Меню

Разлика между науката за данните срещу компютърните науки

  • Основен
  • Други
  • Разлика между науката за данните срещу компютърните науки

difference between data science vs computer science

Опитайте Нашия Инструмент За Премахване На Проблемите

Научете за разликите и приликите между двете дисциплини на Data Science срещу Computer Science чрез този урок:

В този урок дисциплините Наука за данни и Компютърни науки са обяснени накратко. Научете за различните възможности за кариера, налични за тези дисциплини, за да ви ориентират при избора на вариант за кариера според вашия интерес.

Ще сравним тези две дисциплини и ще обясним техните различия и прилики, за да ги разберем в детайли.

Компютърни науки срещу наука за данни

шаблон за доклад за изпълнение на теста в Excel

Какво ще научите:

Наука за данни срещу компютърни науки

Науката за данните и компютърните науки са в дълбока връзка, тъй като има присъщи големи проблеми с данните, които изискват ефективно (и надеждно) изчисление. Компютърните науки се занимават основно с разработка и софтуерно инженерство. В науката за данни обаче се използват предмети като математика, статистика и компютърни науки.

Разлики в компютърните науки и науката за данни

(изображение източник )

Науката за данните използва принципите на компютърните науки и се различава от понятията за анализ и мониторинг по отношение на постигане на резултати, свързани с прогнозиране и симулация.

Резултати, свързани с прогнозиране и симулация

(изображение източник )

>> Щракнете тук да прочетете повече за науката за данните и нейното сравнение с анализа на големи данни, за да разберете мултидисциплинарния характер на науката за данни.

Data Science използва машинно обучение и други техники, които свързват изчислителните проблеми в науката за данни с алгоритмичните въпроси в компютърните науки. С други думи, можем да кажем, че компютърната наука се използва в науката за данни за разбиране на цифровите модели в структурирани и неструктурирани данни и за опростяване на много сложни аналитични задачи.

Алгоритмичният подход на компютърните науки се фокусира върху математическите основи на числените изчисления и дава на практикуващите инструментите за създаване на ефективни алгоритми и оптимизиране на техните резултати.

В съвременната наука за данни, започвайки с необходимите умения за алгоритми и алгоритмично моделиране, студентите изучават основите на използването на различни алгоритми и техники за извличане на данни. Машинното обучение и науката за данни са толкова нови и динамични, че няма нито една фундаментална теорема, която да може да го определи.

Сравнение на науката за данни и компютърните науки

ИнформатикаНаука за данните
Разработчик на приложения / системи
Уеб разработчик
Хардуерен инженер
Администратор на база данни
Анализатор на компютърни системи,
Съдебен компютърен анализатор,
Анализатор на информационната сигурност и др.		Анализатор на данни
Data Scientist
Инженер по данни
Инженер на Data Warehouse
Бизнес анализатори
Мениджър на Google Анализ
Анализатори на бизнес разузнаване
Изучаване на компютрите, техния дизайн, архитектура.
Той обхваща софтуерни и хардуерни елементи на компютри, машини и устройства.		Изучаване на данни, техния тип, извличане на данни, манипулация.
машинно обучение, прогнозиране, визуализация и симулация
Основни области на приложение
Компютри
Бази данни
Мрежи
Сигурност
Информатика
Биоинформатика
Програмни езици
Софтуерно инженерство
Проектиране на алгоритъм		Анализ на големи данни
Инженеринг на данни
Машинно обучение
Препоръка
Анализ на потребителското поведение
Анализ на клиентите
Оперативна аналитика
Прогнозна аналитика
Разкриване на измами и др.
Присъствие в академичните среди
Съществува дълги години в академичните средиТой е донесен наскоро в академичните среди
Опции за кариера

Опции за кариера на Data Science

Намирането на подходящата работа е съществено нещо в живота на повечето хора. Въпреки това е доста усилие да се прегледат всички разпадащи се дефиниции и объркващи заглавия в кариерата в науката за данни.

Опции за кариера на Data Science

(изображение източник )

Ето списъка с някои от най-често срещаните длъжности, съществуващи в тази област.

# 1) Анализатор на данни

Това е начална работа в науката за данни. Като анализатор на данни, човек получава въпроси от бизнеса. Анализаторът на данни трябва да отговори на тези, базирани на уменията му за извличане на данни, визуализация на данни, вероятност, статистика и способността да представя сложна информация по лесен за разбиране начин, използвайки табла, графики, диаграми и др.

Предложено четене = >> Разлики между Data Analyst и Data Scientist

# 2) Учен за данни

Като учен по данни и като възрастен човек, човек трябва да има подходящ опит в работата с обширни данни. Някои дейности на учен по данни са подобни на тези на анализатор на данни. Възможно допълнение е умението да се използва машинно обучение. Изследователите на данни проектират, разработват и развиват модели за машинно обучение, за да правят точни прогнози въз основа на минали данни и данни в реално време.

Учените по данни обикновено работят независимо, за да открият модели на информация, която ръководството може да не е намерило и би могло да направи в полза на компанията.

# 3) Инженер на данни

Инженерите на данни са отговорни за създаването и поддържането на инфраструктурата за анализ на данни и конвейера на компанията, като използват техните умения за усъвършенстван SQL, системно администриране, програмиране и скриптови умения за автоматизиране на различни задачи.

>> Щракнете тук за да научите повече за анализатор на данни, учен за данни и инженер по данни.

Някои други заглавия на длъжности, подобни на гореспоменатите, са инженер по машинно обучение, количествен анализатор, анализатор на бизнес разузнаване, инженер на хранилище за данни, архитект на хранилище на данни, статистик, системен анализатор и бизнес анализатор.

как да тествате съвместимостта на различни браузъри

Опции за кариера в компютърните науки

При завършване на степен по компютърни науки някои от най-често срещаните работни места, които може да се намерят, са дадени по-долу:

Опции за кариера

# 1) Разработчик на приложения / системи

Разработчиците на софтуер са творчески личности, които отговарят за проектирането, разработването и инсталирането на софтуерни системи. Те притежават умения за разработка на софтуер, поддръжка на версиите и трябва да имат поглед, за да улавят малки грешки в голяма кодова база. Качеството на разрешаването на проблеми и разрешаването на проблеми в неработещ код се оценява изключително много в кариерата на разработчиците.

Наред с техническите умения, необходими за разработване на софтуер, човек също трябва да съобщи своите констатации на ръководството и да си сътрудничи с други разработчици и тестери.

# 2) Инженер по компютърен хардуер

Компютърната система се състои от два основни елемента, т.е. софтуер и хардуер.

Инженерите на компютърен хардуер се занимават с процеси на проектиране, тестване и производство на компютри и техните компоненти, свързани с различни подсистеми и електронен хардуер като монитори, клавиатури, дънни платки, мишки, USB устройства, фърмуер OS (BIOS) и други такива компоненти като сензори и задвижващи механизми.

# 3) Уеб разработчик

Уеб разработчикът има същите набори от умения като този на разработчика на софтуер. Те обаче кодират приложения, които се изпълняват в браузъра. Това означава, че уеб разработчикът трябва да знае HTML, CSS и JavaScript, за да разработи предни части на уеб приложението.

Освен това, за да се разработят части от бекенда, които се грижат за взаимодействието с базите данни и бизнес логиката на приложението, трябва да се знаят езици за програмиране като Perl, Python, PHP, Ruby, Java и др. Напоследък обаче с появата на нови хомогенни стекове като NodeJS, стана възможно да се напишат бекенд функционалности в JavaScript.

# 4) Администратор на база данни

Администраторът на база данни отговаря за работата и поддръжката на една или повече системи от бази данни. Администраторите обикновено имат специализация в съхраняването и обработката на данни в бази данни с помощта на заявки, задействания и съхранени процедури и пакети. Те трябва да гарантират сигурността и достъпността на данните за потребителите и другите заинтересовани страни.

След компютърните науки някои други стандартни възможности за кариера са Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst и др.

Основни разлики - Компютърни науки срещу данни

Някои критични разлики между компютърните науки и науката за данни са свързани с техния обхват и работни роли, свързани с тези области.

Те са включени по-долу:

  • Компютърните науки са повече за софтуер, машини и устройства. Науката за данните обаче използва тези аспекти, за да доведе до резултати, като обработва данни със софтуер и изчислителни устройства.
  • Компютърните науки имат дейности, свързани с разработването и създаването на изчисления, съхранение и работа в мрежа, докато науката за данни има дейности, свързани с разбирането на поведението на потребителите и организацията.
  • В компютърните науки човек трябва да изучава компютърна архитектура, софтуерни алгоритми, хардуерен и софтуерен дизайн и внедряване. В науката за данни обаче трябва да се изследват типове данни като структурирани, неструктурирани и алгоритми за машинно обучение, за да се предвидят и симулират бъдещи резултати.

Препоръчително четене = >> Разлика между Data Science, Big Data и Data Analytics

често задавани въпроси

В # 1) Какво плаща повече науката за данни или софтуерното инженерство?

Отговор: Data Science плаща повече от софтуерното инженерство. Средно софтуерен инженер печели заплата от 100000 USD годишно. Учен по данни обаче печели годишна заплата над 140000 USD. Наличието на умения за наука на данни може бързо да увеличи заплатата ви с 25000 до 35000 USD годишно, ако сте разработчик на софтуер или опитен системен инженер.

кое е най-доброто безплатно приложение за изтегляне на музика за android

В # 2) Имате ли нужда от компютърни науки за Data Science?

Отговор: Информатиката може да е необходима за науката за данни. За да бъде учен по данни, може да се наложи да научи компютърни науки. Това обаче е по-скоро субективен въпрос. Според професор Хайдер всеки, който може да формулира история с подходящи инструменти за визуализация, като черпи прозрения от структура или неструктурирани данни, може да стане учен по данни.

В # 3) Кое е по-добро Компютърни науки или Наука за данни?

Отговор: Приемливи са както информатика, така и наука за данни. Компютърната наука има своето значение, а науката за данни има своя собствена. И двете науки имат много прилики и разлики, както също беше подчертано в статията по-горе. Що се отнася до заплатите, на учените по данни се плаща повече, отколкото на инженерите по компютърни науки.

Заключение

В тази статия Data Science vs Computer Science, докато сравняваме двете науки, ние изброихме областите на приложение и стандартните възможности за кариера, обяснявайки подробностите за дейностите на инженерите във всяка област.

Препоръчително четене

^