Data Science vs. Informatik: Hauptunterschiede

Es gibt viele verschiedene Konzepte, die in die Bereiche Technologie und künstliche Intelligenz fallen. Zwei dieser Konzepte sind Datenwissenschaft und Informatik, die eng miteinander verbunden sind. Diese beiden Konzepte werden oft als gleich angesehen, aber das ist nicht der Fall. Auch die Fähigkeiten, die für eine professionelle Tätigkeit in diesen Bereichen erforderlich sind, sind sehr gefragt. 

Bevor wir jedes einzelne dieser Konzepte aufschlüsseln, ist es wichtig zu erkennen, dass die Datenwissenschaft allumfassend ist und die Informatik häufig in den Prozess einbezogen wird und umgekehrt.

Lassen Sie uns jeden einzelnen richtig definieren, bevor wir tiefer eintauchen:

• Datenwissenschaft: Als interdisziplinäres Feld stützt sich die Datenwissenschaft auf wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren oder zu extrapolieren. Das aus Daten gewonnene Wissen wird dann in einer Vielzahl von Bereichen angewendet.
• Computerwissenschaften: Das Studium der Informatik, Automatisierung und Information umfasst sowohl theoretische als auch praktische Disziplinen. Es wird allgemein als ein Bereich der akademischen Forschung angesehen, der sich von der Computerprogrammierung unterscheidet. 

Unterschiede zwischen Data Science und Informatik

Bei der Untersuchung von Daten können Datenwissenschaftler mithilfe einer Reihe von Methoden, Algorithmen, Systemen und Werkzeugen Bedeutung daraus gewinnen. Mit diesem Toolkit können sie Erkenntnisse sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten gewinnen. Strukturierte Daten sind Daten, die sehr spezifisch sind und in einem vordefinierten Format gespeichert werden, während unstrukturierte Daten viele verschiedene Arten von Daten umfassen, die in ihren nativen Formaten gespeichert sind. 

Datenwissenschaftler nutzen ihre Fähigkeiten oft, um wertvolle Erkenntnisse über Geschäfts- oder Marketingmuster zu gewinnen, weshalb sie sehr gefragt sind. Sie können dem Unternehmen zu einer besseren Leistung verhelfen, indem sie tiefe Einblicke in seine Prozesse und Verbraucher gewinnen. Data Science wird nicht nur in der Wirtschaft, sondern auch in der Regierung und verschiedenen anderen Einrichtungen eingesetzt. 

Der heutige Bereich der Datenwissenschaft hat viel mit der Verbreitung von Smartphones und der Digitalisierung unseres Lebens zu tun. Unsere Welt ist voller unglaublicher Datenmengen und jeden Tag werden mehr produziert. Auch die Rechenleistung ist im Laufe der Zeit drastisch gestiegen, während die relativen Kosten gesunken sind, was dazu geführt hat, dass billige Rechenleistung allgemein verfügbar ist. Durch die Kombination von Digitalisierung und billiger Rechenleistung können Datenwissenschaftler mehr Erkenntnisse gewinnen, als jemals möglich war. 

Wenn es um Informatik und Fachleute auf diesem Gebiet geht, beschäftigen sie sich hauptsächlich mit Software und Softwaresystemen, einschließlich ihrer Theorie, ihrem Design, ihrer Entwicklung und ihrer Anwendung. 

Zu den wichtigsten Studienbereichen der Informatik gehören künstliche Intelligenz, Computersysteme und Netzwerke, Sicherheit, Datenbanksysteme, Mensch-Computer-Interaktion, Vision und Grafik, numerische Analyse, Programmiersprachen, Softwareentwicklung und Bioinformatik. 

Anders als viele glauben, ist Programmierung für die Informatik von wesentlicher Bedeutung, aber sie ist nur ein Element, das das gesamte Fachgebiet ausmacht. Informatiker entwerfen und analysieren außerdem Algorithmen, die Probleme lösen, und untersuchen die Leistung von Computerhardware und -software. Zu den Herausforderungen, denen sie sich stellen, kann alles gehören, von der Bestimmung, welche Probleme mit Computern gelöst werden können, bis hin zum Entwurf von Anwendungen, die auf Handheld-Geräten gut funktionieren. 

In den letzten 30 Jahren hat die Informatik zunehmend eine Rolle in unserem Alltag gespielt. Aber es hatte auch große Auswirkungen auf andere Bereiche der Wissenschaft, die heute die Verarbeitung und Analyse riesiger Datensätze erfordern. Ohne Informatik wären wir beispielsweise nicht in der Lage, Daten zu erfassen und zu interpretieren. 

Hier ist eine Liste von Punkten, die die wichtigsten Unterschiede zwischen Informatik und Datenwissenschaft beschreiben:

• Informatik ist das Gebiet der Berechnungen, das aus Fächern wie Datenstrukturen und Algorithmen besteht. Die Datenwissenschaft umfasst mathematische Konzepte wie Statistik, Algebra und Analysis.

• Die Informatik hilft uns zu verstehen, wie Prozessoren aufgebaut und funktionieren, sowie die Speicherverwaltung in Programmierbereichen. Data Science hilft uns zu verstehen, wie Daten auf wertvolle Weise genutzt werden können.

• Die Informatik befasst sich mit der Nutzung von Computermaschinen und ihren Anwendungen. Die Datenwissenschaft zeigt uns, wie wir Informationen und Wissen aus verschiedenen Datenformen extrahieren können.

• Zu den Teilgebieten der Informatik gehören Berechnungen, probabilistische Theorien, Argumentation, diskrete Strukturen und Datenbankdesign. Das Teilgebiet der Datenwissenschaft umfasst Simulation, Modellierung, Analytik, maschinelles Lernen und Computermathematik.

• In der Informatik geht es darum, Computer möglichst effizient zu bauen und zu nutzen. Bei der Datenwissenschaft geht es um den sicheren Umgang mit Daten und die Gewinnung von Erkenntnissen.

• In der Informatik geht es um wissenschaftliche Wege zur Lösung eines Problems. In der Datenwissenschaft geht es darum, Wege zur Organisation und Verarbeitung von Daten zu finden. 

Dies ist keineswegs eine erschöpfende Liste der Unterschiede zwischen den beiden Konzepten, sie deckt jedoch einige der wichtigsten ab. 

Rolle und Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers

Datenwissenschaftler arbeiten eng mit Stakeholdern und Führungskräften in einer Organisation zusammen, um die Ziele zu verstehen. Anschließend können sie untersuchen, wie Daten genutzt werden können, um diese Ziele zu erreichen und das Unternehmen voranzutreiben. 

Datenwissenschaftler müssen anpassungsfähig und flexibel sein, immer offen für neue Ideen. Sie müssen auch in der Lage sein, innovative Lösungen zu entwickeln und vorzuschlagen, insbesondere da Bereiche wie die künstliche Intelligenz weiterhin explodieren. 

Datenwissenschaftler arbeiten normalerweise mit verschiedenen Teams und müssen sich der Geschäftsentscheidungen in verschiedenen Abteilungen bewusst sein. Dadurch können sie ihre Bemühungen auf Datenprojekte konzentrieren, die eine entscheidende Rolle in den Entscheidungsprozessen des Unternehmens spielen. Sie sollten auch ein tiefes Verständnis für die Art der Daten haben, die das Unternehmen sammeln und verwenden sollte. 

Da die Rolle eines Datenwissenschaftlers immer stärker in ein Unternehmen integriert wird, entwickelt er ein umfassendes Verständnis für das Kundenverhalten und wie Daten effektiv genutzt werden können, um ein gesamtes Unternehmen von Grund auf zu verbessern. 

*Wenn Sie daran interessiert sind, datenwissenschaftliche Fähigkeiten zu entwickeln, schauen Sie sich unbedingt unsere „Top 7 Data Science-Zertifizierungen" 

Rolle und Fähigkeiten eines Informatikers

Informatiker befassen sich mehr mit Mathematik und der Konzeption rechnerbezogener Herausforderungen. Darüber hinaus schreiben sie Code, entwickeln Websites und erstellen Anwendungen. Die von Informatikern entwickelten mathematischen Modelle sind interaktive Werkzeuge, die die Lücke zwischen Maschine und Mensch schließen. 

Berufstätige, die in diesem Bereich erfolgreich sein wollen, müssen in der Lage sein, die Theorie in die Praxis umzusetzen. Sie müssen außerdem über eine hohe Programmiereffizienz verfügen und über umfassende Kenntnisse verschiedener Programmiersprachen verfügen.  

Lehr- und Computerkenntnisse sind nicht alles, was einen Datenwissenschaftler ausmacht. Sie sollten außerdem über ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeiten verfügen, da sie nicht alleine arbeiten. 

Die Bereiche Datenwissenschaft und Informatik sind zwei der wichtigsten in unserer datengesteuerten Welt. Sie werden immer weiter fortgeschritten sein und branchenübergreifend zu Innovationen führen.