.
- Рачунарске науке имају активности повезане са развојем и стварањем рачунара, складиштења и умрежавања, док наука о подацима има активности које се односе на разумевање понашања корисника и организације.
- У рачунарским наукама треба проучавати рачунарску архитектуру, софтверске алгоритме, дизајн хардвера и софтвера и имплементацију. Међутим, у науци података треба истражити врсте података као што су структурирани, неструктурирани и алгоритми машинског учења да би се предвидели и симулирали будући исходи.
Препоручена литература = >> Разлика између науке о подацима, великих података и аналитике података
Често постављана питања
П # 1) Шта плаћа више науку о подацима или софтверско инжењерство?
Одговор: Дата Сциенце плаћа више од софтверског инжењерства. У просеку, софтверски инжењер зарађује плату од 100000 УСД годишње. Међутим, научник података зарађује годишњу плату већу од 140000 УСД. Ако имате вештине науке о подацима, можете брзо да повећате своју плату за 25000 до 35000 УСД годишње ако сте програмер софтвера или искусни системски инжењер.
П # 2) Да ли вам је потребна информатика за науку о подацима?
Одговор: Рачунарство може бити неопходно за науку о подацима. Да бисте били научник података, можда ћете морати научити информатику. Међутим, то је више субјективна ствар. Према професору Хајдеру, свако ко може артикулирати причу помоћу одговарајућих алата за визуелизацију цртањем увида из структуре или неструктурираних података може постати научник података.
П # 3) Шта је боље рачунарство или наука података?
Одговор: Прихватљиве су и рачунарство и наука о подацима. Рачунарска наука има своју важност, а наука података своју. Обе науке имају много сличности и разлика, као што је такође истакнуто у горњем чланку. Међутим, што се тиче плата, научници података су плаћени више од инжењера рачунарства.
Закључак
У овом чланку Дата Сциенце вс Цомпутер Сциенце, упоређујући обе науке, навели смо подручја примене и стандардне опције каријере, објашњавајући детаље активности инжењера у свакој области.
Препоручено читање
- 10 најбољих алата за науку о подацима у 2021. години за уклањање програмирања
- Водич за велике податке за почетнике | Шта су велики подаци?
- Комплетан водич за аналитику великих података за почетнике
- 15 најбољих алата за велике податке (Биг Дата Аналитицс Тоолс) у 2021
- Шта је језеро података | Складиште података вс Дата Лаке
- Основе складиштења података: Крајњи водич са примерима
- Водич за тестирање складишта података са примерима | ЕТЛ Водич за тестирање
- Ајнштајнова аналитика - шта је Салесфорце Ајнштајнова аналитика