Datavidenskab vs. Computer Science: Nøgleforskelle

Der er mange forskellige begreber, der falder ind under teknologi- og kunstig intelligensområdet. To sådanne begreber er datavidenskab og computer science, der er tæt beslægtede. Disse to begreber opfattes ofte som det samme, men de er ikke det. De færdigheder, der kræves for at være en professionel inden for disse fag, er også meget efterspurgte.

Før vi dykker ned i hvert af disse begreber, er det vigtigt at erkende, at datavidenskab er altomfattende, og computer science ofte er en del af processen, og omvendt.

Lad os definere hvert af disse begreber ordentligt, før vi dykker dybere:

• Datavidenskab: Et tværfagligt område, der afhænger af videnskabelige metoder, processer, algoritmer og systemer til at udtrække eller extrapolere viden og indsigt fra struktureret og ustruktureret data. Viden fra data anvendes derefter på tværs af et bredt spektrum af domæner.
• Computer Science: Studiet af beregning, automatisering og information, computer science dækker både teoretiske og praktiske discipliner. Det betragtes generelt som et område for akademisk forskning, der er forskelligt fra computerprogrammering.

Forskelle mellem Datavidenskab og Computer Science

Når man studerer data, kan datavidenskabsfolk udtrække mening fra dem gennem en række metoder, algoritmer, systemer og værktøjer. Dette værktøjssæt giver dem mulighed for at udtrække indsigt fra både struktureret og ustruktureret data. Struktureret data er data, der er meget specifik og gemt i en foruddefineret format, mens ustruktureret data omfatter mange forskellige typer data, der er gemt i deres native formater.

Datavidenskabsfolk bruger ofte deres færdigheder til at udtrække værdifulde indsigt om forretnings- eller markeds mønstre, hvilket er grund til, at de er meget efterspurgte. De kan hjælpe virksomheden med at fungere bedre ved at få dyb indsigt i dens processer og forbrugere. Datavidenskab bruges ikke kun i forretning, men også i regering og andre organer.

I dag skylder datavidenskabsfeltet meget til udbredelsen af smartphones og digitaliseringen af vores liv. Vores verden er fuld af utrolige mængder af data, og mere produceres hver dag. Beregningskraften er også drastisk øget over tid, samtidig med at den relative omkostning er faldet, hvilket har gjort billig beregningskraft tilgængelig for alle. Ved at kombinere digitalisering og billig beregningskraft kan datavidenskabsfolk udtrække mere indsigt, end det nogensinde har været muligt.

Når det kommer til computer science og professionelle inden for feltet, beskæftiger de sig hovedsagelig med software og software-systemer, herunder teori, design, udvikling og anvendelse.

Nogle af de vigtigste studieområder inden for computer science omfatter kunstig intelligens, computersystemer og netværk, sikkerhed, databasesystemer, menneske-computer-interaktion, vision og grafik, numerisk analyse, programmeringssprog, software-engineering og bioinformatik.

Trots hvad mange tror, er programmering essentiel for computer science, men det er kun ét element, der udgør hele feltet. Computer science-folk designer og analyserer også algoritmer, der løser problemer, og studerer ydeevnen af computer-hardware og software. Udfordringerne kan omfatte alt fra at bestemme, hvilke problemer der kan løses med computere, til design af applikationer, der fungerer godt på håndholdte enheder.

I de sidste 30 år har computer science spillet en større rolle i vores daglige liv. Men det har også haft en stor indvirkning på andre områder af videnskab, der nu kræver behandling og analyse af enorme datasæt. Uden computer science ville vi ikke være i stand til at gøre ting som at fange og fortolke data.

Her er en liste over punkter, der beskriver nøgleforskelle mellem Computer Science og Data Science:

• Computer science er området for beregninger bestående af emner som Datastrukturer og Algoritmer. Datavidenskab omfatter matematiske begreber som Statistik, Algebra og Differentialregning.
• Computer science hjælper os med at forstå, hvordan processorer er bygget og fungerer, samt hukommelsesstyring i programmeringsområder. Datavidenskab hjælper os med at forstå, hvordan data kan bruges på værdifulde måder.
• Computer science dækker anvendelsen af beregningsmaskiner og deres anvendelser. Datavidenskab fortæller os, hvordan vi kan udtrække information og viden fra forskellige dataformer.
• Underområderne for computer science omfatter beregninger, sandsynlighedsteorier, bevis, diskrete strukturer og databasesdesign. Underområdet for datavidenskab omfatter simulation, modellering, analyse, maskinlæring og beregningsmatematik.
• Computer science beskæftiger sig med at bygge og anvende computere på den mest effektive måde. Datavidenskab handler om, hvordan man sikkert kan håndtere data og udtrække indsigt.
• Computer science involverer videnskabelige måder at finde en løsning på et problem, Datavidenskab handler om at finde måder at organisere og behandle data på.

Dette er på ingen måde en udtømmende liste over forskellene mellem de to begreber, men det dækker nogle af de vigtigste.

Rolle og færdigheder for en Data Scientist

Datavidenskabsfolk arbejder tæt sammen med interessenter og ledere i en organisation for at forstå, hvad målene er. De kan derefter undersøge, hvordan data kan bruges til at opnå disse mål og fremme virksomheden.

Datavidenskabsfolk må være tilpasningsdygtige og fleksible, altid åbne for nye ideer. De skal også være i stand til at udvikle og foreslå innovative løsninger, især da områder som kunstig intelligens fortsat eksploderer.

Som regel arbejder datavidenskabsfolk med forskellige hold, og de har brug for at have en forståelse for forretningsbeslutninger inden for forskellige afdelinger. Dette giver dem mulighed for at fokusere deres indsats på data-projekter, der vil spille en afgørende rolle i virksomhedens beslutningsprocesser. De skal også have en dyb forståelse for, hvilken type data virksomheden bør indsamle og bruge.

Da rollen som datavidenskabsperson fortsat integreres mere i en virksomhed, vil de udvikle en stærk forståelse for kundeadfærd og, hvordan data kan bruges effektivt til at forbedre hele virksomheden fra top til bund.

*Hvis du er interesseret i at udvikle datavidenskabsfærdigheder, skal du sikre at tjekke vores ”Top 7 Data Science Certificeringer.”

Rolle og færdigheder for en Computer Scientist

Computer science-folk er mere involveret med matematik og konceptualisering af beregningsrelaterede udfordringer. Ud over dette skriver de også kode, udvikler websites og skaber applikationer. De matematiske modeller, der udvikles af computer science-folk, er interaktive værktøjer, der lukker gapet mellem maskine og menneske.

Professionelle, der søger at lykkes inden for feltet, skal være i stand til at tage teori og oversætte det til anvendelse. De skal også være meget effektive i programmering, med en dyb viden om forskellige programmeringssprog.

Undervisning og computerskoler er ikke alt, der udgør en datavidenskabsperson. De skal også besidde stærke kommunikations- og samarbejdskompetencer, da de ikke vil arbejde alene.

Datavidenskabs- og computer science-felter er to af de vigtigste områder i vores data-drevne verden. De vil kun fortsætte med at blive mere avancerede og føre til innovationer på tværs af sektorer.