Meny

Forskjellen mellom datavitenskap og datavitenskap

  • Hoved
  • Annen
  • Forskjellen mellom datavitenskap og datavitenskap

difference between data science vs computer science

Prøv Instrumentet Vårt For Å Eliminere Problemer

Lær om forskjellene og likhetene mellom de to fagene Data Science vs Computer Science gjennom denne veiledningen:

I denne opplæringen blir datavitenskap og datavitenskap disipliner forklart i korte trekk. Lær om de forskjellige karrierealternativene som er tilgjengelige for disse fagene for å veilede deg i valg av karrierealternativ i henhold til din interesse.

Vi vil sammenligne disse to fagene og forklare forskjellene og likhetene for å forstå dem i detalj.

Datavitenskap vs datavitenskap

faser av livssyklus for programvareutvikling

Hva du vil lære:

Datavitenskap mot datavitenskap

Datavitenskap og informatikk har et dypt forhold fordi det iboende er store dataproblemer som krever effektiv (og pålitelig) beregning. Informatikk arbeider hovedsakelig med utvikling og programvareteknikk. Imidlertid har datavitenskap bruk av emner som matte, statistikk og informatikk.

Datavitenskap og datavitenskap forskjeller

(bilde kilde )

Datavitenskap bruker datavitenskapelige prinsipper og skiller seg fra forestillingene om analyse og overvåking for å bringe resultater relatert til prediksjon og simulering.

Resultat relatert til prediksjon og simulering

(bilde kilde )

>> Klikk her for å lese mer om datavitenskap og sammenligning med big data analytics for å forstå datavitenskapens tverrfaglige natur.

Datavitenskap benytter seg av maskinlæring og andre teknikker, som forbinder beregningsproblemene innen datavitenskap med de algoritmiske forholdene innen informatikk. Med andre ord kan vi si at informatikk brukes i datavitenskap for å forstå digitale mønstre i strukturerte og ustrukturerte data og for å forenkle mange komplekse analytiske oppgaver.

Informatikkens algoritmiske tilnærming fokuserer på det matematiske grunnlaget for numerisk beregning og gir utøverne verktøyene for å lage effektive algoritmer og optimalisere resultatene.

I moderne datavitenskap, med utgangspunkt i de nødvendige ferdighetene til algoritmer og algoritmisk modellering, studerer studentene det grunnleggende om å bruke forskjellige algoritmer og data mining teknikker. Maskinlæring og datavitenskap er så ny og dynamisk at det ikke er noen grunnleggende teori som kan definere den.

Sammenligning av datavitenskap og informatikk

InformatikkDatavitenskap
Søknad / systemutvikler
Webutvikler
Maskinvareingeniør
Databaseadministrator
Datasystemanalytiker,
Forensic Computer Analyst,
Informasjonssikkerhetsanalytiker, etc.		Data analytiker
Data Scientist
Dataingeniør
Data Warehouse ingeniør
Forretningsanalytikere
Analytics Manager
Business Intelligence Analytikere
Studie av datamaskiner, deres design, arkitektur.
Den omfatter programvare- og maskinvareelementer til datamaskiner, maskiner og enheter.		Studie av data, deres type, data mining, manipulasjon.
maskinlæring, prediksjon, visualisering og simulering
Hovedområder
Datamaskiner
Databaser
Nettverk
Sikkerhet
Informatikk
Bioinformatikk
Programmerings språk
Programvareutvikling
Algoritmedesign		Big data analytics
Datateknikk
Maskinlæring
Anbefaling
Analyse av brukeratferd
Kundeanalyse
Operasjonsanalyse
Prediktiv analyse
Bedrageri, etc.
Tilstedeværelse i akademikere
Eksisterer i mange år i akademikereDet har blitt brakt nylig i akademikere
Karrierealternativer

Data Science Karriere Alternativer

Å finne riktig jobb er en viktig ting i livet til de fleste. Imidlertid er det ganske forsøk på å skumme gjennom alle oppløsende definisjoner og forvirrende karriere titler innen datavitenskap.

Data Science Karriere Alternativer

(bilde kilde )

Her er listen over noen av de vanligste stillingstittlene som finnes i dette feltet.

# 1) Dataanalytiker

Det er en startnivå jobb innen datavitenskap. Som dataanalytiker får man spørsmål fra virksomheten. Dataanalytikeren må svare på disse basert på hans ferdigheter innen datautvinning, datavisualisering, sannsynlighet, statistikk og evnen til å presentere kompleks informasjon på en lettfattelig måte ved hjelp av dashbord, grafer, diagrammer etc.

Foreslått lesing = >> Forskjeller mellom Data Analyst vs Data Scientist

# 2) Data Scientist

Som dataforsker, og som eldre person, må man ha passende erfaring med å håndtere omfattende data. Noen aktiviteter fra en datavitenskapsmann ligner på en dataanalytikeres aktiviteter. Et mulig tillegg er ferdigheten til å bruke maskinlæring. Dataforskere designer, utvikler og utvikler maskinlæringsmodeller for å lage nøyaktige spådommer basert på tidligere og sanntidsdata.

Dataforskere jobber generelt uavhengig for å finne mønstre på informasjon som ledelsen kanskje ikke har funnet og kan gjøre for selskapets fordel.

# 3) Dataingeniør

Dataingeniører er ansvarlige for å opprette og vedlikeholde dataanalyseinfrastrukturen og rørledningen til et selskap ved å bruke sine ferdigheter innen avansert SQL, systemadministrasjon, programmering og skriptferdigheter for å automatisere ulike oppgaver.

>> Klikk her for å lære mer om en dataanalytiker, datavitenskapsmann og en dataingeniør.

Noen andre stillinger som ligner på de som er nevnt ovenfor, er Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistician, Systems Analyst og Business Analyst.

selen intervju spørsmål og svar for 4 års erfaring

Datavitenskap Karriere Alternativer

Når du fullfører en informatikkgrad, er noen av de vanligste jobbene du kan finne, gitt nedenfor:

Karrierealternativer

# 1) Applikasjoner / Systemprogramvareutvikler

Programvareutviklere er kreative personer som er ansvarlige for å designe, utvikle og installere programvaresystemer. De har ferdigheter i programvareutvikling, versjonsvedlikehold, og må ha et øye med å fange små feil i en stor kodebase. Kvaliteten på problemløsing og løsning av problemer i ødelagt kode blir satt stor pris på i utviklerens karriere.

I tillegg til de tekniske ferdighetene som kreves for programvareutvikling, må en person også kommunisere funnene sine til ledelsen og samarbeide med andre utviklere og testere.

# 2) Computer Hardware Engineer

Et datasystem består av to hovedelementer, dvs. programvare og maskinvare.

Datamaskinvareingeniører håndterer prosesser for å designe, teste og produsere datamaskiner og deres komponenter relatert til forskjellige delsystemer og elektronisk maskinvare som skjermer, tastaturer, hovedkort, mus, USB-enheter, firmware OS (BIOS) og andre slike komponenter som sensorer og aktuatorer.

# 3) Nettutvikler

Nettutvikler har samme ferdighetssett som en programvareutvikler. Imidlertid koder de for applikasjoner som kjører i nettleseren. Det betyr at en webutvikler trenger å kjenne HTML, CSS og JavaScript for å utvikle frontend-deler av webapplikasjonen.

For å utvikle deler av backend som tar vare på interaksjon med databasene og applikasjonens forretningslogikk, trenger man å kunne programmeringsspråk som Perl, Python, PHP, Ruby, Java, etc. Men nylig med innføringen av nye homogene stabler som NodeJS, har det blitt mulig å skrive funksjoner for backend i JavaScript.

# 4) Databaseadministrator

En databaseadministrator er ansvarlig for drift og vedlikehold av ett eller flere databasesystemer. Administratorer har vanligvis spesialisering i lagring og behandling av data i databaser ved hjelp av spørsmål, utløsere og lagrede prosedyrer og pakker. De må sikre sikkerheten og tilgjengeligheten av data til brukerne og andre interessenter.

Etter datavitenskap er noen andre standard karrieremuligheter Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst, etc.

Viktige forskjeller - Informatikk mot datalogi

Noen kritiske forskjeller mellom datavitenskap og datavitenskap er relatert til deres omfang og arbeidsroller knyttet til disse feltene.

Disse er vervet nedenfor:

  • Datavitenskap handler mer om programvare, maskiner og enheter. Imidlertid bruker datavitenskap disse aspektene for å bringe resultater ved å behandle data med programvare og dataenheter.
  • Informatikk har aktiviteter knyttet til utvikling og opprettelse av databehandling, lagring og nettverk, mens datavitenskap har aktiviteter som er knyttet til forståelse av bruker- og organisasjonsatferd.
  • I informatikk må man studere dataarkitektur, programvarealgoritmer, maskinvare- og programvaredesign og implementering. Imidlertid, innen datavitenskap, må man utforske typer data som strukturerte, ustrukturerte og maskinlæringsalgoritmer for å forutsi og simulere fremtidige resultater.

Anbefalt lesing = >> Forskjellen mellom datavitenskap, stor data og dataanalyse

ofte stilte spørsmål

Spørsmål 1) Hva betaler mer datavitenskap eller programvareteknikk?

Svar: Data Science betaler mer enn programvareteknikk. I gjennomsnitt tjener en programvareingeniør en lønn på USD 100000 per år. Imidlertid tjener en datavitenskapsmann en årslønn på mer enn USD 140000. Å ha datavitenskapelige ferdigheter kan raskt øke lønnen din med USD 25000 til 35000 per år hvis du er programvareutvikler eller en erfaren systemtekniker.

sql spørring praksis spørsmål svar pdf

Spørsmål 2) Trenger du informatikk for datavitenskap?

Svar: Informatikk kan være nødvendig for datavitenskap. For å være dataforsker må man kanskje lære datavitenskap. Imidlertid er det mer en subjektiv sak. Ifølge professor Haider kan alle som kan artikulere en historie med passende visualiseringsverktøy ved å trekke innsikt fra struktur eller ustrukturerte data, bli en datavitenskapsmann.

Spørsmål 3) Hvilken er bedre informatikk eller datavitenskap?

Svar: Både informatikk og datavitenskap er akseptabelt. Informatikk har sin relevans, og datavitenskap har sin egen. Begge vitenskapene har mange likheter og forskjeller, som også fremhevet i artikkelen ovenfor. Imidlertid, med hensyn til lønn, blir dataforskere betalt mer enn ingeniører innen informatikk.

Konklusjon

I denne Data Science vs Computer Science-artikkelen, mens vi sammenligner begge vitenskapene, har vi listet ned applikasjonsområder og standard karrieremuligheter, og forklart detaljene i ingeniørers aktiviteter i hvert område.

Anbefalt lesing

^