कॉम्प्युटर सायन्स आणि डेटा सायन्स मधील फरक आणि तुम्ही कोणते शिकावे?
डेटा सायन्स हा कॉम्प्युटर सायन्सचा भाग आहे की नाही याबद्दल अनेक विद्यार्थी संभ्रमात आहेत. खरं तर, डेटा सायन्स संगणक विज्ञानाचे आहे परंतु संगणक विज्ञानापेक्षा वेगळे आहे. दोन्ही पदांमध्ये समानता आहे, परंतु दोघांमध्ये लक्षणीय फरक आहे. कॉम्प्युटर सायन्समध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता, विश्लेषण, प्रोग्रामिंग, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, मशीन लर्निंग, वेब डेव्हलपमेंट आणि बरेच काही अशी विविध लहान क्षेत्रे आहेत. डेटा सायन्स हा देखील कॉम्प्युटर सायन्सचा एक भाग आहे पण त्यासाठी गणित आणि आकडेवारीचे अधिक ज्ञान आवश्यक आहे.
दुसऱ्या शब्दांत, संगणक विज्ञान प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेअर आणि हार्डवेअरशी संबंधित आहे कारण डेटा सायन्स विश्लेषण, प्रोग्रामिंग आणि आकडेवारीशी संबंधित आहे.
तर, जर संगणक शास्त्रज्ञ प्रोग्रामिंग, आकडेवारी आणि विश्लेषणावर लक्ष केंद्रित करतो, तर तो डेटा शास्त्रज्ञ बनू शकतो.
चला प्रथम संगणक विज्ञान आणि डेटा विज्ञान स्वतंत्रपणे परिभाषित करूया.
संगणक विज्ञान म्हणजे काय?
संगणक विज्ञान म्हणजे संगणक अभियांत्रिकीचा अभ्यास, रचना आणि विज्ञान आणि तंत्रज्ञानातील अनुप्रयोग. संगणक विज्ञानाच्या अनुप्रयोगात नेटवर्किंग, सॉफ्टवेअर, हार्डवेअर आणि इंटरनेट सारख्या विविध पैलू आणि तांत्रिक संकल्पना आहेत. संगणक विज्ञानाचे ज्ञान त्याच्या विविध क्षेत्रांनुसार बदलते, जसे की डिझाईन, आर्किटेक्चर, मॅन्युफॅक्चरिंग इ.
संगणक शास्त्रज्ञ अल्गोरिदमचे विश्लेषण करतात आणि संगणक सॉफ्टवेअर आणि हार्डवेअरच्या कामगिरीचा अभ्यास करतात. संगणक विज्ञानाच्या अभ्यासाची मुख्य क्षेत्रे म्हणजे संगणक प्रणाली, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि नेटवर्क, मानव-संगणक संवाद, दृष्टी आणि ग्राफिक्स,
आणि प्रोग्रामिंग भाषा, संख्यात्मक विश्लेषण, बायोइन्फॉर्मेटिक्स, सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी, संगणकीय सिद्धांत इ.
डेटा सायन्स म्हणजे काय?
डेटा सायन्स म्हणजे विविध प्रकारच्या डेटाचा अभ्यास, जसे की असंरचित, अर्धसंरचित आणि संरचित डेटा. डेटा कोणत्याही उपलब्ध स्वरूपात असू शकतो आणि त्यात असलेली माहिती मिळवण्यासाठी वापरला जातो. डेटा सायन्समध्ये डेटाचा अभ्यास करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या अनेक तंत्रांचा समावेश आहे. त्याला डेटा खाण, डेटा शुद्धीकरण, डेटा परिवर्तन इत्यादी म्हणतात. डेटा सायन्स भविष्यवाणी, अन्वेषण आणि समजून घेण्यासाठी डेटाचे शोषण करण्यावर लक्ष केंद्रित करते.
म्हणून, ते डेटा विश्लेषण परिणामांच्या प्रभावी संप्रेषणावर भर देते. शिवाय, डेटा सायन्स वेग आणि अचूकतेमध्ये आवश्यक ट्रेड-ऑफ व्यवस्थापित करून ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदमच्या ज्ञानास प्राधान्य देते.
संगणक विज्ञान आणि डेटा विज्ञान मध्ये काय फरक आहे?
संगणक विज्ञान हे संगणकाच्या कामगिरीचा अभ्यास आहे तर डेटा विज्ञान मोठ्या डेटामध्ये अर्थ शोधतो. कॉम्प्युटर सायन्सचे विद्यार्थी प्रगत संगणन शिकतात ज्यात डेटाबेस प्रणाली, एंटरप्राइज-व्यापी अनुप्रयोग विकसित करण्याचा सखोल अनुभव असतो.
दुसरीकडे, डेटा सायन्सचे विद्यार्थी गणित आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन, डेटा मायनिंग, कार्यक्षम डेटा मॅनेजमेंट आणि भविष्य सांगणारे डेटा विश्लेषण यासारख्या संगणक अनुप्रयोगांचा वापर करून मोठ्या डेटा सेटचे विश्लेषण करतात.
संगणक विज्ञान हे सायबर सुरक्षा, सॉफ्टवेअर आणि बुद्धिमान प्रणालीच्या क्षेत्रात तंत्रज्ञान विकसित करणे आहे. डेटा सायन्स डेटा मायनिंगसाठी आवश्यक असलेल्या कौशल्यांवर आधारित असताना, मोठ्या संस्थांमध्ये आणि कंपन्यांमध्ये निर्णय घेण्यात वापरल्या जाणार्या प्रचंड डेटा सेट्सचा अर्थ स्पष्ट करते.
संगणक विज्ञान महत्वाचे आहे कारण ते आज तांत्रिक नवकल्पनांचे मुख्य चालक आहे. तथापि, संस्थेसाठी डेटा सायन्सला अधिक महत्त्व आहे आणि त्याच्या अनुप्रयोगासाठी डेटा खाण आणि विश्लेषणातील तज्ञांची आवश्यकता आहे. कॉम्प्युटर सायन्सच्या विद्यार्थ्यांना अॅप्लिकेशन डेव्हलपर, कॉम्प्युटर प्रोग्रामर, कॉम्प्युटर इंजिनिअर, डेटाबेस डेव्हलपर, डेटाबेस इंजिनिअर, डेटा सेंटर मॅनेजर, आयटी इंजिनिअर, सॉफ्टवेअर इंजिनिअर, सिस्टम प्रोग्रामर, नेटवर्क इंजिनिअर, वेब डेव्हलपर आणि नेटवर्क अॅडमिनिस्ट्रेटर या पदांपैकी एक निवडण्याचा पर्याय आहे.
दुसरीकडे, डेटा सायन्सचे विद्यार्थी संगणकीय जीवशास्त्रज्ञ, डेटा शास्त्रज्ञ, डेटा विश्लेषक, डेटा रणनीतिकार, आर्थिक विश्लेषक, संशोधन विश्लेषक, सांख्यिकीशास्त्रज्ञ, व्यवसाय बुद्धिमत्ता व्यवस्थापक, क्लिनिकल संशोधक इत्यादी व्यवसाय निवडू शकतात.
निष्कर्ष
मुख्य फरक फक्त स्पष्ट केला जाऊ शकतो की संगणक शास्त्रज्ञ आकडेवारी आणि विश्लेषण शिकून डेटा वैज्ञानिक बनू शकतो. कॉम्प्युटर सायन्सचे विद्यार्थी सॉफ्टवेअर ऑपरेटिंग सिस्टीम, प्रोग्रामिंग आणि इतर महत्वाच्या गोष्टी शिकतात जे संगणकाचे कार्य करण्यासाठी आवश्यक असतात. संगणक शास्त्रात जावा, जावास्क्रिप्ट आणि पायथन सारख्या प्रोग्रामिंग भाषा शिकणे समाविष्ट आहे. ते आवश्यक घटक देखील शिकतात जे या भाषांना कार्यक्षम बनवतात.
नेटवर्किंग सरलीकृत - प्रोटोकॉलची ओळख
