Η επιστήμη των δεδομένων εναντίον της επιστήμης των υπολογιστών: Βασικές διαφορές

Υπάρχουν πολλές διαφορετικές έννοιες που εμπίπτουν στους τομείς της τεχνολογίας και της τεχνητής νοημοσύνης. Δύο τέτοιες έννοιες είναι η επιστήμη των δεδομένων και η επιστήμη των υπολογιστών, οι οποίες συνδέονται στενά. Αυτές οι δύο έννοιες συχνά θεωρούνται ίδιες, αλλά δεν είναι. Οι δεξιότητες που απαιτούνται για να είσαι επαγγελματίας σε αυτούς τους τομείς είναι επίσης ιδιαίτερα περιζήτητες. 

Πριν αναλύσουμε καθεμία από αυτές τις έννοιες, είναι σημαντικό να αναγνωρίσουμε ότι η επιστήμη των δεδομένων είναι ολόπλευρη και η επιστήμη των υπολογιστών συχνά ενσωματώνεται στη διαδικασία και αντίστροφα.

Ας ορίσουμε σωστά το καθένα πριν βουτήξουμε βαθύτερα:

• Επιστημονικά δεδομένα: Ένα διεπιστημονικό πεδίο, η επιστήμη των δεδομένων βασίζεται σε επιστημονικές μεθόδους, διαδικασίες, αλγόριθμους και συστήματα για την εξαγωγή ή την προέκταση γνώσης και γνώσεων από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Στη συνέχεια, η γνώση από τα δεδομένα εφαρμόζεται σε ένα ευρύ φάσμα τομέων.
• Επιστήμη των υπολογιστών: Η μελέτη των υπολογισμών, του αυτοματισμού και της πληροφορίας, η επιστήμη των υπολογιστών καλύπτει τόσο θεωρητικούς όσο και πρακτικούς κλάδους. Θεωρείται γενικά ένας τομέας ακαδημαϊκής έρευνας που διαφέρει από τον προγραμματισμό υπολογιστών. 

Διαφορές μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Επιστήμης Υπολογιστών

Όταν μελετούν δεδομένα, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να εξάγουν νόημα από αυτά μέσω μιας σειράς μεθόδων, αλγορίθμων, συστημάτων και εργαλείων. Αυτή η εργαλειοθήκη τους επιτρέπει να εξάγουν πληροφορίες τόσο από δομημένα όσο και από μη δομημένα δεδομένα. Τα δομημένα δεδομένα είναι δεδομένα που είναι εξαιρετικά συγκεκριμένα και αποθηκεύονται σε προκαθορισμένη μορφή, ενώ τα μη δομημένα δεδομένα περιλαμβάνουν πολλούς διαφορετικούς τύπους δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στις εγγενείς μορφές τους. 

Οι επιστήμονες δεδομένων συχνά χρησιμοποιούν τις δεξιότητές τους για να εξάγουν πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τα πρότυπα επιχειρήσεων ή μάρκετινγκ, γι' αυτό και έχουν μεγάλη ζήτηση. Μπορούν να βοηθήσουν την επιχείρηση να αποδώσει καλύτερα αποκτώντας βαθιές γνώσεις για τις διαδικασίες και τους καταναλωτές της. Η επιστήμη των δεδομένων χρησιμοποιείται όχι μόνο στις επιχειρήσεις, αλλά και στην κυβέρνηση και σε διάφορους άλλους φορείς. 

Ο σημερινός τομέας της επιστήμης δεδομένων οφείλει πολλά στον πολλαπλασιασμό των smartphone και στην ψηφιοποίηση της ζωής μας. Ο κόσμος μας είναι γεμάτος απίστευτες ποσότητες δεδομένων και κάθε μέρα παράγονται περισσότερα. Η υπολογιστική ισχύς έχει επίσης αυξηθεί δραστικά με την πάροδο του χρόνου, ενώ μειώνεται στο σχετικό κόστος, γεγονός που έχει καταστήσει ευρέως διαθέσιμη τη φθηνή υπολογιστική ισχύ. Συνδυάζοντας την ψηφιοποίηση και τη φθηνή υπολογιστική ισχύ, οι επιστήμονες δεδομένων είναι σε θέση να εξάγουν περισσότερες γνώσεις από ό,τι ήταν ποτέ δυνατό. 

Όσον αφορά την επιστήμη των υπολογιστών και τους επαγγελματίες στον τομέα, ασχολούνται κυρίως με λογισμικό και συστήματα λογισμικού, συμπεριλαμβανομένης της θεωρίας, του σχεδιασμού, της ανάπτυξης και της εφαρμογής τους. 

Μερικοί από τους κύριους τομείς σπουδών στην επιστήμη των υπολογιστών περιλαμβάνουν τεχνητή νοημοσύνη, συστήματα και δίκτυα υπολογιστών, ασφάλεια, συστήματα βάσεων δεδομένων, αλληλεπίδραση με ανθρώπινο υπολογιστή, όραση και γραφικά, αριθμητική ανάλυση, γλώσσες προγραμματισμού, μηχανική λογισμικού και βιοπληροφορική. 

Παρά τα όσα πιστεύουν πολλοί, ο προγραμματισμός είναι απαραίτητος για την επιστήμη των υπολογιστών, αλλά είναι μόνο ένα στοιχείο που συνθέτει ολόκληρο το πεδίο. Οι επιστήμονες υπολογιστών σχεδιάζουν και αναλύουν επίσης αλγόριθμους που λύνουν προβλήματα και μελετούν την απόδοση του υλικού και του λογισμικού υπολογιστών. Οι προκλήσεις που αντιμετωπίζουν μπορεί να περιλαμβάνουν τα πάντα, από τον προσδιορισμό των προβλημάτων που μπορούν να επιλυθούν με τους υπολογιστές μέχρι το σχεδιασμό εφαρμογών που έχουν καλή απόδοση σε φορητές συσκευές. 

Τα τελευταία 30 χρόνια, η επιστήμη των υπολογιστών έχει διαδραματίσει όλο και περισσότερο ρόλο στην καθημερινή μας ζωή. Αλλά είχε επίσης μεγάλο αντίκτυπο σε άλλους τομείς της επιστήμης που τώρα απαιτούν την επεξεργασία και ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων. Χωρίς την επιστήμη των υπολογιστών, δεν θα μπορούσαμε να κάνουμε πράγματα όπως η σύλληψη και η ερμηνεία δεδομένων. 

Ακολουθεί μια λίστα σημείων που περιγράφουν βασικές διαφορές μεταξύ Επιστήμης Υπολογιστών και Επιστήμης Δεδομένων:

• Η επιστήμη των υπολογιστών είναι το πεδίο των υπολογισμών που αποτελείται από θέματα όπως Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι. Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει μαθηματικές έννοιες όπως Στατιστική, Άλγεβρα και Λογισμός.

• Η επιστήμη των υπολογιστών μας βοηθά να κατανοήσουμε τον τρόπο κατασκευής και λειτουργίας των επεξεργαστών, καθώς και τη διαχείριση μνήμης σε περιοχές προγραμματισμού. Η επιστήμη των δεδομένων μας βοηθά να κατανοήσουμε πώς τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν με πολύτιμους τρόπους.

• Η επιστήμη των υπολογιστών καλύπτει τη χρήση υπολογιστικών μηχανημάτων και τις εφαρμογές τους. Η επιστήμη των δεδομένων μας λέει πώς να εξάγουμε πληροφορίες και γνώσεις από διάφορες μορφές δεδομένων.

• Τα υποπεδία της επιστήμης των υπολογιστών περιλαμβάνουν υπολογισμούς, πιθανολογικές θεωρίες, συλλογισμό, διακριτές δομές και σχεδιασμό βάσεων δεδομένων. Ο υποτομέας της επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνει την προσομοίωση, τη μοντελοποίηση, την ανάλυση, τη μηχανική μάθηση και τα υπολογιστικά μαθηματικά.

• Η επιστήμη των υπολογιστών ασχολείται με την κατασκευή και τη χρήση υπολογιστών με τον πιο αποτελεσματικό τρόπο. Η επιστήμη δεδομένων αφορά τον ασφαλή χειρισμό δεδομένων και την εξαγωγή πληροφοριών.

• Η επιστήμη των υπολογιστών περιλαμβάνει επιστημονικούς τρόπους εύρεσης λύσης σε ένα πρόβλημα, η επιστήμη δεδομένων ασχολείται με την εύρεση τρόπων οργάνωσης και επεξεργασίας δεδομένων. 

Αυτό δεν είναι σε καμία περίπτωση μια εξαντλητική λίστα των διαφορών μεταξύ των δύο εννοιών, αλλά καλύπτει μερικές από τις κύριες. 

Ρόλος και Δεξιότητες Επιστήμονα Δεδομένων

Οι επιστήμονες δεδομένων συνεργάζονται στενά με τους ενδιαφερόμενους και τα στελέχη ενός οργανισμού για να κατανοήσουν ποιοι είναι οι στόχοι. Στη συνέχεια, μπορούν να εξετάσουν πώς τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επίτευξη αυτών των στόχων και να ωθήσουν την επιχείρηση προς τα εμπρός. 

Οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να είναι προσαρμοστικοί και ευέλικτοι, πάντα ανοιχτοί σε νέες ιδέες. Πρέπει επίσης να είναι σε θέση να αναπτύσσουν και να προτείνουν καινοτόμες λύσεις, ειδικά καθώς πεδία όπως η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζουν να εκρήγνυνται. 

Συνήθως δουλεύοντας με διαφορετικές ομάδες, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να έχουν επίγνωση των επιχειρηματικών αποφάσεων σε διαφορετικά τμήματα. Αυτό θα τους επιτρέψει να εστιάσουν τις προσπάθειές τους σε έργα δεδομένων που θα διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων της εταιρείας. Θα πρέπει επίσης να έχουν βαθιά κατανόηση του είδους των δεδομένων που πρέπει να συλλέγει και να χρησιμοποιεί η εταιρεία. 

Καθώς ο ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων συνεχίζει να ενσωματώνεται περισσότερο σε μια επιχείρηση, θα αναπτύξει μια ισχυρή κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών και του πώς τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά για τη βελτίωση μιας ολόκληρης επιχείρησης από πάνω προς τα κάτω. 

*Εάν ενδιαφέρεστε να αναπτύξετε δεξιότητες επιστήμης δεδομένων, φροντίστε να ελέγξετε το "Top 7 Πιστοποιήσεις Επιστήμης Δεδομένων. " 

Ρόλος και Δεξιότητες Επιστήμονα Υπολογιστών

Οι επιστήμονες των υπολογιστών ασχολούνται περισσότερο με τα μαθηματικά και την εννοιολόγηση των προκλήσεων που σχετίζονται με υπολογιστές. Εκτός από αυτό, γράφουν επίσης κώδικα, αναπτύσσουν ιστότοπους και δημιουργούν εφαρμογές. Τα μαθηματικά μοντέλα που αναπτύχθηκαν από επιστήμονες υπολογιστών είναι διαδραστικά εργαλεία που κλείνουν το χάσμα μεταξύ μηχανής και ανθρώπου. 

Οι επαγγελματίες που θέλουν να επιτύχουν στον τομέα πρέπει να είναι σε θέση να πάρουν τη θεωρία και να τη μεταφράσουν σε εφαρμογή. Πρέπει επίσης να είναι ιδιαίτερα αποδοτικοί στον προγραμματισμό, με βαθιά γνώση διαφόρων γλωσσών προγραμματισμού.  

Η διδασκαλία και οι δεξιότητες υπολογιστών δεν είναι το μόνο που συνθέτουν έναν επιστήμονα δεδομένων. Θα πρέπει επίσης να διαθέτουν ισχυρές δεξιότητες επικοινωνίας και ομαδικής εργασίας, καθώς δεν θα εργάζονται μόνοι τους. 

Τα πεδία της επιστήμης δεδομένων και της επιστήμης των υπολογιστών είναι δύο από τα πιο σημαντικά στον κόσμο μας που βασίζεται στα δεδομένα. Θα συνεχίσουν να γίνονται πιο προηγμένοι και να οδηγούν σε καινοτομίες σε όλους τους τομείς.