Forskellen mellem datalogi og datavidenskab, og hvilken skal du lære?
Mange studerende er forvirrede over, hvorvidt datalogi er en del af datalogi. Faktisk hører datavidenskab til datalogi, men det forbliver forskelligt fra datalogi. Begge udtryk har ligheder, men der er en væsentlig forskel mellem de to. Datalogi har forskellige mikrofelter, såsom kunstig intelligens, analyse, programmering, naturlig sprogbehandling, maskinlæring, webudvikling og meget mere. Datalogi er også en del af datalogi, men det kræver mere viden om matematik og statistik.
Datalogi beskæftiger sig med andre ord med programmeringssoftware og hardware, hvor datavidenskab beskæftiger sig med analyser, programmering og statistik.
Så hvis en datalog fokuserer på programmering, statistik og analyser, kan han blive dataforsker.
Lad os først definere datalogi og datavidenskab hver for sig.
Hvad er datalogi?
Datalogi kan defineres som studiet af computerarkitektur, design og anvendelse inden for videnskab og teknologi. Anvendelsen af datalogi indeholder forskellige aspekter og tekniske begreber, såsom netværk, software, hardware og internettet. Datalogi viden varierer inden for forskellige områder, såsom design, arkitektur, fremstilling osv.
Dataloger analyserer algoritmer og studerer ydeevnen af computerprogrammer og hardware. De vigtigste områder af studiet af datalogi er computersystemer, kunstig intelligens og netværk, menneske-computer interaktion, vision og grafik,
Programmeringssprog, numerisk analyse, bioinformatik, software engineering, computerteori mm.
Hvad er datavidenskab?
Datavidenskab er studiet af forskellige typer data, såsom ustrukturerede, semistrukturerede og strukturerede data. Data kan være i ethvert tilgængeligt format og bruges til at få de oplysninger, de indeholder. Datavidenskab omfatter en række teknikker, der bruges til at studere data. Det kaldes datamining, datarensning, datatransformation mv. Datavidenskab fokuserer på at udnytte data til forudsigelse, udforskning og forståelse.
Derfor lægger den vægt på effektiv kommunikation af dataanalyseresultater. Desuden prioriterer datavidenskab viden om optimeringsalgoritmer ved at styre den nødvendige afvejning mellem hastighed og nøjagtighed.
Hvad er forskellen mellem datalogi og datavidenskab?
Datalogi er studiet af computers ydeevne, mens datavidenskab finder mening inden for big data. Datalogistuderende lærer avanceret databehandling, der involverer databasesystemer, dybdegående erfaring med applikationsudvikling på virksomhedsniveau.
På den anden side lærer datavidenskabsstuderende om matematik og analyse af store datasæt ved hjælp af computerapplikationer, såsom datavisualisering, datamining, effektiv datastyring og forudsigelig analyse af data.
Datalogi er for udvikling af teknologi inden for cybersikkerhed, software og intelligente systemer. Mens datavidenskab bygger på de færdigheder, der kræves til data mining, og forklarer betydningen af enorme datasæt, der bruges i beslutningstagning i store organisationer og virksomheder.
Datalogi er vigtig, fordi det er den vigtigste drivkraft i nutidens teknologiske innovationer. Datavidenskab er dog af større betydning for en organisation, og dets anvendelse kræver eksperter i data mining og analyse. Datalogistuderende har mulighed for at vælge mellem stillingerne som applikationsudvikler, computerprogrammør, computeringeniør, databaseudvikler, databaseingeniør, datacenterleder, it-ingeniør, softwareingeniør, systemprogrammør, netværksingeniør, webudvikler og netværksadministrator.
På den anden side kan datavidenskabsstuderende vælge en karriere som beregningsbiolog, dataforsker, dataanalytiker, datastrateg, finansanalytiker, forskningsanalytiker, statistiker, business intelligence manager, kliniske forskere osv.
konklusion
Den største forskel kan forklares ganske enkelt, at en datalog kan blive dataforsker ved at lære statistik og analyser. Datalogistuderende lærer om operativsystemsoftware, programmering og andre vigtige ting, der er nødvendige for at få en computer til at gøre sit arbejde. Datalogi involverer at lære programmeringssprog, såsom Java, JavaScript og Python. De lærer også de nødvendige elementer, der gør disse sprog funktionelle.
Netværk forenklet - Introduktion til protokoller
