Skillnaden mellan datavetenskap och datavetenskap, och vilken ska du lära dig?
Många studenter är förvirrade över om datavetenskap är en del av datavetenskap. Faktum är att datavetenskap tillhör datavetenskap men skiljer sig från datavetenskap. Båda termerna har likheter, men det finns en signifikant skillnad mellan de två. Datavetenskap har olika små områden, till exempel artificiell intelligens, analys, programmering, bearbetning av naturligt språk, maskininlärning, webbutveckling och mycket mer. Datavetenskap är också en del av datavetenskap men kräver mer kunskap om matematik och statistik.
Med andra ord, datavetenskap handlar om programmeringsprogram och hårdvara, eftersom datavetenskap handlar om analys, programmering och statistik.
Så om en datavetare fokuserar på programmering, statistik och analys kan han bli datavetare.
Låt oss först definiera datavetenskap och datavetenskap separat.
Vad är datavetenskap?
Datavetenskap kan definieras som studiet av datorteknik, design och tillämpning inom vetenskap och teknik. Tillämpningen av datavetenskap innehåller olika aspekter och tekniska koncept, såsom nätverk, programvara, hårdvara och Internet. Datavetenskapens kunskaper varierar med dess olika områden, såsom design, arkitektur, tillverkning, etc.
Datavetare analyserar algoritmer och studerar datorprogramvarans och hårdvarans prestanda. Huvudområdena för datavetenskap är datorsystem, artificiell intelligens och nätverk, interaktion mellan människa och dator, syn och grafik,
och programmeringsspråk, numerisk analys, bioinformatik, programvaruteknik, datorteori etc.
Vad är datavetenskap?
Datavetenskap är studier av olika typer av data, till exempel ostrukturerade, halvstrukturerade och strukturerade data. Data kan ha valfritt format och används för att få information som den innehåller. Datavetenskap innehåller ett antal tekniker som används för att studera data. Det kallas data mining, data purge, data transformation, etc. Datavetenskap fokuserar på att utnyttja data för förutsägelse, utforskning och förståelse.
Därför betonas det effektiv kommunikation av dataanalysresultat. Dessutom prioriterar datavetenskap kunskap om optimeringsalgoritmer genom att hantera den nödvändiga avvägningen mellan hastighet och noggrannhet.
Vad är skillnaden mellan datavetenskap och datavetenskap?
Datavetenskap är studiet av datorns prestanda medan datavetenskap hittar mening inom big data. Datavetenskapstudenter lär sig avancerad databehandling som inkluderar databassystem, djup erfarenhet av att utveckla en företagsövergripande applikation.
Å andra sidan lär sig datavetenskapstudenter om matematik och analys av stora datamängder med hjälp av datorprogram, till exempel datavisualisering, datamining, effektiv datahantering och prediktiv dataanalys.
Datavetenskap ska utveckla teknik inom cybersäkerhet, programvara och intelligenta system. Även om datavetenskap är baserad på de färdigheter som krävs för datamining, klargör den betydelsen av enorma datamängder som används vid beslutsfattande i stora organisationer och företag.
Datavetenskap är viktigt eftersom det är den främsta drivkraften i tekniska innovationer idag. Datavetenskap är emellertid av större betydelse för en organisation, och dess tillämpning kräver experter på datamining och analys. Datavetenskapliga studenter har möjlighet att välja mellan positioner som applikationsutvecklare, datorprogrammerare, datoringenjör, databasutvecklare, databasingenjör, datacenterchef, IT -ingenjör, mjukvaruutvecklare, systemprogrammerare, nätverksingenjör, webbutvecklare och nätverksadministratör.
Å andra sidan kan datavetenskapstudenter välja yrket som beräkningsbiolog, datavetenskapare, dataanalytiker, datastrateg, finansanalytiker, forskningsanalytiker, statistiker, business intelligence -chef, kliniska forskare etc.
slutsats
Den största skillnaden kan förklaras helt enkelt att en datavetenskapare kan bli datavetare genom att lära sig statistik och analys. Datavetenskapstudenter lär sig operativsystemet, programmering och andra viktiga saker som är nödvändiga för att få en dator att fungera. Datavetenskap innebär att man lär sig programmeringsspråk, till exempel Java, JavaScript och Python. De lär sig också de nödvändiga elementen som gör dessa språk funktionella.
Nätverk förenklat - Introduktion till protokoll
