Scienza dei dati vs informatica: differenze chiave

Ci sono molti concetti diversi che rientrano nei campi della tecnologia e dell'intelligenza artificiale. Due di questi concetti sono la scienza dei dati e l'informatica, che sono strettamente correlati. Questi due concetti sono spesso considerati uguali, ma non lo sono. Anche le competenze richieste per essere un professionista in questi campi sono molto ricercate. 

Prima di scomporre ciascuno di questi concetti, è importante riconoscere che la scienza dei dati è onnicomprensiva e l'informatica è spesso incorporata nel processo e viceversa.

Definiamo correttamente ciascuno di essi prima di approfondire:

• Scienza dei dati: Essendo un campo interdisciplinare, la scienza dei dati si basa su metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre o estrapolare conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati. La conoscenza derivante dai dati viene quindi applicata in un’ampia gamma di domini.
• Scienza del computer: Lo studio del calcolo, dell'automazione e dell'informazione, l'informatica copre discipline sia teoriche che pratiche. È generalmente considerata un'area di ricerca accademica distinta dalla programmazione informatica. 

Differenze tra scienza dei dati e informatica

Quando studiano i dati, i data scientist possono estrarne il significato attraverso una serie di metodi, algoritmi, sistemi e strumenti. Questo toolkit consente loro di estrarre insight da dati sia strutturati che non strutturati. I dati strutturati sono dati altamente specifici e archiviati in un formato predefinito, mentre i dati non strutturati comprendono molti tipi diversi di dati archiviati nei loro formati nativi. 

I data scientist usano spesso le loro capacità per estrarre informazioni preziose sui modelli di business o di marketing, motivo per cui sono molto richiesti. Possono aiutare l'azienda a ottenere risultati migliori acquisendo informazioni approfondite sui suoi processi e consumatori. La scienza dei dati viene utilizzata non solo negli affari, ma anche nel governo e in vari altri enti. 

L'attuale campo della scienza dei dati deve molto alla proliferazione degli smartphone e alla digitalizzazione delle nostre vite. Il nostro mondo è pieno di incredibili quantità di dati e ogni giorno ne vengono prodotti di nuovi. Anche la potenza di calcolo è aumentata drasticamente nel tempo, riducendone al contempo i costi relativi, il che ha reso ampiamente disponibile potenza di calcolo a basso costo. Combinando digitalizzazione e potenza di calcolo a basso costo, i data scientist sono in grado di estrarre più informazioni di quanto sia mai stato possibile. 

Quando si tratta di informatica e professionisti del settore, si occupano principalmente di software e sistemi software, inclusa la loro teoria, progettazione, sviluppo e applicazione. 

Alcune delle principali aree di studio nell'ambito dell'informatica includono intelligenza artificiale, sistemi e reti di computer, sicurezza, sistemi di database, interazione uomo-computer, visione e grafica, analisi numerica, linguaggi di programmazione, ingegneria del software e bioinformatica. 

Nonostante quello che molti credono, la programmazione è essenziale per l'informatica, ma è solo un elemento che compone l'intero campo. Gli informatici progettano e analizzano anche algoritmi che risolvono problemi e studiano le prestazioni dell'hardware e del software del computer. Le sfide che affrontano possono includere qualsiasi cosa, dalla determinazione dei problemi che possono essere risolti con i computer alla progettazione di applicazioni che funzionano bene sui dispositivi portatili. 

Negli ultimi 30 anni, l'informatica ha svolto sempre più un ruolo nella nostra vita quotidiana. Ma ha anche avuto un grande impatto su altre aree della scienza che ora richiedono l'elaborazione e l'analisi di vasti set di dati. Senza l'informatica, non saremmo in grado di fare cose come acquisire e interpretare i dati. 

Ecco un elenco di punti che descrivono le principali differenze tra informatica e scienza dei dati:

• L'informatica è il campo dei calcoli costituito da argomenti come strutture dati e algoritmi. La scienza dei dati comprende concetti matematici come statistica, algebra e calcolo.

• L'informatica ci aiuta a capire come sono costruiti e funzionano i processori, così come la gestione della memoria nelle aree di programmazione. La scienza dei dati ci aiuta a capire come i dati possono essere utilizzati in modi utili.

• L'informatica copre l'utilizzo di macchine informatiche e le sue applicazioni. La scienza dei dati ci dice come estrarre informazioni e conoscenze da varie forme di dati.

• I sottocampi dell'informatica includono calcoli, teorie probabilistiche, ragionamento, strutture discrete e progettazione di database. Il sottocampo della scienza dei dati comprende simulazione, modellazione, analisi, apprendimento automatico e matematica computazionale.

• L'informatica si occupa di costruire e utilizzare i computer nel modo più efficiente. La scienza dei dati riguarda come gestire in modo sicuro i dati ed estrarre insight.

• L'informatica implica modi scientifici per trovare una soluzione a un problema, la scienza dei dati si occupa di trovare modi per organizzare ed elaborare i dati. 

Questo non è affatto un elenco esaustivo delle differenze tra i due concetti, ma copre alcuni dei principali. 

Ruolo e competenze di un Data Scientist

I data scientist lavorano a stretto contatto con le parti interessate e i dirigenti di un'organizzazione per capire quali sono gli obiettivi. Possono quindi esaminare come i dati possono essere utilizzati per raggiungere tali obiettivi e far progredire l'azienda. 

I data scientist devono essere adattabili e flessibili, sempre aperti a nuove idee. Devono anche essere in grado di sviluppare e proporre soluzioni innovative, soprattutto perché campi come l'intelligenza artificiale continuano a esplodere. 

Di solito lavorando con team diversi, i data scientist devono avere una consapevolezza delle decisioni aziendali all'interno di diversi dipartimenti. Ciò consentirà loro di concentrare i propri sforzi su progetti di dati che svolgeranno un ruolo fondamentale nei processi decisionali dell'azienda. Dovrebbero anche avere una profonda comprensione del tipo di dati che l'azienda dovrebbe raccogliere e utilizzare. 

Man mano che il ruolo di un data scientist continua a essere sempre più integrato in un'azienda, svilupperà una forte comprensione del comportamento dei clienti e di come i dati possono essere utilizzati in modo efficace per migliorare un'intera azienda dall'alto verso il basso. 

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Ruolo e competenze di un informatico

Gli informatici sono più coinvolti con la matematica e concettualizzano le sfide legate al calcolo. Oltre a questo, scrivono anche codice, sviluppano siti Web e creano applicazioni. I modelli matematici sviluppati dagli informatici sono strumenti interattivi che colmano il divario tra macchina e uomo. 

I professionisti che cercano di avere successo nel campo devono essere in grado di prendere la teoria e tradurla in applicazione. Devono inoltre essere altamente efficienti nella programmazione, con una profonda conoscenza di vari linguaggi di programmazione.  

L'insegnamento e le competenze informatiche non sono tutto ciò che costituisce un data scientist. Dovrebbero anche possedere forti capacità comunicative e di lavoro di squadra, poiché non lavoreranno da soli. 

I campi della scienza dei dati e dell'informatica sono due dei più importanti nel nostro mondo basato sui dati. Continueranno solo a diventare più avanzati e porteranno a innovazioni in tutti i settori.