В чем разница между наукой о данных и информатикой?

Как мы все знаем, Data Science считается самой востребованной работой 21 века. Одно это заявление оказывает такое влияние, что сегодня большинство людей интересуются Сертификация Simplilearn в области науки о данных . Но, как все мы знаем, некоторые предварительные условия помогают специалисту по обработке данных выделиться среди других. Одно из таких условий - навыки или знания в области компьютерных наук.

Большинство новых учеников любого сертификация по науке о данных Конечно, предполагается, что наука о данных и информатика - это одни и те же области. В этом посте мы рассмотрим некоторые фундаментальные различия между наукой о данных и информатикой. Итак, приступим.

Оглавление

• Определение:
• Объем поля:
• История:
• Предметы:
• Конечная цель / использование / преимущества:
• Предпосылки:
• Отрасль / Соискатели:
• Заключение:

Определение:

Изучение вычислений и информации называется Информатика (CS). Это широкая область исследований, которая в основном занимается изучением компьютерного дизайна и архитектуры, вычислений, алгоритмов, вычислительных задач, проектирования аппаратного обеспечения компьютерных систем, программного обеспечения, сетей, Интернета и приложений.

Основная идея - изучить компьютеры и связанные с ними концепции. Это исследование предназначено для применения этих знаний в других областях, таких как наука и технологии, бизнес, сельское хозяйство и т. Д. Оно имеет огромное количество областей для исследований.

Наука о данных (DS) - это специализированная область, которая имеет дело с различными типами данных для извлечения некоторой информации с использованием нескольких математических концепций, таких как статистические и описательные методы, с помощью многочисленных современных технологий. Важнейшая цель здесь - получить понимание (данные) из огромного количества данных, доступных сегодня. Эти идеи затем используются бизнесом для принятия более обоснованных решений.

Объем поля:

Информатика охватывает все технологические области. Изучение информатики ведет к технологическому прогрессу. Технически это надмножество науки о данных.

Наука о данных охватывает все исследования в области, связанной с данными. Инновации в математических подходах и технологиях ведут к прогрессу в области науки о данных. Технически это разновидность информатики.

История:

Изучение Информатика существует уже много лет. Он даже предлагается в качестве академического предмета для исследований на протяжении десятилетий.

В Наука о данных области, хотя и многовековой (с точки зрения изучения математических понятий и алгоритмы Data Science использует сегодня), недавно стало известно о достижениях в области технологий. Сейчас это развивающаяся отрасль науки и технологий. В настоящее время он предлагается в качестве академического предмета для изучения.

Предметы:

Информатика уделяет больше внимания таким темам, как алгоритмы, структура данных, языки программирования, архитектура компьютера, сетевая архитектура, операционные системы и т. д.

Наука о данных больше фокусируется на таких предметах, как базовая и расширенная статистика, вычисления, инженерия данных, большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект и т. д.

Конечная цель / использование / преимущества:

Технологический рост и развитие - вот некоторые из преимуществ изучения Информатика . Разработка эффективных алгоритмов, приложений, быстрых и надежных систем - вот некоторые из других его конечных целей. Изучение информатики дает нам сверхбыстрые и вычислительно мощные системы, инструменты и методы. В конце концов, это используется любым конечным пользователем (например, профессионалом в области программного обеспечения) для выполнения других задач или решения реальных проблем.

Области компьютерных наук в основном используют языки программирования, алгоритмы или сверхбыстрые компьютеры для решения реальных проблем.

Конечная цель Наука о данных состоит в том, чтобы извлечь из данных что-то полезное. В этом процессе мы по сути пытаемся разбирать, проверять и управлять данными. Преимущество применения науки о данных заключается в том, что мы можем лучше понимать данные, т. Е. Давать ответы на такие вопросы, как лучшее понимание поведения пользователей, моделей покупок, какому продукту следует придать большее значение и т.

Область науки о данных использует большие объемы данных для анализа и понимания бизнеса.

Предпосылки:

В общем, предпосылок к учебе нет. Информатика , за исключением интереса к области изучения компьютеров. Человек с хорошим логическим построением и базовыми компьютерными знаниями может извлечь выгоду из быстрого обучения информатике.

Сегодня любой человек без соответствующего фона или знаний в предметной области может начать обучение Наука о данных . Чтобы полностью овладеть им, нужно знать некоторые важные вычисления, статистику и некоторые языки программирования высокого уровня, такие как R или Python . Наряду с этим интерес к работе с огромными объемами данных сделает вас успешным в области науки о данных.

Отрасль / Соискатели:

Информатика обычно применяется ко всем отраслям и компаниям, ориентированным на технические продукты или услуги, которые используют информационные технологии (ИТ) или технологии CS в своем бизнесе.

Это база ИТ-индустрии. Следовательно, поддержка для всех, кто хочет стать профессионалом в области ИТ / программного обеспечения. Хотя люди из других областей активно присоединяются к ролям и профилям на основе CS, люди с соответствующим опытом работы в ИТ / CS предпочтительнее для соответствующих профилей.

Задание CS может включать в себя одно или несколько из следующих действий: программирование, обслуживание приложений, администрирование / поддержка, проектирование системы / архитектор, поддержка рабочего стола и т. Д.

Наука о данных обычно применяется к компаниям, прямо или косвенно имеющим дело с большими объемами данных. У этих компаний есть данные, которые являются одним из их источников дохода.

Технологические гиганты, такие как Google, Microsoft или Amazon, в значительной степени полагаются на изучение данных, полученных при использовании их сервисов. Тот, кто стремится быть Аналитик данных или специалист по данным можно изучить в этой области.

6 марта знак зодиака

Задание DS обычно включает в себя одно или несколько из следующих действий: очистка данных, обработка / манипулирование данными, построение модели, управление большими данными и другие действия.

Ура. Вы добрались до последнего. Приложить усилия для исследования и устранения путаницы - это первый шаг в обучении, и вы только что сделали то же самое - похлопали себя по спине.

Заключение:

В этом посте мы рассмотрели некоторые фундаментальные различия между областями информатики и науки о данных с точки зрения учебы, истории, предварительных условий, использования, отрасли и профессии. После прочтения этого сообщения мы надеемся, что большая часть вашего недоразумения, связанного с информатикой и наукой о данных, должна быть устранена. Надеюсь, это поможет всем новым ученикам, которые планируют заниматься сертификация по науке о данных .

ПОДЕЛИТЕСЬ С ДРУЗЬЯМИ: