Koks skirtumas tarp duomenų mokslo ir informatikos?
Kaip visi žinome, Duomenų mokslas įvardijamas kaip ieškomiausias XXI amžiaus darbas. Vien šis teiginys turi tokį poveikį, kad dauguma žmonių šiandien yra suinteresuoti „Simplilearn“ duomenų mokslo sertifikavimas . Tačiau, kaip mes visi žinome, kai kurios prielaidos padeda duomenų mokslininkui išsiskirti iš kitų. Viena iš tų sąlygų yra informatikos įgūdžiai ar žinios.
Dauguma naujų besimokančiųjų duomenų mokslo sertifikavimas Žinoma, Duomenų mokslas ir Kompiuterija yra tos pačios sritys. Šiame įraše patirsime keletą esminių duomenų ir kompiuterių skirtumų. Taigi, pradėkime.
Turinys
- Apibrėžimas:
- Lauko apimtis:
- Istorija:
- Dalykai:
- Pabaigos tikslas / naudojimas / privalumai:
- Būtinos sąlygos:
- Pramonė / pareiškėjai:
- Išvada:
Apibrėžimas:
Skaičiuojamas skaičiavimo ir informacijos tyrimas Kompiuterija (CS). Tai plati studijų sritis, kuri apskritai nagrinėja kompiuterių projektavimą ir architektūrą, skaičiavimą, algoritmus, skaičiavimo problemas, kompiuterių sistemų aparatinės įrangos, programinės įrangos, tinklų, interneto ir programų projektavimą.
Pagrindinė idėja yra studijuoti kompiuterius ir su jais susijusias sąvokas. Šis tyrimas buvo atliktas siekiant pritaikyti šias žinias kitose srityse, tokiose kaip mokslas ir technologijos, verslas, žemės ūkis ir kt. Jame yra daugybė mokslinių tyrimų sričių.
Duomenų mokslas (DS) yra specializuota sritis, užsiimanti įvairiais duomenų tipais, kad būtų galima išgauti tam tikrą informaciją naudojant kelias matematines sąvokas, tokias kaip statistiniai ir aprašomieji metodai, naudojant daugybę šių dienų technologijų. Svarbiausias tikslas yra generuoti įžvalgas (duomenis) iš didžiulio šiandien turimo duomenų kiekio. Šias įžvalgas verslas naudoja priimdamas labiau pagrįstus sprendimus.
Lauko apimtis:
Kompiuterija apima visas technologines sritis. Kompiuterijos studijos veda į technologinę pažangą. Techniškai tai yra duomenų mokslo viršutinis rinkinys.
Duomenų mokslas apima visus su duomenimis susijusios srities tyrimus. Matematinių metodų ir technologijų naujovės lemia duomenų mokslo pažangą. Techniškai tai yra kompiuterių mokslo pogrupis.
Istorija:
Tyrimas Kompiuterija gyvuoja jau daugelį metų. Jis netgi siūlomas kaip akademinis dalykas dešimtmečiams tirti.
Duomenų mokslas nors amžius senas (matematinių sąvokų ir algoritmai Duomenų mokslą naudoja šiandien), pastaruoju metu išryškėjo su technologijų pažanga. Dabar tai besivystanti mokslo ir technologijos šaka. Šiuo metu jis siūlomas kaip akademinis dalykas studijoms.
Dalykai:
Kompiuterija daugiau dėmesio skiriama tokioms temoms kaip algoritmai, duomenų struktūra, programavimo kalbos, kompiuterių architektūra, tinklo architektūra, operacinės sistemos ir kt.
Duomenų mokslas daugiau dėmesio skiriama tokiems dalykams kaip pagrindinė ir išplėstinė statistika, skaičiavimas, duomenų inžinerija, didieji duomenys, mašininis mokymasis, dirbtinis intelektas ir kt.
Pabaigos tikslas / naudojimas / privalumai:
Technologinis augimas ir pažanga yra keletas tyrimo privalumų Kompiuterija . Efektyvių algoritmų, taikomųjų programų, greitų ir patikimų sistemų kūrimas yra keletas kitų jo galutinių tikslų. Kompiuterijos studijos suteikia mums labai greitas ir skaičiavimais galingas sistemas, įrankius ir metodus. Galų gale tai naudoja bet kuris galutinis vartotojas (pvz., Programinės įrangos profesionalai) kitoms užduotims atlikti ar realaus pasaulio problemoms spręsti.
Kompiuterijos srityse tikrojo pasaulio problemoms spręsti dažniausiai naudojamos programavimo kalbos, algoritmai arba itin greiti kompiuteriai.
Galutinis tikslas Duomenų mokslas yra gauti iš duomenų ką nors naudingo. Šiame procese mes iš prigimties stengiamės grumtis, tikrinti ir tvarkyti duomenis. Duomenų mokslo atlikimo nauda yra ta, kad mes galime geriau suprasti duomenis, t.y., jie suteikia atsakymus į tokius klausimus kaip geresnis vartotojo elgesio, pirkimo modelių supratimas, kuriam produktui turėtų būti teikiama daugiau reikšmės ir pan.
Duomenų mokslo lauke naudojama didelė duomenų apimtis analizei ir verslo įžvalgoms.
Būtinos sąlygos:
Apskritai nėra jokių sąlygų mokytis Kompiuterija , išskyrus susidomėjimą kompiuterių studijų sritimi. Asmuo, gerai sukūręs logiką ir turintis pagrindinių kompiuterio žinių, gali pasinaudoti greitu mokymusi informatikos srityje.
Šiandien visi, neturintys atitinkamų žinių ar sričių žinių, gali pradėti mokytis Duomenų mokslas . Norint jį visiškai įsisavinti, reikia žinoti keletą esminių skaičiavimų, statistikos ir kai kurias aukšto lygio programavimo kalbas, tokias kaip R arba „Python“ . Kartu su susidomėjimu tvarkant didžiulius duomenų kiekius pavyks sėkmingai dirbti Duomenų mokslo srityje.
Pramonė / pareiškėjai:
Kompiuterija paprastai taikoma visoms į gaminius ar paslaugas orientuotoms pramonės šakoms ir įmonėms, kurios savo versle naudojasi informacinėmis technologijomis (IT) ar CS technologijomis.
Tai yra IT pramonės pagrindas. Taigi parama visiems, norintiems būti IT / programinės įrangos profesionalais. Nors žmonės iš kitų sričių aktyviai prisijungia prie CS pagrįstų vaidmenų ir profilių, atitinkamiems profiliams pirmenybė teikiama žmonėms, turintiems atitinkamą IT / CS pagrindą.
CS darbas gali apimti vieną ar kelias iš šių veiklų: programavimas, programų priežiūra, administratoriaus / palaikymo darbas, sistemos projektavimas / architektas, palaikymas darbalaukyje ir kt.
Duomenų mokslas paprastai taikoma įmonėms, tiesiogiai ar netiesiogiai tvarkančioms didelius duomenų kiekius. Šios įmonės turi duomenų, kurie turi vieną iš jų pajamų šaltinių.
Technologijų gigantai, tokie kaip „Google“, „Microsoft“ ar „Amazon“, labai pasikliauja tyrinėdami duomenis, gautus naudojantis jų paslaugomis. Tas, kuris trokšta būti a Duomenų analitikas arba duomenų mokslininkas gali tyrinėti šioje srityje.
balandžio 1 d., Zodiakas
DS darbas paprastai apima vieną ar kelias iš šių veiklų: Duomenų valymas, Duomenų tvarkymas / valdymas, Modelio kūrimas, Didžiųjų duomenų valdymas ir kita veikla.
Valio. Jūs padarėte tai iki paskutinio. Stengimasis atlikti tyrimus ir pašalinti painiavą yra pirmas žingsnis mokantis, o jūs ką tik baigėte - paglostykite save.
Išvada:
Šiame įraše apžvelgėme kai kuriuos esminius informatikos ir duomenų mokslo sričių skirtumus, kalbant apie studijas, istoriją, prielaidas, naudojimą, pramonę ir profesiją. Perskaitę šį įrašą, tikimės, kad dauguma jūsų painiavos, susijusios su kompiuterių mokslu ir duomenų mokslu, turėjo būti išvalyta. Tikimės, kad tai padės visiems naujiems besimokantiems, kurie ketina tai padaryti duomenų mokslo sertifikavimas .
Dalykitės Su Savo Draugais:
