Η διαφορά μεταξύ της επιστήμης των υπολογιστών και της επιστήμης δεδομένων και ποια πρέπει να μάθετε;
Πολλοί μαθητές έχουν σύγχυση σχετικά με το αν η επιστήμη των δεδομένων αποτελεί μέρος της επιστήμης των υπολογιστών. Στην πραγματικότητα, η επιστήμη δεδομένων ανήκει στην επιστήμη των υπολογιστών, αλλά παραμένει διαφορετική από την επιστήμη των υπολογιστών. Και οι δύο όροι έχουν ομοιότητες, αλλά υπάρχει μια σημαντική διαφορά μεταξύ των δύο. Η επιστήμη των υπολογιστών έχει διαφορετικά μικροπεδία, όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η ανάλυση, ο προγραμματισμός, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η μηχανική εκμάθηση, η ανάπτυξη Ιστού και πολλά άλλα. Η επιστήμη των δεδομένων είναι επίσης μέρος της επιστήμης των υπολογιστών, αλλά απαιτεί περισσότερη γνώση των μαθηματικών και της στατιστικής.
Με άλλα λόγια, η επιστήμη των υπολογιστών ασχολείται με το λογισμικό προγραμματισμού και το υλικό, όπου η επιστήμη των δεδομένων ασχολείται με την ανάλυση, τον προγραμματισμό και τη στατιστική.
Έτσι, εάν ένας επιστήμονας υπολογιστών επικεντρωθεί στον προγραμματισμό, τη στατιστική και την ανάλυση, μπορεί να γίνει επιστήμονας δεδομένων.
Ας ορίσουμε πρώτα την επιστήμη των υπολογιστών και την επιστήμη δεδομένων ξεχωριστά.
Τι είναι η επιστήμη των υπολογιστών;
Η επιστήμη των υπολογιστών μπορεί να οριστεί ως η μελέτη της αρχιτεκτονικής, του σχεδιασμού και της εφαρμογής υπολογιστών στην επιστήμη και την τεχνολογία. Η εφαρμογή της επιστήμης των υπολογιστών περιλαμβάνει διαφορετικές πτυχές και τεχνικές έννοιες, όπως η δικτύωση, το λογισμικό, το υλικό και το Διαδίκτυο. Οι γνώσεις της επιστήμης των υπολογιστών ποικίλλουν σε διάφορους τομείς, όπως ο σχεδιασμός, η αρχιτεκτονική, η κατασκευή κ.λπ.
Οι επιστήμονες υπολογιστών αναλύουν αλγόριθμους και μελετούν την απόδοση προγραμμάτων και υλικού υπολογιστών. Οι κύριοι τομείς σπουδών της επιστήμης των υπολογιστών είναι τα συστήματα υπολογιστών, η τεχνητή νοημοσύνη και τα δίκτυα, η αλληλεπίδραση ανθρώπου-υπολογιστή, η όραση και τα γραφικά,
Γλώσσα προγραμματισμού, αριθμητική ανάλυση, βιοπληροφορική, μηχανική λογισμικού, θεωρία υπολογιστών κ.λπ.
Τι είναι η επιστήμη δεδομένων;
Η επιστήμη δεδομένων είναι η μελέτη διαφορετικών τύπων δεδομένων, όπως μη δομημένα, ημι-δομημένα και δομημένα δεδομένα. Τα δεδομένα μπορούν να είναι σε οποιαδήποτε διαθέσιμη μορφή και να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη των πληροφοριών που περιέχουν. Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει έναν αριθμό τεχνικών που χρησιμοποιούνται για τη μελέτη δεδομένων. Ονομάζεται εξόρυξη δεδομένων, καθαρισμός δεδομένων, μετασχηματισμός δεδομένων κ.λπ. Η επιστήμη των δεδομένων εστιάζει στην εκμετάλλευση δεδομένων για πρόβλεψη, εξερεύνηση και κατανόηση.
Ως εκ τούτου, δίνει έμφαση στην αποτελεσματική επικοινωνία των ευρημάτων της ανάλυσης δεδομένων. Επιπλέον, η επιστήμη των δεδομένων δίνει προτεραιότητα στη γνώση των αλγορίθμων βελτιστοποίησης, διαχειριζόμενος τον απαραίτητο συμβιβασμό μεταξύ ταχύτητας και ακρίβειας.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της επιστήμης των υπολογιστών και της επιστήμης δεδομένων;
Η επιστήμη των υπολογιστών είναι η μελέτη της απόδοσης των υπολογιστών, ενώ η επιστήμη δεδομένων βρίσκει νόημα στα μεγάλα δεδομένα. Οι φοιτητές επιστήμης υπολογιστών μαθαίνουν προηγμένους υπολογιστές που περιλαμβάνουν συστήματα βάσεων δεδομένων, εις βάθος εμπειρία στην ανάπτυξη εφαρμογών σε επίπεδο επιχείρησης.
Από την άλλη πλευρά, οι μαθητές της επιστήμης δεδομένων μαθαίνουν για τα μαθηματικά και την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων χρησιμοποιώντας εφαρμογές υπολογιστή, όπως οπτικοποίηση δεδομένων, εξόρυξη δεδομένων, αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων και προγνωστική ανάλυση δεδομένων.
Η επιστήμη των υπολογιστών είναι για την ανάπτυξη της τεχνολογίας στον τομέα της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο, του λογισμικού και των ευφυών συστημάτων. Ενώ η επιστήμη των δεδομένων βασίζεται στις δεξιότητες που απαιτούνται για την εξόρυξη δεδομένων και εξηγεί τις έννοιες των τεράστιων συνόλων δεδομένων που χρησιμοποιούνται στη λήψη αποφάσεων σε μεγάλους οργανισμούς και εταιρείες.
Η επιστήμη των υπολογιστών είναι σημαντική γιατί είναι ο κύριος μοχλός στις σημερινές τεχνολογικές καινοτομίες. Ωστόσο, η επιστήμη των δεδομένων είναι πιο σημαντική για έναν οργανισμό και η εφαρμογή της απαιτεί ειδικούς στην εξόρυξη δεδομένων και την ανάλυση. Οι φοιτητές πληροφορικής έχουν τη δυνατότητα να επιλέξουν μεταξύ των θέσεων του Προγραμματιστή Εφαρμογών, Προγραμματιστή Υπολογιστών, Μηχανικού Υπολογιστών, Προγραμματιστή Βάσεων Δεδομένων, Μηχανικού Βάσεων Δεδομένων, Διευθυντή Κέντρου Δεδομένων, Μηχανικού Πληροφορικής, Μηχανικού Λογισμικού, Προγραμματιστή Συστήματος, Μηχανικού Δικτύου, Προγραμματιστή Ιστού και Διαχειριστή Δικτύων.
Από την άλλη πλευρά, οι φοιτητές της επιστήμης δεδομένων μπορούν να επιλέξουν μια καριέρα ως υπολογιστικός βιολόγος, επιστήμονας δεδομένων, αναλυτής δεδομένων, στρατηγικός δεδομένων, οικονομικός αναλυτής, αναλυτής ερευνητής, στατιστικολόγος, διευθυντής επιχειρηματικής ευφυΐας, κλινικοί ερευνητές κ.λπ.
Στεντατζ
Η κύρια διαφορά μπορεί να εξηγηθεί απλά ότι ένας επιστήμονας υπολογιστών μπορεί να γίνει επιστήμονας δεδομένων μαθαίνοντας στατιστικά και αναλυτικά στοιχεία. Οι φοιτητές πληροφορικής μαθαίνουν για το λογισμικό λειτουργικών συστημάτων, τον προγραμματισμό και άλλα σημαντικά πράγματα που είναι απαραίτητα για να κάνει έναν υπολογιστή να κάνει τη δουλειά του. Η επιστήμη των υπολογιστών περιλαμβάνει την εκμάθηση γλωσσών προγραμματισμού, όπως Java, JavaScript και Python. Μαθαίνουν επίσης τα απαραίτητα στοιχεία που κάνουν αυτές τις γλώσσες λειτουργικές.
Απλοποιημένη δικτύωση - Εισαγωγή στα πρωτόκολλα
