Datawetenskap vs Rekenaarwetenskap: Sleutelverskille

Daar is baie verskillende konsepte wat in die velde van tegnologie en kunsmatige intelligensie val. Twee sulke konsepte is datawetenskap en rekenaarwetenskap, wat nou verwant is. Hierdie twee konsepte word dikwels as dieselfde beskou, maar dit is nie. Die vaardighede wat nodig is om 'n professionele persoon binne hierdie velde te wees, is ook baie gesog. 

Voordat elkeen van hierdie konsepte afgebreek word, is dit belangrik om te erken dat datawetenskap allesomvattend is, en rekenaarwetenskap word dikwels by die proses geïnkorporeer, en omgekeerd.

Kom ons definieer elkeen behoorlik voordat ons dieper duik:

• Gegevenswetenskap: 'n Interdissiplinêre veld, datawetenskap maak staat op wetenskaplike metodes, prosesse, algoritmes en stelsels om kennis en insigte uit gestruktureerde en ongestruktureerde data te onttrek of te ekstrapoleer. Kennis uit data word dan oor 'n wye reeks domeine toegepas.
• Rekenaarwetenskap: Die studie van berekening, outomatisering en inligting, rekenaarwetenskap dek beide teoretiese en praktiese dissiplines. Dit word oor die algemeen beskou as 'n gebied van akademiese navorsing wat verskil van rekenaarprogrammering. 

Verskille tussen datawetenskap en rekenaarwetenskap

Wanneer data bestudeer word, kan datawetenskaplikes betekenis daaruit onttrek deur 'n reeks metodes, algoritmes, stelsels en gereedskap. Hierdie gereedskapstel stel hulle in staat om insig uit beide gestruktureerde en ongestruktureerde data te onttrek. Gestruktureerde data is data wat hoogs spesifiek is en in 'n voorafbepaalde formaat gestoor word, terwyl ongestruktureerde data baie uiteenlopende tipes data behels wat in hul oorspronklike formate gestoor word. 

Datawetenskaplikes gebruik dikwels hul vaardighede om waardevolle insigte oor sake- of bemarkingspatrone te onttrek, en daarom is daar groot aanvraag na hulle. Hulle kan die onderneming help om beter te presteer deur diepgaande insigte in sy prosesse en verbruikers te verkry. Datawetenskap word nie net in besigheid gebruik nie, maar ook die regering en verskeie ander liggame. 

Vandag se veld van datawetenskap is baie te danke aan die verspreiding van slimfone en die digitalisering van ons lewens. Ons wêreld is vol ongelooflike hoeveelhede data, en meer word elke dag geproduseer. Rekenkrag het ook mettertyd drasties toegeneem terwyl dit in relatiewe koste afgeneem het, wat goedkoop rekenaarkrag wyd beskikbaar gemaak het. Deur digitalisering en goedkoop rekenaarkrag te kombineer, kan datawetenskaplikes meer insig onttrek as wat ooit moontlik was. 

Wat rekenaarwetenskap en professionele persone in die veld betref, handel hulle meestal oor sagteware en sagtewarestelsels, insluitend hul teorie, ontwerp, ontwikkeling en toepassing. 

Sommige van die hoofareas van studie binne rekenaarwetenskap sluit in kunsmatige intelligensie, rekenaarstelsels en -netwerke, sekuriteit, databasisstelsels, menslike rekenaarinteraksie, visie en grafika, numeriese analise, programmeertale, sagteware-ingenieurswese en bioinformatika. 

Ten spyte van wat baie glo, is programmering noodsaaklik vir rekenaarwetenskap, maar dit is slegs een element wat die hele veld uitmaak. Rekenaarwetenskaplikes ontwerp en ontleed ook algoritmes wat probleme oplos en bestudeer die werkverrigting van rekenaarhardeware en -sagteware. Die uitdagings wat hulle aanpak, kan alles insluit van die bepaling van watter probleme met rekenaars opgelos kan word tot die ontwerp van toepassings wat goed presteer op handtoestelle. 

Oor die afgelope 30 jaar het rekenaarwetenskap toenemend 'n rol in ons alledaagse lewe gespeel. Maar dit het ook 'n groot impak gehad op ander gebiede van die wetenskap wat nou die verwerking en ontleding van groot datastelle vereis. Sonder rekenaarwetenskap sou ons nie dinge soos die vaslegging en interpretasie van data kon doen nie. 

Hier is 'n lys punte wat sleutelverskille tussen Rekenaarwetenskap en Datawetenskap beskryf:

• Rekenaarwetenskap is die veld van berekeninge wat bestaan ​​uit vakke soos Datastrukture en Algoritmes. Datawetenskap bestaan ​​uit wiskundige konsepte soos Statistiek, Algebra en Calculus.

• Rekenaarwetenskap help ons om te verstaan ​​hoe verwerkers gebou en werk, sowel as geheuebestuur in programmeringsareas. Datawetenskap help ons om te verstaan ​​hoe data op waardevolle maniere gebruik kan word.

• Rekenaarwetenskap dek die gebruik van rekenaarmasjinerie en die toepassings daarvan. Datawetenskap vertel ons hoe om inligting en kennis uit verskeie datavorme te onttrek.

• Die sub-velde van rekenaarwetenskap sluit berekeninge, waarskynlikheidsteorieë, redenering, diskrete strukture en databasisontwerp in. Die subveld van datawetenskap sluit simulasie, modellering, analise, masjienleer en berekeningswiskunde in.

• Rekenaarwetenskap is gemoeid met die bou en benutting van rekenaars op die mees doeltreffende manier. Datawetenskap gaan oor hoe om data veilig te hanteer en insigte te onttrek.

• Rekenaarwetenskap behels wetenskaplike maniere om 'n oplossing vir 'n probleem te vind, Datawetenskap handel oor die vind van maniere om data te organiseer en te verwerk. 

Dit is geensins 'n volledige lys van die verskille tussen die twee konsepte nie, maar dit dek sommige van die belangrikstes. 

Rol en vaardighede van 'n datawetenskaplike

Datawetenskaplikes werk nou saam met belanghebbendes en bestuurders in 'n organisasie om te verstaan ​​wat die doelwitte is. Hulle kan dan ondersoek hoe data gebruik kan word om daardie doelwitte te bereik en die besigheid vorentoe te stoot. 

Datawetenskaplikes moet aanpasbaar en buigsaam wees, altyd oop vir nuwe idees. Hulle moet ook in staat wees om innoverende oplossings te ontwikkel en voor te stel, veral aangesien velde soos kunsmatige intelligensie aanhou ontplof. 

Datawetenskaplikes werk gewoonlik met verskillende spanne en moet 'n bewustheid hê van sakebesluite binne verskillende departemente. Dit sal hulle in staat stel om hul pogings te fokus op dataprojekte wat 'n kritieke rol in die besluitnemingsprosesse van die maatskappy sal speel. Hulle moet ook 'n diep begrip hê van die soort data wat die maatskappy moet insamel en gebruik. 

Soos die rol van 'n datawetenskaplike steeds meer in 'n besigheid geïntegreer word, sal hulle 'n sterk begrip ontwikkel van kliëntegedrag en hoe data effektief gebruik kan word om 'n hele besigheid van bo na onder te verbeter. 

*As jy belangstel om datawetenskapvaardighede te ontwikkel, kyk gerus na ons "Top 7 Data Science Sertifiserings. " 

Rol en vaardighede van 'n rekenaarwetenskaplike

Rekenaarwetenskaplikes is meer betrokke by wiskunde en konseptualisering van rekenaarverwante uitdagings. Daarbenewens skryf hulle ook kode, ontwikkel webwerwe en skep toepassings. Die wiskundige modelle wat deur rekenaarwetenskaplikes ontwikkel is, is interaktiewe hulpmiddels wat die gaping tussen masjien en mens toemaak. 

Professionele persone wat op soek is na sukses in die veld, moet in staat wees om teorie te neem en dit in toepassing te vertaal. Hulle moet ook hoogs doeltreffend in programmering wees, met 'n diep kennis van verskeie programmeertale.  

Onderrig- ​​en rekenaarvaardighede is nie al waaruit 'n datawetenskaplike bestaan ​​nie. Hulle moet ook oor sterk kommunikasie- en spanwerkvaardighede beskik, aangesien hulle nie alleen sal werk nie. 

Die velde van datawetenskap en rekenaarwetenskap is twee van die belangrikstes in ons data-gedrewe wêreld. Hulle sal net voortgaan om meer gevorderd te word en lei tot innovasies oor sektore heen.