컴퓨터 과학과 데이터 과학의 차이점, 그리고 무엇을 배워야 할까요?
많은 학생들이 데이터 과학이 컴퓨터 과학의 일부인지 혼란스러워합니다. 실제로 데이터 과학은 컴퓨터 과학에 속하지만 여전히 컴퓨터 과학과는 다릅니다. 두 용어는 유사점이 있지만 둘 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 컴퓨터 과학에는 인공 지능, 분석, 프로그래밍, 자연어 처리, 기계 학습, 웹 개발 등과 같은 다양한 소규모 영역이 있습니다. 데이터 과학도 컴퓨터 과학의 일부이지만 수학과 통계에 대한 더 많은 지식이 필요합니다.
즉, 데이터 과학이 분석, 프로그래밍 및 통계를 다루는 것처럼 컴퓨터 과학은 프로그래밍 소프트웨어 및 하드웨어를 다룹니다.
따라서 컴퓨터 과학자가 프로그래밍, 통계 및 분석에 중점을 두면 데이터 과학자가 될 수 있습니다.
먼저 컴퓨터 과학과 데이터 과학을 별도로 정의합시다.
컴퓨터 과학이란 무엇입니까?
컴퓨터 과학은 컴퓨터 공학, 디자인 및 과학 및 기술 응용 분야의 연구로 정의할 수 있습니다. 컴퓨터 과학의 응용에는 네트워킹, 소프트웨어, 하드웨어 및 인터넷과 같은 다양한 측면과 기술적 개념이 포함됩니다. 컴퓨터 과학에 대한 지식은 디자인, 건축, 제조 등과 같은 다양한 분야에 따라 다릅니다.
컴퓨터 과학자는 알고리즘을 분석하고 컴퓨터 소프트웨어 및 하드웨어의 성능을 연구합니다. 컴퓨터 과학의 주요 연구 분야는 컴퓨터 시스템, 인공 지능 및 네트워크, 인간-컴퓨터 상호 작용, 비전 및 그래픽,
및 프로그래밍 언어, 수치 분석, 생물 정보학, 소프트웨어 공학, 컴퓨팅 이론 등
데이터 과학이란 무엇입니까?
데이터 과학은 비정형, 반정형 및 정형 데이터와 같은 다양한 유형의 데이터에 대한 연구입니다. 데이터는 사용 가능한 모든 형식이 될 수 있으며 포함된 정보를 얻는 데 사용됩니다. 데이터 과학에는 데이터를 연구하는 데 사용되는 여러 기술이 포함됩니다. 데이터 마이닝, 데이터 제거, 데이터 변환 등이라고 합니다. 데이터 과학은 예측, 탐색 및 이해를 위한 데이터 활용에 중점을 둡니다.
따라서 데이터 분석 결과의 효과적인 커뮤니케이션을 강조합니다. 또한 데이터 과학은 속도와 정확도 사이에 필요한 균형을 관리하여 최적화 알고리즘에 대한 지식을 우선시합니다.
컴퓨터 과학과 데이터 과학의 차이점은 무엇입니까?
컴퓨터 과학은 컴퓨터의 성능에 대한 연구이며 데이터 과학은 빅 데이터 내에서 의미를 찾습니다. 컴퓨터 과학 학생들은 데이터베이스 시스템을 포함하는 고급 컴퓨팅, 전사적 응용 프로그램 개발에 대한 심층적인 경험을 배웁니다.
반면에 데이터 과학 학생들은 데이터 시각화, 데이터 마이닝, 효율적인 데이터 관리 및 예측 데이터 분석과 같은 컴퓨터 응용 프로그램을 사용하여 대규모 데이터 집합의 수학과 분석에 대해 배웁니다.
컴퓨터 과학은 사이버 보안, 소프트웨어 및 지능형 시스템 분야의 기술을 개발하는 것입니다. 데이터 과학은 데이터 마이닝에 필요한 기술을 기반으로 하지만 대규모 조직 및 회사에서 의사 결정에 사용되는 거대한 데이터 세트의 의미를 명확히 합니다.
컴퓨터 과학은 오늘날 기술 혁신의 주요 동인이기 때문에 중요합니다. 그러나 데이터 과학은 조직에 더 중요하며 이를 적용하려면 데이터 마이닝 및 분석 전문가가 필요합니다. 컴퓨터 과학 학생들은 응용 프로그램 개발자, 컴퓨터 프로그래머, 컴퓨터 엔지니어, 데이터베이스 개발자, 데이터베이스 엔지니어, 데이터 센터 관리자, IT 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, 시스템 프로그래머, 네트워크 엔지니어, 웹 개발자 및 네트워크 관리자의 위치 중에서 선택할 수 있습니다.
반면에 데이터 과학 학생은 전산 생물학자, 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 전략가, 재무 분석가, 연구 분석가, 통계학자, 비즈니스 인텔리전스 관리자, 임상 연구원 등의 직업을 선택할 수 있습니다.
결론
가장 큰 차이점은 컴퓨터 과학자가 통계와 분석을 학습하여 데이터 과학자가 될 수 있다는 점으로 간단하게 설명할 수 있습니다. 컴퓨터 과학 학생들은 소프트웨어 운영 체제, 프로그래밍 및 컴퓨터 기능을 만드는 데 필요한 기타 중요한 사항을 배웁니다. 컴퓨터 과학은 자바, 자바스크립트, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 배우는 것을 포함합니다. 또한 이러한 언어를 기능적으로 만드는 데 필요한 요소를 배웁니다.
