کمپیوٹر سائنس اور ڈیٹا سائنس کے درمیان فرق ، اور آپ کو کون سا سیکھنا چاہیے؟
بہت سے طالب علم اس بارے میں الجھن میں ہیں کہ کیا ڈیٹا سائنس کمپیوٹر سائنس کا حصہ ہے۔ در حقیقت ، ڈیٹا سائنس کمپیوٹر سائنس سے تعلق رکھتی ہے لیکن کمپیوٹر سائنس سے مختلف ہے۔ دونوں شرائط میں مماثلت ہے ، لیکن دونوں کے درمیان ایک اہم فرق ہے۔ کمپیوٹر سائنس کے مختلف چھوٹے شعبے ہیں ، جیسے مصنوعی ذہانت ، تجزیات ، پروگرامنگ ، قدرتی زبان پروسیسنگ ، مشین لرننگ ، ویب ڈویلپمنٹ ، اور بہت کچھ۔ ڈیٹا سائنس بھی کمپیوٹر سائنس کا ایک حصہ ہے لیکن اسے ریاضی اور شماریات کے زیادہ علم کی ضرورت ہوتی ہے۔
دوسرے لفظوں میں ، کمپیوٹر سائنس پروگرامنگ سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر کے ساتھ کام کرتی ہے جیسا کہ ڈیٹا سائنس تجزیات ، پروگرامنگ اور شماریات سے متعلق ہے۔
لہذا ، اگر کمپیوٹر سائنسدان پروگرامنگ ، شماریات اور تجزیات پر توجہ مرکوز کرتا ہے ، تو وہ ڈیٹا سائنسدان بن سکتا ہے۔
آئیے پہلے کمپیوٹر سائنس اور ڈیٹا سائنس کی الگ الگ وضاحت کریں۔
کمپیوٹر سائنس کیا ہے؟
کمپیوٹر سائنس کو کمپیوٹر انجینئرنگ ، ڈیزائن ، اور سائنس اور ٹیکنالوجی میں ایپلی کیشن کے مطالعہ کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے۔ کمپیوٹر سائنس کا اطلاق مختلف پہلوؤں اور تکنیکی تصورات پر مشتمل ہے ، جیسے نیٹ ورکنگ ، سافٹ وئیر ، ہارڈ ویئر اور انٹرنیٹ۔ کمپیوٹر سائنس کا علم اس کے مختلف شعبوں سے مختلف ہوتا ہے ، جیسے ڈیزائن ، فن تعمیر ، مینوفیکچرنگ وغیرہ۔
کمپیوٹر سائنسدان الگورتھم کا تجزیہ کرتے ہیں اور کمپیوٹر سافٹ ویئر اور ہارڈ ویئر کی کارکردگی کا مطالعہ کرتے ہیں۔ کمپیوٹر سائنس کے مطالعہ کے اہم شعبے کمپیوٹر سسٹم ، مصنوعی ذہانت اور نیٹ ورک ، انسانی کمپیوٹر تعامل ، وژن اور گرافکس ہیں۔
اور پروگرامنگ لینگویج ، عددی تجزیہ ، بائیو انفارمیٹکس ، سافٹ وئیر انجینئرنگ ، کمپیوٹنگ تھیوری وغیرہ۔
ڈیٹا سائنس کیا ہے؟
ڈیٹا سائنس مختلف قسم کے ڈیٹا کا مطالعہ ہے ، جیسے غیر ساختہ ، نیم ساختہ ، اور ساختہ ڈیٹا۔ ڈیٹا کسی بھی دستیاب فارمیٹ میں ہو سکتا ہے اور اس میں موجود معلومات کو حاصل کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا سائنس میں اعداد و شمار کے مطالعہ کے لیے استعمال ہونے والی کئی تراکیب شامل ہیں۔ اسے ڈیٹا مائننگ ، ڈیٹا پرج ، ڈیٹا ٹرانسفارمیشن وغیرہ کہا جاتا ہے۔ ڈیٹا سائنس پیش گوئی ، ریسرچ اور تفہیم کے لیے ڈیٹا کے استحصال پر مرکوز ہے۔
لہذا ، یہ ڈیٹا تجزیہ کے نتائج کے موثر مواصلات پر زور دیتا ہے۔ مزید برآں ، ڈیٹا سائنس رفتار اور درستگی کے درمیان ضروری تجارتی بند کا انتظام کرکے اصلاحی الگورتھم کے علم کو ترجیح دیتی ہے۔
کمپیوٹر سائنس اور ڈیٹا سائنس میں کیا فرق ہے؟
کمپیوٹر سائنس کمپیوٹرز کی کارکردگی کا مطالعہ ہے جبکہ ڈیٹا سائنس بڑے ڈیٹا کے اندر معنی تلاش کرتی ہے۔ کمپیوٹر سائنس کے طلباء جدید کمپیوٹنگ سیکھتے ہیں جس میں ڈیٹا بیس سسٹم ، انٹرپرائز وسیع ایپلیکیشن تیار کرنے کا گہرا تجربہ شامل ہے۔
دوسری طرف ، ڈیٹا سائنس کے طلباء کمپیوٹر ایپلی کیشنز کا استعمال کرتے ہوئے ریاضی اور بڑے ڈیٹا سیٹوں کے تجزیہ کے بارے میں سیکھتے ہیں ، جیسے ڈیٹا ویژولائزیشن ، ڈیٹا مائننگ ، موثر ڈیٹا مینجمنٹ ، اور پیشن گوئی کرنے والے ڈیٹا تجزیہ۔
کمپیوٹر سائنس سائبر سیکیورٹی ، سافٹ وئیر ، اور ذہین نظاموں کے میدان میں ٹیکنالوجی تیار کرنا ہے۔ جبکہ ڈیٹا سائنس ڈیٹا مائننگ کے لیے درکار مہارتوں پر استوار ہے ، یہ بڑی تنظیموں اور کمپنیوں میں فیصلہ سازی میں استعمال ہونے والے بڑے ڈیٹا سیٹ کے معنی کو واضح کرتا ہے۔
کمپیوٹر سائنس اہم ہے کیونکہ یہ آج تکنیکی ایجادات کا بنیادی محرک ہے۔ تاہم ، ڈیٹا سائنس ایک تنظیم کے لیے زیادہ اہمیت کا حامل ہے ، اور اس کی درخواست کے لیے ڈیٹا مائننگ اور تجزیہ کے ماہرین کی ضرورت ہوتی ہے۔ کمپیوٹر سائنس کے طلباء کے پاس یہ اختیار ہے کہ وہ ایپلیکیشن ڈویلپر ، کمپیوٹر پروگرامر ، کمپیوٹر انجینئر ، ڈیٹا بیس ڈویلپر ، ڈیٹا بیس انجینئر ، ڈیٹا سینٹر منیجر ، آئی ٹی انجینئر ، سافٹ وئیر انجینئر ، سسٹم پروگرامر ، نیٹ ورک انجینئر ، ویب ڈویلپر ، اور نیٹ ورک ایڈمنسٹریٹر کے عہدوں کے درمیان انتخاب کریں۔
دوسری طرف ، ڈیٹا سائنس کے طلباء کمپیوٹیشنل بائیولوجسٹ ، ڈیٹا سائنسدان ، ڈیٹا تجزیہ کار ، ڈیٹا اسٹریٹجسٹ ، مالیاتی تجزیہ کار ، تحقیقی تجزیہ کار ، شماریات دان ، بزنس انٹیلی جنس منیجر ، کلینیکل محققین وغیرہ کے پیشے کا انتخاب کرسکتے ہیں۔
نتیجہ
بنیادی فرق کو صرف یہ سمجھایا جا سکتا ہے کہ کمپیوٹر سائنسدان اعداد و شمار اور تجزیات سیکھ کر ڈیٹا سائنسدان بن سکتا ہے۔ کمپیوٹر سائنس کے طلباء سافٹ وئیر آپریٹنگ سسٹم ، پروگرامنگ اور دیگر اہم چیزیں سیکھتے ہیں جو کمپیوٹر کے فنکشن کے لیے ضروری ہیں۔ کمپیوٹر سائنس میں پروگرامنگ زبانیں سیکھنا شامل ہیں ، جیسے جاوا ، جاوا اسکرپٹ ، اور ازگر۔ وہ ضروری عناصر بھی سیکھتے ہیں جو ان زبانوں کو فعال بناتے ہیں۔
نیٹ ورکنگ آسان - پروٹوکول کا تعارف۔
