difference between data science vs computer science
Lær om forskellene og lighederne mellem de to discipliner Data Science vs Computer Science gennem denne vejledning:
I denne tutorial forklares datavidenskab og datalogi i korte træk. Lær om de forskellige karrieremuligheder, der er tilgængelige for disse discipliner for at guide dig i valg af karrieremulighed i henhold til din interesse.
Vi sammenligner disse to discipliner og forklarer deres forskelle og ligheder for at forstå dem i detaljer.
bedste virtuelle maskinsoftware til Windows
Hvad du lærer:
- Datalogi mod datalogi
- Konklusion
Datalogi mod datalogi
Datavidenskab og datalogi har et dybt forhold, fordi der i sagens natur er store dataproblemer, der kræver effektiv (og pålidelig) beregning. Datalogi beskæftiger sig primært med udvikling og software engineering. Datavidenskab har dog brugen af emner som matematik, statistik og datalogi.
(billede kilde )
Datalogi bruger datalogiske principper og adskiller sig fra forestillingerne om analyse og overvågning for at bringe resultater relateret til forudsigelse og simulering.
(billede kilde )
>> Klik her for at læse mere om datavidenskab og dets sammenligning med big data analytics for at forstå datavidenskabs tværfaglige natur.
Datavidenskab gør brug af maskinlæring og andre teknikker, der forbinder beregningsproblemerne i datalogi med de algoritmiske forhold inden for datalogi. Med andre ord kan vi sige, at datalogi bruges i datalogi til at forstå digitale mønstre i strukturerede og ustrukturerede data og for at forenkle mange komplekse analytiske opgaver.
Computervidenskabs algoritmiske tilgang fokuserer på det matematiske fundament for numerisk beregning og giver dets praktikere værktøjerne til at skabe effektive algoritmer og optimere deres resultater.
I moderne datavidenskab, der starter med de nødvendige færdigheder inden for algoritmer og algoritmisk modellering, studerer de studerende det grundlæggende ved at bruge forskellige algoritmer og dataminingsteknikker. Maskinindlæring og datalogi er så nye og dynamiske, at der ikke er nogen enkelt grundlæggende sætning, der kan definere det.
Sammenligning af datalogi og datalogi
Computer videnskab | Datalogi |
---|---|
Applikation / systemudvikler Web-udvikler Hardware ingeniør Database Administrator Computer Systems Analyst, Retsmedicinsk analytiker, Informationssikkerhedsanalytiker mv. | Dataanalytiker Dataforsker Dataingeniør Datalageringeniør Forretningsanalytikere Analytics Manager Business Intelligence-analytikere |
Undersøgelse af computere, deres design, arkitektur. Det omfatter software- og hardwareelementer fra computere, maskiner og enheder. | Undersøgelse af data, deres type, data mining, manipulation. maskinindlæring, forudsigelse, visualisering og simulering |
Hovedområder | |
Computere Databaser Netværk Sikkerhed Informatik Bioinformatik Programmeringssprog Software Engineering Algoritmedesign | Big data-analyse Datateknik Maskinelæring Henstilling Analyse af brugeradfærd Kundeanalyse Operationel analyse Forudsigende analyse Detektering af svig osv. |
Tilstedeværelse i akademikere | |
Eksisterer i mange år i akademikere | Det er for nylig blevet bragt i akademikere |
Karrieremuligheder |
Data Science Karriereindstillinger
At finde det rigtige job er en vigtig ting i de fleste menneskers liv. Det er dog en hel indsats for at skimme gennem alle de opløsende definitioner og forvirrende karriere titler inden for datalogi.
(billede kilde )
Her er listen over nogle af de mest almindelige jobtitler, der findes i dette felt.
# 1) Dataanalytiker
Det er et startjob inden for datalogi. Som dataanalytiker får virksomheden spørgsmål. Dataanalytikeren skal besvare dem baseret på hans færdigheder inden for dataudvinding, datavisualisering, sandsynlighed, statistik og evnen til at præsentere komplekse oplysninger på en letforståelig måde ved hjælp af dashboards, grafer, diagrammer osv.
Foreslået læsning = >> Forskelle mellem dataanalytiker vs dataforsker
# 2) Data Scientist
Som dataforsker og som senior person skal man have passende erfaring med at håndtere omfattende data. Nogle af en dataforskers aktiviteter svarer til en dataanalytikeres aktiviteter. En mulig tilføjelse er evnen til at bruge maskinindlæring. Dataforskere designer, udvikler og udvikler maskinindlæringsmodeller for at foretage nøjagtige forudsigelser baseret på tidligere og realtidsdata.
Dataforskere arbejder generelt uafhængigt for at finde ud af mønstre på information, som ledelsen måske ikke har fundet og kunne gøre for virksomhedens fordel.
# 3) Dataingeniør
Dataingeniører er ansvarlige for at oprette og vedligeholde en virksomheds dataanalyseinfrastruktur og pipeline ved at bruge deres færdigheder i avanceret SQL, systemadministration, programmering og scripting færdigheder til at automatisere forskellige opgaver.
>> Klik her for at lære mere om en dataanalytiker, dataforsker og en dataingeniør.
Nogle andre jobtitler svarende til dem, der er nævnt ovenfor, er Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistician, Systems Analyst og Business Analyst.
hvor er sikkerhedsnøglen på en router
Datalogi Karriereindstillinger
Efter afslutningen af en datalogi-grad er nogle af de mest almindelige job, man kan finde, angivet nedenfor:
# 1) Applikationer / Systemsoftwareudvikler
Softwareudviklere er kreative personer, der er ansvarlige for at designe, udvikle og installere softwaresystemer. De har softwareudviklingsevner, vedligeholdelse af versioner og skal have øje med at opfange små fejl i en stor kodebase. Kvaliteten af problemløsning og løsning af problemer i brudt kode værdsættes utroligt i udviklerens karriere.
Sammen med de tekniske færdigheder, der kræves til softwareudvikling, skal en person også kommunikere deres resultater til ledelsen og samarbejde med andre udviklere og testere.
# 2) Computerhardwaretekniker
Et computersystem består af to hovedelementer, dvs. software og hardware.
Computer hardware ingeniører beskæftiger sig med processer til design, test og produktion af computere og deres komponenter relateret til forskellige undersystemer og elektronisk hardware såsom skærme, tastaturer, bundkort, mus, USB-enheder, firmware OS (BIOS) og andre sådanne komponenter som sensorer og aktuatorer.
# 3) Webudvikler
Webudvikler har de samme sæt færdigheder som en softwareudvikler. De koder dog for applikationer, der kører i browseren. Det betyder, at en webudvikler har brug for at kende HTML, CSS og JavaScript for at udvikle frontendele af webapplikationen.
For at udvikle dele af backend, der tager sig af interaktion med databaser og applikationens forretningslogik, skal man desuden kende programmeringssprog som Perl, Python, PHP, Ruby, Java osv. Men for nylig med fremkomsten af nye homogene stakke som NodeJS er det blevet muligt at skrive backend-funktionaliteter i JavaScript.
er netværksnøgle det samme som adgangskode
# 4) Databaseadministrator
En databaseadministrator er ansvarlig for kørsel og vedligeholdelse af et eller flere databasesystemer. Administratorer har normalt specialisering i lagring og behandling af data i databaser ved hjælp af forespørgsler, udløsere og lagrede procedurer og pakker. De skal sikre sikkerheden og tilgængeligheden af data til brugerne og andre interessenter.
Efter datalogi er nogle andre standardkarriereindstillinger Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst osv.
Nøgleforskelle - Datalogi mod datalogi
Nogle kritiske forskelle mellem datalogi og datalogi er relateret til deres omfang og arbejdsroller relateret til disse felter.
Disse er anført nedenfor:
- Datalogi handler mere om software, maskiner og enheder. Datalogi bruger dog disse aspekter til at bringe resultater ved at behandle data med software og computerenheder.
- Datalogi har aktiviteter relateret til udvikling og oprettelse af computing, lagring og netværk, mens datalogi har aktiviteter, der vedrører forståelse af bruger- og organisationsadfærd.
- I datalogi skal man studere computerarkitektur, softwarealgoritmer, hardware og software design og implementering. Men inden for datavidenskab skal man udforske typer af data såsom strukturerede, ustrukturerede og maskinlæringsalgoritmer for at forudsige og simulere fremtidige resultater.
Anbefalet læsning = >> Forskel mellem datalogi, big data og dataanalyse
Ofte stillede spørgsmål
Spørgsmål nr. 1) Hvad betaler mere datalogi eller softwareudvikling?
Svar: Data Science betaler mere end software engineering. I gennemsnit tjener en softwareingeniør en løn på USD 100.000 om året. En datavidenskabsmand tjener dog en årsløn på mere end USD 140000. At have datavidenskabelige færdigheder kan hurtigt øge din løn med USD 25.000 til 35.000 om året, hvis du er softwareudvikler eller en erfaren systemingeniør.
Q # 2) Har du brug for datalogi til datalogi?
Svar: Datalogi kan være nødvendigt for datalogi. For at være dataforsker skal man muligvis lære datalogi. Det er dog mere et subjektivt spørgsmål. Ifølge professor Haider kan enhver, der kan artikulere en historie med passende visualiseringsværktøjer ved at trække indsigt fra struktur eller ustrukturerede data, blive en dataforsker.
Q # 3) Hvilken er bedre datalogi eller datalogi?
Svar: Både datalogi og datalogi er acceptabelt. Datalogi har sin relevans, og datalogi har sin egen. Begge videnskaber har mange ligheder og forskelle, som også fremhævet i artiklen ovenfor. Men for lønninger betales dataforskere mere end ingeniører inden for datalogi.
Konklusion
I denne Data Science vs Computer Science-artikel har vi, mens vi sammenligner begge videnskaberne, angivet applikationsområder og standardkarriereindstillinger, hvor vi forklarer detaljerne i ingeniørers aktiviteter i hvert område.
Anbefalet læsning
- Top 10 datavidenskabsværktøjer i 2021 til at fjerne programmering
- Big Data Tutorial for begyndere | Hvad er Big Data?
- Komplet guide til Big Data Analytics for begyndere
- Top 15 Big Data Tools (Big Data Analytics Tools) i 2021
- Hvad er en datasø | Data Warehouse vs Data Lake
- Grundlag for datalagring: En ultimativ guide med eksempler
- Vejledning til test af datavarehus med eksempler | ETL testguide
- Einstein Analytics - Hvad er Salesforce Einstein Analytics