difference between data science vs computer science
Obteniu més informació sobre les diferències i similituds entre les dues disciplines de la ciència de les dades enfront de la informàtica mitjançant aquest tutorial:
En aquest tutorial, s’expliquen breument les disciplines informàtiques i informàtiques. Obteniu informació sobre les diferents opcions professionals disponibles per a aquestes disciplines per orientar-vos a triar l’opció professional segons el vostre interès.
Compararem aquestes dues disciplines i explicarem les seves diferències i similituds per entendre-les en detall.
com obrir arxius torrentats mac
Què aprendreu:
- Data Science vs Computer Science
- Conclusió
Data Science vs Computer Science
La ciència de les dades i la informàtica tenen una relació profunda perquè hi ha problemes de dades intrínsecament grans que requereixen un càlcul eficient (i fiable). La informàtica s’ocupa principalment de desenvolupament i enginyeria de programari. Tot i això, la ciència de les dades utilitza matèries com ara matemàtiques, estadístiques i informàtica.
(imatge font )
La ciència de les dades utilitza els principis de la informàtica i es diferencia de les nocions d’anàlisi i control per obtenir resultats relacionats amb la predicció i la simulació.
(imatge font )
>> Feu clic a aquí per obtenir més informació sobre la ciència de dades i la seva comparació amb l’anàlisi de grans dades per entendre el caràcter multidisciplinari de la ciència de dades.
Data Science fa ús de l'aprenentatge automàtic i altres tècniques, que connecten els problemes computacionals de la ciència de dades amb els assumptes algorítmics de la informàtica. En altres paraules, podem dir que la informàtica s’utilitza en ciència de dades per entendre els patrons digitals de dades estructurades i no estructurades i simplificar moltes tasques analítiques complexes.
L’enfocament algorítmic de la informàtica se centra en els fonaments matemàtics de la computació numèrica i proporciona als seus professionals les eines per crear algoritmes eficients i optimitzar els seus resultats.
A la ciència moderna de les dades, començant per les habilitats necessàries d’algoritmes i modelatge algorítmic, els estudiants estudien els fonaments de l’ús de diversos algoritmes i tècniques de mineria de dades. L’aprenentatge automàtic i la ciència de dades són tan nous i dinàmics que no hi ha un teorema fonamental que el pugui definir.
Comparació de ciències de les dades i informàtica
| Ciències de la Computació | Ciència de les dades |
|---|---|
| Desenvolupador d'aplicacions / sistemes Desenvolupador web Enginyer de maquinari Administrador de bases de dades Analista de sistemes informàtics, Analista d’informàtica forense, Analista de seguretat de la informació, etc. | Analista de dades Científic de dades Enginyer de dades Enginyer de Data Warehouse Analistes de negocis Gestor d'Analytics Analistes de Business Intelligence |
| Estudi dels ordinadors, el seu disseny, arquitectura. Inclou elements de programari i maquinari d’ordinadors, màquines i dispositius. | Estudi de les dades, el seu tipus, mineria de dades, manipulació. aprenentatge automàtic, predicció, visualització i simulació |
| Principals àrees d’aplicació | |
| Informàtica Bases de dades Xarxes Seguretat Informàtica Bioinformàtica Llenguatges de programació Enginyeria de software Disseny d'algorismes | Anàlisi de dades massives Enginyeria de dades Aprenentatge automàtic Recomanació Anàlisi del comportament dels usuaris Anàlisi de clients Analítica operativa Analítica predictiva Detecció de fraus, etc. |
| Presència en acadèmics | |
| Existeix des de fa molts anys en acadèmics | Ha estat presentat recentment en acadèmics |
| Opcions professionals | |
Opcions professionals de la ciència de dades
Trobar la feina adequada és una cosa essencial en la vida de la majoria de les persones. Tot i això, és tot un esforç recórrer totes les definicions dissolvents i confondre títols de carrera en ciència de dades.
(imatge font )
Aquí teniu la llista d’alguns dels llocs de treball més habituals existents en aquest camp.
# 1) Analista de dades
És un treball de nivell inicial en ciència de dades. Com a analista de dades, l'empresa fa preguntes. L'analista de dades ha de respondre a les seves habilitats en mineria de dades, visualització de dades, probabilitat, estadístiques i la capacitat de presentar informació complexa de manera fàcil d'entendre mitjançant taulers, gràfics, gràfics, etc.
Lectura suggerida = >> Diferències entre Data Analyst i Data Scientist
# 2) Científic de dades
Com a científic de dades i com a persona major, cal tenir una experiència adequada tractant dades extenses. Algunes activitats d'un científic de dades són similars a les d'un analista de dades. Una possible addició és l’habilitat per utilitzar l’aprenentatge automàtic. Els científics de dades dissenyen, desenvolupen i evolucionen models d’aprenentatge automàtic per fer prediccions precises basades en dades passades i en temps real.
Els científics de dades solen treballar de manera independent per esbrinar patrons d’informació que la direcció potser no hauria trobat i que podria fer en benefici de l’empresa.
# 3) Enginyer de dades
Els enginyers de dades s’encarreguen de crear i mantenir la infraestructura d’anàlisi de dades i la canalització d’una empresa mitjançant l’ús de les seves habilitats en SQL avançat, administració del sistema, programació i habilitats de seqüència d’ordres per automatitzar diverses tasques.
>> Feu clic a aquí per obtenir més informació sobre un analista de dades, un científic de dades i un enginyer de dades.
Alguns altres títols de treball similars als esmentats anteriorment són Enginyer d’aprenentatge automàtic, Analista quantitatiu, Analista d’intel·ligència empresarial, Enginyer de magatzem de dades, Arquitecte de magatzem de dades, Estadístic, Analista de sistemes i Analista de negocis.
preguntes i respostes de l'entrevista unix pdf
Opcions de carrera informàtica
A l’acabar un títol en informàtica, a continuació es detallen alguns dels treballs més habituals que es poden trobar:
# 1) Desenvolupador de programari d'aplicacions / sistemes
Els desenvolupadors de programari són persones creatives que s’encarreguen de dissenyar, desenvolupar i instal·lar sistemes de programari. Tenen habilitats de desenvolupament de programari, manteniment de versions i necessiten tenir un ull per detectar petits errors en una base de codis gran. La qualitat de la resolució de problemes i la resolució de problemes en un codi trencat és molt apreciada en la carrera dels desenvolupadors.
Juntament amb les habilitats tècniques necessàries per al desenvolupament de programari, una persona també ha de comunicar les seves conclusions a la direcció i col·laborar amb altres desenvolupadors i verificadors.
# 2) Enginyer de maquinari informàtic
Un sistema informàtic consta de dos elements principals, és a dir, programari i maquinari.
Els enginyers de maquinari informàtic s’ocupen dels processos de disseny, prova i producció d’ordinadors i els seus components relacionats amb diversos subsistemes i maquinari electrònic, com ara monitors, teclats, plaques base, ratolins, dispositius USB, sistema operatiu de firmware (BIOS) i altres components com ara sensors i actuadors.
# 3) Desenvolupador web
El desenvolupador web té els mateixos conjunts d’habilitats que els d’un desenvolupador de programari. Tot i això, codifiquen per a les aplicacions que s’executen al navegador. Vol dir que un desenvolupador web necessita conèixer HTML, CSS i JavaScript per desenvolupar parts de l’aplicació web.
A més, per desenvolupar parts del backend que s’encarreguin de la interacció amb les bases de dades i la lògica empresarial de l’aplicació, cal conèixer llenguatges de programació com Perl, Python, PHP, Ruby, Java, etc. No obstant això, recentment amb l’aparició de piles homogènies com NodeJS, s’ha convertit en possible escriure funcionalitats de backend a JavaScript.
# 4) Administrador de la base de dades
Un administrador de bases de dades és responsable de l'execució i manteniment d'un o més sistemes de base de dades. Els administradors solen tenir especialització en emmagatzemar i processar dades en bases de dades amb l'ajut de consultes, activadors i paquets i procediments emmagatzemats. Han de garantir la seguretat i la disponibilitat de les dades als usuaris i a altres parts interessades.
Després de la informàtica, algunes altres opcions professionals estàndard són Computer Analyst Systems, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst, etc.
Diferències clau: informàtica contra ciència de dades
Algunes diferències crítiques entre informàtica i ciència de dades estan relacionades amb el seu abast i els rols de treball relacionats amb aquests camps.
Aquests es detallen a continuació:
- La informàtica tracta més sobre programari, màquines i dispositius. No obstant això, la ciència de dades utilitza aquests aspectes per obtenir resultats mitjançant el processament de dades amb programari i dispositius informàtics.
- La informàtica té activitats relacionades amb el desenvolupament i la creació d’informàtica, emmagatzematge i xarxes, mentre que la ciència de dades té activitats relacionades amb la comprensió del comportament de l’usuari i de l’organització.
- En informàtica, s’ha d’estudiar arquitectura d’ordinadors, algorismes de programari, disseny de maquinari i programari i implementació. Tanmateix, en ciència de dades, cal explorar tipus de dades com ara algorismes d’aprenentatge estructurat, no estructurat i automàtic per predir i simular resultats futurs.
Lectura recomanada = >> Diferència entre Data Science, Big Data i Data Analytics
Preguntes freqüents
Q # 1) Què paga més en ciències de les dades o enginyeria de programari?
Resposta: Data Science paga més que l’enginyeria de programari. De mitjana, un enginyer de programari guanya un sou de 100.000 dòlars anuals. Tot i això, un científic de dades guanya un salari anual superior a 140000 USD. Tenir habilitats en ciències de dades pot augmentar ràpidament el vostre salari entre 25000 i 35000 USD anuals si sou un desenvolupador de programari o un enginyer de sistemes experimentat.
Q # 2) Necessiteu informàtica per a la ciència de dades?
quin és el sistema operatiu més recent
Resposta: La informàtica pot ser necessària per a la ciència de dades. Per ser científic de dades, cal haver d’aprendre ciències de la computació. No obstant això, és més aviat una qüestió subjectiva. Segons el professor Haider, qualsevol persona que pugui articular una història amb eines de visualització adequades traient informació de l'estructura o de dades no estructurades pot convertir-se en un científic de dades.
P # 3) Què és millor informàtica o ciència de dades?
Resposta: Tant la informàtica com la ciència de dades són acceptables. La informàtica té la seva rellevància i la ciència de les dades en té la pròpia. Ambdues ciències tenen moltes similituds i diferències, com també es destaca a l'article anterior. No obstant això, pel que fa als salaris, es paga més als científics de dades que als enginyers en informàtica.
Conclusió
En aquest article Data Science vs Computer Science, mentre comparem les dues ciències, hem detallat les àrees d’aplicació i les opcions professionals estàndard, explicant els detalls de les activitats dels enginyers a cada àrea.
Lectura recomanada
- Top 10 de les eines de ciència de dades el 2021 per eliminar la programació
- Tutorial de Big Data per a principiants | Què és el Big Data?
- Guia completa de Big Data Analytics per a principiants
- Les 15 principals eines de Big Data (eines d’anàlisi de dades grans) del 2021
- Què és un llac de dades | Data Warehouse contra Data Lake
- Fonaments de l’emmagatzematge de dades: una guia definitiva amb exemples
- Tutorial de proves de magatzem de dades amb exemples | Guia de proves ETL
- Einstein Analytics: què és Salesforce Einstein Analytics