Menu

Verschil tussen Data Science Vs Computer Science

  • Hoofd
  • Andere
  • Verschil tussen Data Science Vs Computer Science

difference between data science vs computer science

Probeer Ons Instrument Voor Het Oplossen Van Problemen

Leer meer over de verschillen en overeenkomsten tussen de twee disciplines Data Science vs Computer Science via deze tutorial:

In deze tutorial worden de disciplines Data science en Computer science in het kort uitgelegd. Lees meer over de verschillende loopbaanopties die beschikbaar zijn voor deze disciplines om u te begeleiden bij het kiezen van de loopbaanoptie op basis van uw interesse.

We zullen deze twee disciplines vergelijken en hun verschillen en overeenkomsten uitleggen om ze in detail te begrijpen.

Computerwetenschappen versus gegevenswetenschap

is de beveiligingssleutel hetzelfde als het wachtwoord

Wat je leert:

Data Science Vs Computer Science

Datawetenschap en informatica hebben een diepe relatie omdat er inherent grote dataproblemen zijn die een efficiënte (en betrouwbare) berekening vereisen. Informatica houdt zich voornamelijk bezig met ontwikkeling en software-engineering. Data science heeft echter het gebruik van onderwerpen als wiskunde, statistiek en informatica.

Verschillen in Computer Science & Data Science

(beeld bron ​

Datawetenschap maakt gebruik van computerwetenschappelijke principes en verschilt van de noties van analyse en monitoring bij het brengen van resultaten met betrekking tot voorspelling en simulatie.

Uitkomsten gerelateerd aan voorspelling en simulatie

(beeld bron ​

>> Klik hier om meer te lezen over datawetenschap en de vergelijking ervan met big data-analyse om het multidisciplinaire karakter van datawetenschap te begrijpen.

Data Science maakt gebruik van machine learning en andere technieken, die de computationele vraagstukken in de datawetenschap verbinden met de algoritmische kwesties in de informatica. Met andere woorden, we kunnen zeggen dat informatica wordt gebruikt in datawetenschap om digitale patronen in gestructureerde en ongestructureerde gegevens te begrijpen en om veel complexe analytische taken te vereenvoudigen.

De algoritmische benadering van de informatica richt zich op de wiskundige grondslagen van numerieke berekeningen en geeft de praktijkmensen de tools om efficiënte algoritmen te creëren en hun resultaten te optimaliseren.

In de moderne datawetenschap bestuderen studenten, te beginnen met de nodige vaardigheden van algoritmen en algoritmische modellering, de grondbeginselen van het gebruik van verschillende algoritmen en dataminingtechnieken. Machine learning en data science zijn zo nieuw en dynamisch dat er geen enkele fundamentele stelling is die dit kan definiëren.

Vergelijking van datawetenschap en informatica

ComputertechnologieData Science
Applicatie- / systeemontwikkelaar
Webontwikkelaar
Hardware engineer
Database Administrator
Analist computersystemen,
Forensisch computeranalist,
Informatiebeveiligingsanalist, enz.		Data-analist
Data scientist
Data Engineer
Datawarehouse-ingenieur
Bedrijfsanalisten
Analytics Manager
Business Intelligence-analisten
Studie van computers, hun ontwerp, architectuur.
Het omvat software- en hardware-elementen van computers, machines en apparaten.		Studie van gegevens, hun type, datamining, manipulatie.
machine learning, voorspelling, visualisatie en simulatie
Belangrijkste toepassingsgebieden
Computers
Databases
Netwerken
Veiligheid
Informatica
Bio-informatica
Programmeertalen
Software engineering
Algoritme ontwerpen		Big data-analyse
Data engineering
Machine leren
Aanbeveling
Analyse van gebruikersgedrag
Klantanalyse
Operationele analyse
Voorspellende analyse
Fraudeopsporing, etc.
Aanwezigheid in academici
Bestaat al vele jaren in academiciHet is onlangs binnengebracht in academici
Carrièremogelijkheden

Carrière-opties in Data Science

Het vinden van de juiste baan is essentieel in het leven van de meeste mensen. Het is echter een behoorlijke inspanning om door alle ontbindende definities en verwarrende carrièretitels in data science te bladeren.

Carrière-opties in Data Science

(beeld bron ​

Hier is de lijst met enkele van de meest voorkomende functietitels die op dit gebied bestaan.

# 1) Gegevensanalist

Het is een instapbaan in data science. Als data-analist krijg je vragen van de business. De data-analist moet deze beantwoorden op basis van zijn vaardigheden in datamining, datavisualisatie, waarschijnlijkheid, statistiek en het vermogen om complexe informatie op een gemakkelijk te begrijpen manier te presenteren met behulp van dashboards, grafieken, grafieken, enz.

Voorgestelde lezing = >> Verschillen tussen data-analist en data-wetenschapper

# 2) Datawetenschapper

Als datawetenschapper en als senior persoon moet je gepaste ervaring hebben met het omgaan met uitgebreide data. Sommige activiteiten van een datawetenschapper zijn vergelijkbaar met die van een data-analist. Een mogelijke toevoeging is de vaardigheid om machine learning te gebruiken. Datawetenschappers ontwerpen, ontwikkelen en ontwikkelen machine learning-modellen om nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van gegevens uit het verleden en realtime.

Datawetenschappers werken over het algemeen onafhankelijk om patronen in informatie te ontdekken die het management misschien niet heeft gevonden en zou kunnen doen in het voordeel van het bedrijf.

# 3) Gegevensingenieur

Gegevensingenieurs zijn verantwoordelijk voor het creëren en onderhouden van de gegevensanalyse-infrastructuur en pijplijn van een bedrijf door hun vaardigheden in geavanceerde SQL, systeembeheer, programmeren en scriptvaardigheden te gebruiken om verschillende taken te automatiseren.

>> Klik hier voor meer informatie over een data-analist, datawetenschapper en een data-engineer.

Enkele andere functietitels die vergelijkbaar zijn met die hierboven zijn genoemd, zijn Machine Learning Engineer, Quantitative Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Warehouse Engineer, Data Warehouse Architect, Statistician, Systems Analyst en Business Analyst.

timesheet-app voor Android en iPhone

Carrière-opties in de computerwetenschappen

Bij het afronden van een graad in computerwetenschappen worden hieronder enkele van de meest voorkomende banen weergegeven:

Carrièremogelijkheden

# 1) Applicaties / systeemsoftware-ontwikkelaar

Softwareontwikkelaars zijn creatieve individuen die verantwoordelijk zijn voor het ontwerpen, ontwikkelen en installeren van softwaresystemen. Ze hebben vaardigheden op het gebied van softwareontwikkeling, versiebeheer en moeten in de gaten houden om kleine fouten in een grote codebase op te vangen. De kwaliteit van het oplossen van problemen en het oplossen van problemen in gebroken code wordt enorm gewaardeerd in de loopbaan van ontwikkelaars.

Naast de technische vaardigheden die nodig zijn voor softwareontwikkeling, moet een persoon ook zijn bevindingen aan het management communiceren en samenwerken met andere ontwikkelaars en testers.

# 2) Computerhardware-ingenieur

Een computersysteem bestaat uit twee hoofdelementen, namelijk software en hardware.

Computerhardwaretechnici houden zich bezig met processen voor het ontwerpen, testen en produceren van computers en hun componenten met betrekking tot verschillende subsystemen en elektronische hardware zoals monitoren, toetsenborden, moederborden, muizen, USB-apparaten, firmware OS (BIOS) en andere componenten zoals sensoren en actuatoren.

binair zoekboomprogramma in java

# 3) Webontwikkelaar

Webontwikkelaar heeft dezelfde vaardigheden als die van een softwareontwikkelaar. Ze coderen echter voor toepassingen die in de browser worden uitgevoerd. Het betekent dat een webontwikkelaar HTML, CSS en JavaScript moet kennen om front-end-onderdelen van de webapplicatie te ontwikkelen.

Bovendien, om delen van de backend te ontwikkelen die zorgen voor de interactie met de databases en de bedrijfslogica van de applicatie, moet men programmeertalen kennen zoals Perl, Python, PHP, Ruby, Java, enz. Echter, onlangs met de komst van nieuwe homogene stacks zoals NodeJS, is het mogelijk geworden om backend-functionaliteiten in JavaScript te schrijven.

# 4) Databasebeheerder

Een databasebeheerder is verantwoordelijk voor het runnen en onderhouden van een of meer databasesystemen. Beheerders zijn meestal gespecialiseerd in het opslaan en verwerken van gegevens in databases met behulp van query's, triggers en opgeslagen procedures en pakketten. Ze moeten de veiligheid en beschikbaarheid van gegevens voor de gebruikers en andere belanghebbenden waarborgen.

Na computerwetenschappen zijn enkele andere standaard carrièremogelijkheden Computer Systems Analyst, Forensic Computer Analyst, Information Security Analyst, etc.

Belangrijkste verschillen - Computerwetenschappen versus datawetenschap

Enkele kritische verschillen tussen Computer Science en Data Science zijn gerelateerd aan hun reikwijdte en werkrollen die verband houden met deze velden.

Deze worden hieronder vermeld:

  • Computerwetenschappen gaat meer over software, machines en apparaten. Datawetenschap gebruikt die aspecten echter om resultaten te boeken door gegevens te verwerken met software en computerapparatuur.
  • Computer Science heeft activiteiten die verband houden met de ontwikkeling en creatie van computers, opslag en netwerken, terwijl data science activiteiten heeft die betrekking hebben op het begrijpen van gebruikers- en organisatiegedrag.
  • In Computer Science moet men computerarchitectuur, software-algoritmen, hardware- en softwareontwerp en implementatie bestuderen. In datawetenschap moet men echter soorten data onderzoeken, zoals gestructureerde, ongestructureerde en machine learning-algoritmen om toekomstige resultaten te voorspellen en te simuleren.

Aanbevolen literatuur = >> Verschil tussen Data Science, Big Data en Data Analytics

Veel Gestelde Vragen

V # 1) Wat betaalt meer Data Science of Software Engineering?

Antwoord: Data Science betaalt meer dan software engineering. Gemiddeld verdient een software-engineer een salaris van $ 100.000 per jaar. Een datawetenschapper verdient echter een jaarsalaris van meer dan 140000 USD. Als u over data science-vaardigheden beschikt, kan uw salaris snel met 25000 USD tot 35000 USD per jaar stijgen als u een softwareontwikkelaar of een ervaren systeemingenieur bent.

Vraag 2) Heeft u computerwetenschappen nodig voor Data Science?

Antwoord: Computerwetenschap kan nodig zijn voor data science. Om een ​​datawetenschapper te zijn, moet je misschien informatica leren. Het is echter meer een subjectieve kwestie. Volgens professor Haider kan iedereen die een verhaal kan verwoorden met de juiste visualisatietools door inzichten te halen uit structuur of ongestructureerde data, een datawetenschapper worden.

V # 3) Wat is betere informatica of datawetenschap?

Antwoord: Zowel informatica als data science zijn acceptabel. Computerwetenschap heeft zijn relevantie, en datawetenschap heeft zijn eigen relevantie. Beide wetenschappen hebben veel overeenkomsten en verschillen, zoals ook wordt benadrukt in het bovenstaande artikel. Wat betreft salarissen, worden datawetenschappers echter meer betaald dan ingenieurs in de informatica.

Gevolgtrekking

In dit Data Science vs Computer Science-artikel hebben we, terwijl we beide wetenschappen met elkaar vergeleken, toepassingsgebieden en standaard carrièremogelijkheden opgesomd en de details van de activiteiten van ingenieurs op elk gebied toegelicht.

Aanbevolen literatuur

^