Modely a platformy AI

Věda o datech proti PočítačovÃĄ věda: KlíčovÃĐ rozdíly

mm
Přidejte Unite.AI mezi svÃĐ preferovanÃĐ zdroje na Google

Existuje mnoho rÅŊznÃ―ch konceptÅŊ, kterÃĐ spadají do oblasti technologií a umělÃĐ inteligence. Dvě takovÃĐ koncepty jsou věda o datech a počítačovÃĄ věda, kterÃĐ jsou Úzce spojenÃĐ. Tyto dva koncepty jsou často povaÅūovÃĄny za stejnÃĐ, ale nejsou. Dovednosti vyÅūadovanÃĐ pro profesionÃĄly v těchto oblastech jsou takÃĐ velmi ÅūÃĄdanÃĐ.

NeÅū budeme rozebírat kaÅūdÃ― z těchto konceptÅŊ, je dÅŊleÅūitÃĐ si uvědomit, Åūe věda o datech je vÅĄezahrnující a počítačovÃĄ věda je často začleněna do procesu a naopak.

Definujme kaÅūdÃ― z nich předtím, neÅū se budeme zabÃ―vat detaily:

 

  • Věda o datech: MezioborovÃĄ oblast, věda o datech spolÃĐhÃĄ na vědeckÃĐ metody, procesy, algoritmy a systÃĐmy pro extrakci nebo extrapolaci znalostí a informací ze strukturovanÃ―ch a nestrukturovanÃ―ch dat. Znalosti z dat jsou potÃĐ aplikovÃĄny v ÅĄirokÃĐm spektru oblastí.
  • PočítačovÃĄ věda: Studium vÃ―počtu, automatizace a informací, počítačovÃĄ věda pokrÃ―vÃĄ teoretickÃĐ i praktickÃĐ disciplíny. Obecně se povaÅūuje za oblast akademickÃĐho vÃ―zkumu, kterÃĄ je odliÅĄnÃĄ od programovÃĄní.

Rozdíly mezi vědou o datech a počítačovou vědou

Při studiu dat mohou vědci o datech extrahovat vÃ―znam z nich prostřednictvím sÃĐrie metod, algoritmÅŊ, systÃĐmÅŊ a nÃĄstrojÅŊ. Tento nÃĄstroj umoÅūňuje jim extrahovat informace ze strukturovanÃ―ch i nestrukturovanÃ―ch dat. StrukturovanÃĄ data jsou data, kterÃĄ jsou velmi specifickÃĄ a uloÅūenÃĄ v předem definovanÃĐm formÃĄtu, zatímco nestrukturovanÃĄ data zahrnují mnoho rÅŊznÃ―ch typÅŊ dat uloÅūenÃ―ch ve svÃ―ch pÅŊvodních formÃĄtech.

Vědci o datech často vyuÅūívají svÃĐ dovednosti k extrakci cennÃ―ch informací o obchodních nebo marketingovÃ―ch trendech, coÅū je dÅŊvod, proč jsou tak ÅūÃĄdaní. Mohou pomoci firmÃĄm lÃĐpe fungovat tím, Åūe získají hlubokÃĐ znalosti o jejich procesech a zÃĄkaznících. Věda o datech se pouÅūívÃĄ nejen v obchodě, ale takÃĐ ve vlÃĄdě a dalÅĄÃ­ch orgÃĄnech.

DneÅĄní oblast vědy o datech vděčí za mnoho digitÃĄlním technologiím a digitalizaci naÅĄeho Åūivota. Svět je plnÃ― obrovskÃĐho mnoÅūství dat a stÃĄle více se produkuje. VÃ―početní vÃ―kon se takÃĐ dramaticky zvÃ―ÅĄil v prÅŊběhu času a současně se sníÅūila jeho relativní cena, coÅū umoÅūnilo ÅĄirokÃĐ pouÅūití levnÃĐho vÃ―početního vÃ―konu. Kombinací digitalizace a levnÃĐho vÃ―početního vÃ―konu mohou vědci o datech extrahovat více informací, neÅū bylo dříve moÅūnÃĐ.

Pokud jde o počítačovou vědu a profesionÃĄly v tÃĐto oblasti, zabÃ―vají se větÅĄinou softwarem a softwarovÃ―mi systÃĐmy, včetně jejich teorie, nÃĄvrhu, vÃ―voje a aplikace.

Mezi hlavní oblasti studia v počítačovÃĐ vědě patří umělÃĄ inteligence, počítačovÃĐ systÃĐmy a sítě, bezpečnost, databÃĄzovÃĐ systÃĐmy, interakce mezi člověkem a počítačem, vidění a grafika, numerickÃĄ analÃ―za, programovací jazyky, softwarovÃĐ inÅūenÃ―rství a bioinformatika.

Navzdory tomu, co si mnoho lidí myslí, programovÃĄní je nezbytnÃĐ pro počítačovou vědu, ale je to pouze jeden z prvkÅŊ, kterÃĐ tvoří celou oblast. Počítačoví vědci takÃĐ navrhují a analyzují algoritmy, kterÃĐ Å™eÅĄÃ­ problÃĐmy, a studují vÃ―kon počítačovÃĐho hardwaru a softwaru. VÃ―zvy, kterÃ―m čelí, mohou zahrnovat vÅĄe od určení, kterÃĐ problÃĐmy lze řeÅĄit pomocí počítačÅŊ, aÅū po nÃĄvrh aplikací, kterÃĐ fungují dobře na mobilních zařízeních.

Za posledních 30 let hrÃĄla počítačovÃĄ věda stÃĄle větÅĄÃ­ roli v naÅĄem kaÅūdodenním Åūivotě. MÃĄ takÃĐ velkÃ― dopad na dalÅĄÃ­ oblasti vědy, kterÃĐ nyní vyÅūadují zpracovÃĄní a analÃ―zu velkÃ―ch datovÃ―ch souborÅŊ. Bez počítačovÃĐ vědy bychom nemohli dělat věci, jako je zachycení a interpretace dat.

Zde je seznam bodÅŊ, kterÃĐ popisují klíčovÃĐ rozdíly mezi počítačovou vědou a vědou o datech:

 

  • PočítačovÃĄ věda je oblast vÃ―počtÅŊ, kterÃĄ zahrnuje předměty, jako jsou datovÃĐ struktury a algoritmy. Věda o datech zahrnuje matematickÃĐ koncepty, jako jsou statistika, algebra a kalkulus.
  • PočítačovÃĄ věda pomÃĄhÃĄ nÃĄm porozumět, jak jsou postaveny procesory a jak fungují, stejně jako sprÃĄva paměti v programovacích oblastech. Věda o datech nÃĄm pomÃĄhÃĄ porozumět, jak lze data pouÅūít zpÅŊsobem, kterÃ― mÃĄ hodnotu.
  • PočítačovÃĄ věda pokrÃ―vÃĄ vyuÅūití počítačovÃĐ techniky a její aplikace. Věda o datech nÃĄm říkÃĄ, jak extrahovat informace a znalosti z rÅŊznÃ―ch forem dat.
  • Podoblasti počítačovÃĐ vědy zahrnují vÃ―počty, pravděpodobnostní teorie, Úsudky, diskrÃĐtní struktury a nÃĄvrh databÃĄzí. Podoblast vědy o datech zahrnuje simulaci, modelovÃĄní, analÃ―zu, strojovÃĐ učení a vÃ―početní matematiku.
  • PočítačovÃĄ věda se zabÃ―vÃĄ stavbou a vyuÅūívÃĄním počítačÅŊ zpÅŊsobem, kterÃ― je co nejefektivnějÅĄÃ­. Věda o datech se zabÃ―vÃĄ tím, jak bezpečně zpracovat data a extrahovat z nich informace.
  • PočítačovÃĄ věda zahrnuje vědeckÃĐ zpÅŊsoby, jak najít řeÅĄení problÃĐmu, věda o datech se zabÃ―vÃĄ hledÃĄním zpÅŊsobÅŊ, jak organizovat a zpracovat data.

Tento seznam není vyčerpÃĄvající, ale pokrÃ―vÃĄ některÃĐ z hlavních rozdílÅŊ mezi těmito dvěma koncepty.

 

Role a dovednosti vědce o datech

Vědci o datech pracují Úzce se stakeholdery a vÃ―konnÃ―mi manaÅūery v organizaci, aby pochopili, jakÃĐ jsou cíle. PotÃĐ mohou prozkoumat, jak lze data pouÅūít k dosaÅūení těchto cílÅŊ a posunout firmu vpřed.

Vědci o datech musí bÃ―t přizpÅŊsobiví a flexibilní, vÅūdy otevření novÃ―m nÃĄpadÅŊm. Musí takÃĐ bÃ―t schopni vyvinout a navrhnout inovativní řeÅĄení, zejmÃĐna v oblastech, jako je umělÃĄ inteligence.

Obvykle pracují s rÅŊznÃ―mi tÃ―my, vědci o datech potřebují mít povědomí o obchodních rozhodnutích v rÅŊznÃ―ch odděleních. To jim umoÅūní soustředit svÃĐ Ãšsilí na datovÃĐ projekty, kterÃĐ budou hrÃĄt kritickou roli v rozhodovÃĄní společnosti. Měli by takÃĐ mít hlubokÃĐ znalosti o typech dat, kterÃĐ by společnost měla shromaÅūďovat a vyuÅūívat.

Jak role vědce o datech pokračuje v integraci do podnikÃĄní, budou rozvíjet hlubokÃĐ znalosti o chovÃĄní zÃĄkazníkÅŊ a o tom, jak lze data Účinně pouÅūít ke zlepÅĄení celÃĐho podnikÃĄní odshora dolÅŊ.

*Pokud mÃĄte zÃĄjem rozvíjet dovednosti v oblasti vědy o datech, podívejte se na naÅĄe „Top 7 certifikací pro vědu o datech“.

Role a dovednosti počítačovÃĐho vědce

Počítačoví vědci se více zabÃ―vají matematikou a konceptualizací vÃ―početních problÃĐmÅŊ. Kromě toho takÃĐ pÃ­ÅĄÃ­ kÃģd, vyvíjejí webovÃĐ strÃĄnky a vytvÃĄÅ™ejí aplikace. MatematickÃĐ modely vyvinutÃĐ počítačovÃ―mi vědci jsou interaktivními nÃĄstroji, kterÃĐ zavírají mezeru mezi strojem a člověkem.

ProfesionÃĄlovÃĐ, kteří chtějí uspět v tÃĐto oblasti, musí bÃ―t schopni převÃĐst teorii do aplikace. Musí takÃĐ bÃ―t vysoce efektivní v programovÃĄní, s hlubokÃ―mi znalostmi rÅŊznÃ―ch programovacích jazykÅŊ.

UčitelÃĐ a počítačovÃĐ dovednosti nejsou vÅĄechno, co tvoří vědce o datech. Měli by takÃĐ mít silnÃĐ komunikační a tÃ―movÃĐ dovednosti, protoÅūe nebudou pracovat sami.

Oblasti vědy o datech a počítačovÃĐ vědy jsou dvě z nejvÃ―znamnějÅĄÃ­ch v naÅĄem datovÃĐm světě. Budou pouze pokračovat ve svÃĐm rozvoji a povedou k inovacím napříč sektory.

Alex McFarland je AI novinÃĄÅ™ a spisovatel, kterÃ― zkoumÃĄ nejnovějÅĄÃ­ vÃ―voj v oblasti umělÃĐ inteligence. Spolupracoval s mnoha AI startupy a publikacemi po celÃĐm světě.