Forskjellen mellom datavitenskap og datavitenskap, og hvilken bør du lære?
Mange studenter er forvirret om hvorvidt datavitenskap er en del av informatikk. Faktisk tilhører datavitenskap datavitenskap, men er fortsatt forskjellig fra informatikk. Begge begrepene har likheter, men det er en betydelig forskjell mellom de to. Datavitenskap har forskjellige små områder, for eksempel kunstig intelligens, analyse, programmering, naturlig språkbehandling, maskinlæring, webutvikling og mye mer. Datavitenskap er også en del av informatikk, men krever mer kunnskap om matematikk og statistikk.
Med andre ord, datavitenskap handler om programmeringsprogramvare og maskinvare, ettersom datavitenskap handler om analyse, programmering og statistikk.
Så hvis en informatiker fokuserer på programmering, statistikk og analyse, kan han bli en datavitenskapsmann.
La oss først definere datavitenskap og datavitenskap separat.
Hva er informatikk?
Datavitenskap kan defineres som studiet av datateknikk, design og anvendelse innen vitenskap og teknologi. Anvendelsen av informatikk inneholder forskjellige aspekter og tekniske konsepter, for eksempel nettverk, programvare, maskinvare og Internett. Kunnskapen om informatikk varierer med de forskjellige feltene, for eksempel design, arkitektur, produksjon, etc.
Datavitenskapsmenn analyserer algoritmer og studerer ytelsen til dataprogramvare og maskinvare. Hovedområdene for studier av informatikk er datasystemer, kunstig intelligens og nettverk, interaksjon mellom mennesker og datamaskiner, visjon og grafikk,
og programmeringsspråk, numerisk analyse, bioinformatikk, programvareteknikk, databehandlingsteori etc.
Hva er datavitenskap?
Datavitenskap er studiet av forskjellige typer data, for eksempel ustrukturerte, halvstrukturerte og strukturerte data. Dataene kan være i hvilket som helst tilgjengelig format og brukes til å skaffe informasjonen den inneholder. Datavitenskap inkluderer en rekke teknikker som brukes til å studere data. Det kalles data mining, data purge, data transformation, etc. Datavitenskap fokuserer på å utnytte data for prediksjon, leting og forståelse.
Derfor understreker den effektiv kommunikasjon av dataanalyseresultater. Videre prioriterer datavitenskap kunnskap om optimaliseringsalgoritmer ved å håndtere nødvendig avveining mellom hastighet og nøyaktighet.
Hva er forskjellen mellom datavitenskap og datavitenskap?
Datavitenskap er studiet av datamaskiners ytelse mens datavitenskap finner mening i store data. Informatikkstudenter lærer avansert databehandling som inkluderer databasesystemer, inngående erfaring med bedriftsomfattende applikasjonsutvikling.
På den annen side lærer datavitenskapstudenter om matematikk og analyse av store datasett ved hjelp av dataprogrammer, for eksempel datavisualisering, data mining, effektiv datahåndtering og prediktiv dataanalyse.
Informatikk skal utvikle teknologi innen cybersikkerhet, programvare og intelligente systemer. Selv om datavitenskap er basert på ferdighetene som kreves for datautvinning, tydeliggjør den betydningen av enorme datasett som brukes i beslutningsprosesser i store organisasjoner og selskaper.
Datavitenskap er viktig fordi det er hoveddriveren i teknologiske innovasjoner i dag. Imidlertid er datavitenskap av større betydning for en organisasjon, og dets anvendelse krever eksperter innen datautvinning og analyse. Informatikkstudenter har muligheten til å velge mellom stillinger som applikasjonsutvikler, dataprogrammerer, datamaskiningeniør, databaseutvikler, databasetekniker, datasenterleder, IT -ingeniør, programvareingeniør, systemprogrammerer, nettverksingeniør, webutvikler og nettverksadministrator.
På den annen side kan datavitenskapstudenter velge yrket som beregningsbiolog, datavitenskapsmann, dataanalytiker, datastrateg, finansanalytiker, forskningsanalytiker, statistiker, business intelligence manager, kliniske forskere, etc.
konklusjon
Hovedforskjellen kan forklares ganske enkelt at en informatiker kan bli datavitenskapsmann ved å lære statistikk og analyse. Informatikkstudenter lærer programvarens operativsystem, programmering og andre viktige ting som er nødvendige for å få en datamaskin til å fungere. Datavitenskap innebærer å lære programmeringsspråk, for eksempel Java, JavaScript og Python. De lærer også de nødvendige elementene som gjør disse språkene funksjonelle.
Nettverk forenklet - Introduksjon til protokoller
