Datatiede vs tietojenkäsittelytiede: keskeiset erot

Tekniikan ja tekoälyn alaan kuuluu monia erilaisia ​​käsitteitä. Kaksi tällaista käsitettä ovat datatiede ja tietojenkäsittelytiede, jotka liittyvät läheisesti toisiinsa. Näitä kahta käsitettä pidetään usein samana, mutta ne eivät ole sitä. Näiden alojen ammattitaidot ovat myös erittäin kysyttyjä. 

Ennen kuin kukin näistä käsitteistä hajotetaan, on tärkeää tunnustaa, että datatiede on kaiken kattava ja tietojenkäsittely on usein sisällytetty prosessiin ja päinvastoin.

Määrittelemme kukin niistä kunnolla ennen kuin sukeltaa syvemmälle:

• Datatiede: Tieteidenvälinen ala, datatiede luottaa tieteellisiin menetelmiin, prosesseihin, algoritmeihin ja järjestelmiin poimiakseen tai ekstrapoloidakseen tietoa ja oivalluksia jäsennellystä ja jäsentämättömästä tiedosta. Datasta saatua tietoa sovelletaan sitten useilla eri aloilla.
• Tietokone Tiede: Laskennan, automaation ja tiedon opiskelu, tietojenkäsittelytiede kattaa sekä teoreettiset että käytännön tieteenalat. Sitä pidetään yleensä akateemisen tutkimuksen alana, joka eroaa tietokoneohjelmoinnista. 

Tietojen ja tietojenkäsittelytieteen erot

Tutkiessaan dataa datatieteilijät voivat poimia siitä merkityksen useiden menetelmien, algoritmien, järjestelmien ja työkalujen avulla. Tämän työkalupakin avulla he voivat poimia tietoa sekä strukturoidusta että strukturoimattomasta tiedosta. Strukturoitu data on dataa, joka on erittäin spesifistä ja tallennettu ennalta määrättyyn muotoon, kun taas jäsentämätön data sisältää monia erilaisia ​​tietoja, jotka on tallennettu alkuperäisiin muotoihinsa. 

Datatieteilijät käyttävät usein taitojaan saadakseen arvokkaita oivalluksia liiketoiminnasta tai markkinointimalleista, minkä vuoksi niillä on suuri kysyntä. Ne voivat auttaa yritystä menestymään paremmin saamalla syvällisiä näkemyksiä sen prosesseista ja kuluttajista. Datatiedettä ei käytetä vain liike-elämässä, vaan myös hallinnossa ja monissa muissa elimissä. 

Nykypäivän datatieteen ala on paljon velkaa älypuhelimien yleistymiselle ja elämämme digitalisoitumiselle. Maailmamme on täynnä uskomattomia määriä dataa, ja sitä tuotetaan joka päivä lisää. Myös laskentateho on kasvanut ajan myötä dramaattisesti samalla kun suhteelliset kustannukset ovat laskeneet, mikä on tehnyt halvasta laskentatehosta laajalti saatavilla. Yhdistämällä digitalisaation ja halvan laskentatehon datatieteilijät pystyvät saamaan enemmän tietoa kuin koskaan ennen. 

Tietojenkäsittelytieteen ja alan ammattilaisten osalta he käsittelevät pääasiassa ohjelmistoja ja ohjelmistojärjestelmiä, mukaan lukien niiden teoria, suunnittelu, kehitys ja sovellukset. 

Tietojenkäsittelytieteen pääasiallisia koulutusalueita ovat tekoäly, tietokonejärjestelmät ja -verkot, turvallisuus, tietokantajärjestelmät, ihmisen tietokonevuorovaikutus, visio ja grafiikka, numeerinen analyysi, ohjelmointikielet, ohjelmistotekniikka ja bioinformatiikka. 

Huolimatta siitä, mitä monet uskovat, ohjelmointi on olennaista tietojenkäsittelytieteelle, mutta se on vain yksi elementti, joka muodostaa koko alan. Tietojenkäsittelytieteilijät suunnittelevat ja analysoivat myös algoritmeja, jotka ratkaisevat ongelmia ja tutkivat tietokonelaitteiston ja -ohjelmiston suorituskykyä. Heidän kohtaamiinsa haasteisiin voi kuulua kaikkea tietokoneiden ratkaistavissa olevien ongelmien määrittämisestä kämmenlaitteissa hyvin toimivien sovellusten suunnitteluun. 

Viimeisten 30 vuoden aikana tietojenkäsittelytiede on ollut yhä tärkeämpi osa jokapäiväistä elämäämme. Mutta sillä on ollut suuri vaikutus myös muihin tieteenaloihin, jotka nyt vaativat laajojen tietokokonaisuuksien käsittelyä ja analysointia. Ilman tietojenkäsittelytiedettä emme pystyisi esimerkiksi keräämään ja tulkitsemaan tietoja. 

Tässä on luettelo kohdista, jotka kuvaavat keskeisiä eroja tietojenkäsittelytieteen ja datatieteen välillä:

• Tietojenkäsittelytiede on laskennan ala, joka koostuu sellaisista aiheista kuin tietorakenteet ja algoritmit. Tietotiede sisältää matematiikan käsitteitä, kuten tilastot, algebra ja laskeminen.

• Tietojenkäsittelytiede auttaa ymmärtämään prosessorien rakennetta ja toimintaa sekä muistinhallintaa ohjelmointialueilla. Datatiede auttaa meitä ymmärtämään, kuinka dataa voidaan käyttää arvokkaalla tavalla.

• Tietojenkäsittelytiede kattaa laskentakoneiden ja niiden sovellusten hyödyntämisen. Datatiede kertoo, kuinka poimimme tietoa ja tietoa erilaisista tietomuodoista.

• Tietojenkäsittelytieteen osa-alueita ovat laskennat, todennäköisyysteoriat, päättely, diskreetit rakenteet ja tietokantasuunnittelu. Datatieteen ala-alaan kuuluvat simulointi, mallintaminen, analytiikka, koneoppiminen ja laskennallinen matematiikka.

• Tietojenkäsittelytiede keskittyy tietokoneiden rakentamiseen ja hyödyntämiseen tehokkaimmalla tavalla. Datatieteessä on kyse siitä, kuinka käsitellä dataa turvallisesti ja poimia oivalluksia.

• Tietojenkäsittelytiede sisältää tieteellisiä tapoja löytää ratkaisua ongelmaan, Datatiede puolestaan ​​etsii tapoja järjestää ja käsitellä dataa. 

Tämä ei suinkaan ole tyhjentävä luettelo näiden kahden käsitteen välisistä eroista, mutta se kattaa joitain tärkeimmistä. 

Tietotutkijan rooli ja taidot

Datatieteilijät tekevät tiivistä yhteistyötä organisaation sidosryhmien ja johtajien kanssa ymmärtääkseen, mitkä tavoitteet ovat. He voivat sitten tutkia, kuinka dataa voidaan käyttää näiden tavoitteiden saavuttamiseen ja viedä liiketoimintaa eteenpäin. 

Datatieteilijöiden on oltava mukautumiskykyisiä ja joustavia, aina avoimia uusille ideoille. Heidän on myös voitava kehittää ja ehdottaa innovatiivisia ratkaisuja, varsinkin kun tekoälyn kaltaiset alat jatkavat räjähdysmäisesti. 

Yleensä eri ryhmien kanssa työskentelevien datatieteilijöiden on oltava tietoisia eri osastojen liiketoimintapäätöksistä. Näin he voivat keskittyä tietoprojekteihin, joilla on ratkaiseva rooli yrityksen päätöksentekoprosesseissa. Heillä tulee myös olla syvä käsitys siitä, millaista dataa yrityksen tulee kerätä ja käyttää. 

Kun datatieteilijän rooli integroituu yhä enemmän liiketoimintaan, he ymmärtävät vahvasti asiakkaiden käyttäytymistä ja sitä, kuinka dataa voidaan käyttää tehokkaasti parantamaan koko liiketoimintaa ylhäältä alas. 

*Jos olet kiinnostunut datatieteiden taitojen kehittämisestä, tutustu "7 parasta datatieteen sertifikaattia" 

Tietojenkäsittelytieteilijän rooli ja taidot

Tietojenkäsittelytieteilijät ovat enemmän tekemisissä matematiikan kanssa ja laskennallisiin haasteisiin liittyvien konseptisointien kanssa. Tämän lisäksi he myös kirjoittavat koodia, kehittävät verkkosivustoja ja luovat sovelluksia. Tietojenkäsittelytieteilijöiden kehittämät matemaattiset mallit ovat interaktiivisia työkaluja, jotka sulkevat koneen ja ihmisen välisen kuilun. 

Ammattilaisten, jotka haluavat menestyä alalla, on pystyttävä omaksumaan teoria ja muuttamaan se sovellukseksi. Heidän tulee myös olla erittäin tehokkaita ohjelmoinnissa ja heillä on syvällinen tuntemus eri ohjelmointikielistä.  

Opetus ja atk-taidot eivät ole kaikki datatieteilijän perusta. Heillä tulee myös olla vahvat kommunikaatio- ja ryhmätyötaidot, koska he eivät tule työskentelemään yksin. 

Datatieteen ja tietojenkäsittelytieteen alat ovat kaksi tärkeintä tietovetoisessa maailmassamme. Ne vain kehittyvät jatkuvasti ja johtavat innovaatioihin eri sektoreilla.