Razlika med podatkovno znanostjo in računalniško znanostjo

difference between data science vs computer science

S pomočjo te vadnice spoznajte razlike in podobnosti med obema disciplinama Data Science vs Computer Science:

V tej vadnici sta na kratko razložena področja Data Science in Computer Science. Spoznajte različne poklicne možnosti, ki so na voljo za te discipline, da vas vodijo pri izbiri poklicne možnosti glede na vaše zanimanje.

Primerjali bomo ti dve disciplini in razložili njune razlike in podobnosti, da jih bomo podrobno razumeli.

kaj je torrent datoteka in kako jo odprem

Kaj se boste naučili:

• Data Science Vs Computer Science
  • Primerjava podatkovne znanosti in računalništva
  • Možnosti kariere za Data Science
    • # 1) Analitik podatkov
    • # 2) Data Scientist
    • # 3) Podatkovni inženir
  • Možnosti kariere za računalništvo
    • # 1) Razvijalec programov / sistemov
    • # 2) Inženir računalniške strojne opreme
    • # 3) Spletni razvijalec
    • # 4) Skrbnik zbirke podatkov
  • Ključne razlike - Računalništvo proti podatkovni znanosti
  • Pogosto zastavljena vprašanja
• Zaključek
  • Priporočeno branje

Data Science Vs Computer Science

Podatkovna znanost in računalništvo sta v tesni povezavi, ker obstajajo že sami po sebi veliki problemi s podatki, ki zahtevajo učinkovito (in zanesljivo) računanje. Računalništvo se ukvarja predvsem z razvojem in programskim inženiringom. Vendar pa se v znanosti o podatkih uporabljajo predmeti, kot so matematika, statistika in računalništvo.

(slika vir )

Podatkovna znanost uporablja načela računalništva in se od pojmov analize in spremljanja razlikuje po doseganju rezultatov, povezanih s predvidevanjem in simulacijo.

(slika vir )

>> Kliknite tukaj prebrati več o znanosti o podatkih in njeni primerjavi z analitiko velikih podatkov, da bi razumeli multidisciplinarno naravo znanosti o podatkih.

Data Science uporablja strojno učenje in druge tehnike, ki povezujejo računska vprašanja v znanosti o podatkih z algoritmi v računalništvu. Z drugimi besedami, lahko rečemo, da se računalništvo v podatkovni znanosti uporablja za razumevanje digitalnih vzorcev v strukturiranih in nestrukturiranih podatkih in za poenostavitev številnih zapletenih analitičnih nalog.

Algoritemski pristop računalništva se osredotoča na matematične temelje numeričnega računanja in svojim izvajalcem daje orodja za ustvarjanje učinkovitih algoritmov in optimizacijo njihovih rezultatov.

V sodobni znanosti o podatkih študentje, začenši s potrebnimi veščinami algoritmov in algoritmičnega modeliranja, preučujejo osnove uporabe različnih algoritmov in tehnik rudarjenja podatkov. Strojno učenje in znanost o podatkih sta tako nova in dinamična, da je ne moremo opredeliti niti enega temeljnega izreka.

Primerjava podatkovne znanosti in računalništva

Možnosti kariere za Data Science

Iskanje prave službe je bistvenega pomena v življenju večine posameznikov. Vendar si je treba kar precej prizadevati, da bi prebrali vse raztapljajoče se definicije in zmede v poklicnih naslovih v znanosti o podatkih.

(slika vir )

Tu je seznam nekaterih najpogostejših nazivov delovnih mest, ki obstajajo na tem področju.

# 1) Analitik podatkov

To je začetno delo na področju znanosti o podatkih. Kot analitik podatkov podjetje postavlja vprašanja. Podatkovni analitik mora odgovoriti na tiste, ki temeljijo na njegovih spretnostih v rudarjenju podatkov, vizualizaciji podatkov, verjetnosti, statistiki in zmožnosti predstavitve zapletenih informacij na enostaven za razumevanje način z uporabo nadzornih plošč, grafov, grafikonov itd.

Predlagano branje = >> Razlike med Data Analyst in Data Scientist

# 2) Data Scientist

Kot podatkovni znanstvenik in kot starejša oseba mora imeti ustrezne izkušnje z obširnimi podatki. Nekatere dejavnosti podatkovnega znanstvenika so podobne dejavnostim podatkovnega analitika. Možen dodatek je spretnost uporabe strojnega učenja. Podatkovni znanstveniki oblikujejo, razvijajo in razvijajo modele strojnega učenja za natančno predvidevanje na podlagi preteklih in sprotnih podatkov.

Podatkovni znanstveniki na splošno neodvisno iščejo vzorce informacij, ki jih vodstvo morda ne bi našlo in bi jih lahko storilo v korist podjetja.

# 3) Podatkovni inženir

Podatkovni inženirji so odgovorni za ustvarjanje in vzdrževanje infrastrukture za podatkovno analitiko in cevovoda podjetja z uporabo njihovih veščin v naprednem SQL, sistemski administraciji, programiranju in skriptiranju za avtomatizacijo različnih nalog.

>> Kliknite tukaj če želite izvedeti več o analitiku podatkov, znanstveniku o podatkih in inženirju podatkov.

Nekateri drugi naslovi, podobni zgoraj omenjenim, so inženir strojnega učenja, kvantitativni analitik, analitik poslovne inteligence, inženir skladišča podatkov, arhitekt podatkovnega skladišča, statistik, sistemski analitik in poslovni analitik.

najboljši brezplačni pripomoček za čiščenje Windows 10 -

Možnosti kariere za računalništvo

Po končani diplomi iz računalništva so spodaj navedena nekatera najpogostejša delovna mesta, ki jih lahko najdete:

# 1) Razvijalec programov / sistemov

Razvijalci programske opreme so kreativni posamezniki, ki so odgovorni za načrtovanje, razvoj in namestitev programskih sistemov. Imajo spretnosti za razvoj programske opreme, vzdrževanje različic in morajo biti pozorni na to, da ujamejo majhne napake v veliki kodni bazi. Kakovost reševanja problemov in reševanja problemov v zlomljeni kodi je neizmerno cenjena v karieri razvijalcev.

Poleg tehničnih veščin, potrebnih za razvoj programske opreme, mora oseba svoje ugotovitve sporočiti tudi vodstvu in sodelovati z drugimi razvijalci in preizkuševalci.

# 2) Inženir računalniške strojne opreme

Računalniški sistem je sestavljen iz dveh glavnih elementov, to sta Programska in Strojna oprema.

Inženirji računalniške strojne opreme se ukvarjajo s procesi načrtovanja, preizkušanja in izdelave računalnikov in njihovih komponent, povezanih z različnimi podsistemi in elektronsko strojno opremo, kot so monitorji, tipkovnice, matične plošče, miši, naprave USB, OS vdelane programske opreme (BIOS) in druge komponente, kot so senzorji in pogoni.

# 3) Spletni razvijalec

Spletni razvijalec ima enake sklope spretnosti kot razvijalec programske opreme. Kodirajo pa programe, ki se izvajajo v brskalniku. To pomeni, da mora spletni razvijalec poznati HTML, CSS in JavaScript, da razvije sprednje dele spletne aplikacije.

kje najti omrežni varnostni ključ

Poleg tega je treba za razvijanje delov zaledja, ki skrbijo za interakcijo z bazami podatkov in poslovno logiko aplikacije, poznati programske jezike, kot so Perl, Python, PHP, Ruby, Java itd. V zadnjem času pa s pojavom novih homogenih skladov, kot je NodeJS, je v JavaScript mogoče zapisati zaledne funkcionalnosti.

# 4) Skrbnik zbirke podatkov

Skrbnik baze podatkov je odgovoren za delovanje in vzdrževanje enega ali več sistemov baz podatkov. Skrbniki so običajno specializirani za shranjevanje in obdelavo podatkov v zbirkah podatkov s pomočjo poizvedb, sprožilcev in shranjenih postopkov in paketov. Uporabnikom in drugim zainteresiranim stranem morajo zagotoviti varnost in razpoložljivost podatkov.

Po računalništvu so nekatere druge običajne poklicne možnosti analitik računalniških sistemov, forenzični računalniški analitik, analitik informacijske varnosti itd.

Ključne razlike - Računalništvo proti podatkovni znanosti

Nekatere kritične razlike med računalništvom in podatkovno tehniko so povezane z njihovim obsegom in delovnimi vlogami, povezanimi s temi področji.

Ti so navedeni spodaj:

• Računalništvo je bolj povezano s programsko opremo, stroji in napravami. Vendar znanost o podatkih te vidike prinaša rezultate z obdelavo podatkov s programsko opremo in računalniškimi napravami.
• Računalništvo ima dejavnosti, povezane z razvojem in ustvarjanjem računalništva, shranjevanja in mreženja, medtem ko ima znanost o podatkih dejavnosti, ki se nanašajo na razumevanje vedenja uporabnikov in organizacij.
• Pri računalništvu je treba preučevati računalniško arhitekturo, algoritme programske opreme, oblikovanje strojne in programske opreme ter izvajanje. V znanosti o podatkih pa je treba raziskati vrste podatkov, kot so strukturirani, nestrukturirani in algoritmi strojnega učenja, da napovemo in simuliramo prihodnje rezultate.

Priporočeno branje = >> Razlika med Data Science, Big Data in Data Analytics

Pogosto zastavljena vprašanja

V # 1) Kaj plača več znanosti o podatkih ali programskem inženirstvu?

Odgovor: Data Science plača več kot programsko inženirstvo. Programski inženir v povprečju zasluži 100.000 USD letno. Vendar podatkovni znanstvenik zasluži letno plačo več kot 140000 USD. Če imate znanje na področju podatkov, lahko hitro povečate svojo plačo za 25000 do 35000 USD na leto, če ste razvijalec programske opreme ali izkušen sistemski inženir.

V # 2) Ali potrebujete računalništvo za podatkovne vede?

Odgovor: Računalništvo je morda potrebno za podatkovne znanosti. Če želite biti podatkovni znanstvenik, se boste morda morali naučiti računalništva. Vendar gre bolj za subjektivno zadevo. Po besedah ​​profesorja Haiderja lahko vsak, ki lahko zgodbo artikulira z ustreznimi orodji za vizualizacijo, tako da črpa vpogled v strukturo ali nestrukturirane podatke, postane znanstvenik podatkov.

V # 3) Kaj je boljše računalništvo ali podatki?

Odgovor: Sprejemljivi sta tako računalništvo kot podatkovna veda. Računalništvo ima svoj pomen, podatki pa svoj. Obe znanosti imata veliko podobnosti in razlik, kot je poudarjeno tudi v zgornjem članku. Glede plač pa so podatkovni znanstveniki plačani več kot inženirji računalništva.

Zaključek

V tem članku Data Science vs Computer Science smo med primerjavo obeh znanosti našteli področja uporabe in standardne možnosti kariere ter pojasnili podrobnosti o dejavnostih inženirjev na posameznem področju.

Priporočeno branje

• 10 najboljših orodij za podatkovno znanost v letu 2021 za odpravo programiranja
• Vadnica za velike podatke za začetnike | Kaj so veliki podatki?
• Popoln vodnik za analitiko velikih podatkov za začetnike
• 15 najboljših orodij za velike podatke (Big Data Analytics Tools) v letu 2021
• Kaj je podatkovno jezero | Skladišče podatkov v primerjavi s podatkovnim jezerom
• Osnove skladiščenja podatkov: končni vodnik s primeri
• Vadnica za testiranje skladišča podatkov s primeri | Vodič za preizkušanje ETL
• Einsteinova analitika - kaj je Salesforce Einsteinova analitika