Data Science vs Computer Science: Klíčové rozdíly

Existuje mnoho různých konceptů, které spadají do oblasti technologií a umělé inteligence. Dva takové pojmy jsou datová věda a informatika, které spolu úzce souvisejí. Tyto dva pojmy jsou často považovány za stejné, ale není tomu tak. Velmi žádané jsou také dovednosti potřebné k tomu, abyste byli profesionálem v těchto oblastech. 

Než rozebereme každý z těchto konceptů, je důležité si uvědomit, že datová věda je všezahrnující a počítačová věda je často začleněna do procesu a naopak.

Než se ponoříme hlouběji, pojďme si každý pořádně definovat:

• Datová věda: Jedná se o interdisciplinární obor, věda o datech spoléhá na vědecké metody, procesy, algoritmy a systémy pro extrapolaci nebo extrapolaci znalostí a poznatků ze strukturovaných a nestrukturovaných dat. Znalosti z dat jsou pak aplikovány v celé řadě oblastí.
• Počítačová věda: Studium výpočtů, automatizace a informací, informatika pokrývá teoretické i praktické disciplíny. To je obecně považováno za oblast akademického výzkumu, která se liší od počítačového programování. 

Rozdíly mezi datovou vědou a informatikou

Při studiu dat z nich mohou datoví vědci extrahovat význam pomocí řady metod, algoritmů, systémů a nástrojů. Tato sada nástrojů jim umožňuje extrahovat náhled ze strukturovaných i nestrukturovaných dat. Strukturovaná data jsou data, která jsou vysoce specifická a uložená v předem definovaném formátu, zatímco nestrukturovaná data zahrnují mnoho různých typů dat uložených v jejich nativních formátech. 

Datoví vědci často využívají své dovednosti k získávání cenných poznatků o obchodních nebo marketingových vzorcích, a proto jsou velmi žádané. Mohou pomoci podniku k lepším výkonům tím, že získají hluboký vhled do jeho procesů a spotřebitelů. Datová věda se využívá nejen v byznysu, ale také ve vládě a různých dalších orgánech. 

Dnešní obor datové vědy za mnohé vděčí rozmachu chytrých telefonů a digitalizaci našich životů. Náš svět je plný neuvěřitelných množství dat a každým dnem se vyrábí další. Výpočetní výkon se také v průběhu času drasticky zvýšil a zároveň se snížily relativní náklady, což učinilo levný výpočetní výkon široce dostupným. Díky kombinaci digitalizace a levného výpočetního výkonu jsou datoví vědci schopni získat více informací, než kdy bylo možné. 

Pokud jde o informatiku a odborníky v oboru, zabývají se převážně softwarem a softwarovými systémy, včetně jejich teorie, návrhu, vývoje a aplikace. 

Některé z hlavních oblastí studia v informatice zahrnují umělou inteligenci, počítačové systémy a sítě, bezpečnost, databázové systémy, interakci člověka s počítačem, vidění a grafiku, numerickou analýzu, programovací jazyky, softwarové inženýrství a bioinformatiku. 

Navzdory tomu, co mnozí věří, je programování pro informatiku zásadní, ale je to pouze jeden prvek, který tvoří celý obor. Počítačoví vědci také navrhují a analyzují algoritmy, které řeší problémy a studují výkon počítačového hardwaru a softwaru. Výzvy, s nimiž se potýkají, mohou zahrnovat vše od určení problémů, které lze vyřešit pomocí počítačů, až po návrh aplikací, které dobře fungují na kapesních zařízeních. 

Za posledních 30 let hraje počítačová věda stále větší roli v našem každodenním životě. Ale také to mělo velký dopad na další oblasti vědy, které nyní vyžadují zpracování a analýzu rozsáhlých datových souborů. Bez informatiky bychom nebyli schopni dělat věci, jako je sběr a interpretace dat. 

Zde je seznam bodů, které popisují klíčové rozdíly mezi Computer Science a Data Science:

• Počítačová věda je oblast výpočtů sestávající z předmětů, jako jsou datové struktury a algoritmy. Datová věda zahrnuje matematické pojmy, jako je statistika, algebra a počet.

• Informatika nám pomáhá porozumět tomu, jak se staví a fungují procesory, stejně jako správě paměti v programovacích oblastech. Věda o datech nám pomáhá pochopit, jak lze data hodnotným způsobem využívat.

• Informatika pokrývá využití výpočetní techniky a její aplikace. Datová věda nám říká, jak extrahovat informace a znalosti z různých datových forem.

• Mezi dílčí oblasti informatiky patří výpočty, pravděpodobnostní teorie, uvažování, diskrétní struktury a návrh databází. Podobor datové vědy zahrnuje simulaci, modelování, analytiku, strojové učení a výpočetní matematiku.

• Informatika se zabývá stavbou a využíváním počítačů co nejefektivnějším způsobem. Datová věda je o tom, jak bezpečně zacházet s daty a získávat poznatky.

• Informatika zahrnuje vědecké způsoby hledání řešení problému, Data science se zabývá hledáním způsobů, jak organizovat a zpracovávat data. 

Toto není v žádném případě vyčerpávající seznam rozdílů mezi těmito dvěma pojmy, ale pokrývá některé z hlavních. 

Role a dovednosti datového vědce

Datoví vědci úzce spolupracují se zúčastněnými stranami a vedoucími pracovníky v organizaci, aby pochopili, jaké jsou cíle. Poté mohou zkoumat, jak lze data využít k dosažení těchto cílů a posunout podnik vpřed. 

Datoví vědci musí být přizpůsobiví a flexibilní, vždy otevření novým nápadům. Musí být také schopni vyvíjet a navrhovat inovativní řešení, zvláště když obory jako umělá inteligence neustále explodují. 

Data vědci obvykle pracují s různými týmy a potřebují mít povědomí o obchodních rozhodnutích v různých odděleních. To jim umožní zaměřit své úsilí na datové projekty, které budou hrát klíčovou roli v rozhodovacích procesech společnosti. Měli by také hluboce rozumět druhu dat, které by společnost měla shromažďovat a používat. 

Vzhledem k tomu, že role datových vědců se stále více integruje do podnikání, vyvinou si silné porozumění chování zákazníků a toho, jak lze data efektivně využít ke zlepšení celého podniku od shora dolů. 

*Pokud máte zájem o rozvoj dovedností v oblasti datové vědy, nezapomeňte se podívat na naše „Top 7 certifikací Data Science. " 

Role a dovednosti počítačového vědce

Počítačoví vědci se více zabývají matematikou a konceptualizací výzev souvisejících s výpočty. Kromě toho také píší kód, vyvíjejí webové stránky a vytvářejí aplikace. Matematické modely vyvinuté počítačovými vědci jsou interaktivními nástroji, které uzavírají propast mezi strojem a člověkem. 

Profesionálové, kteří chtějí v oboru uspět, musí být schopni převzít teorii a převést ji do aplikace. Musí být také vysoce efektivní v programování, s hlubokou znalostí různých programovacích jazyků.  

Výuka a počítačové dovednosti nejsou vše, co tvoří datového vědce. Měli by mít také silné komunikační a týmové dovednosti, protože nebudou pracovat sami. 

Oblasti datové vědy a informatiky jsou dvě z nejdůležitějších oblastí v našem světě založeném na datech. Budou pouze nadále vyspělejší a povedou k inovacím napříč odvětvími.