Artificial Intelligence

データサイエンスとコンピューターサイエンス: 主な違い

更新中 on 2022 年 12 月 9 日

テクノロジーと人工知能の分野にはさまざまな概念があります。そのような XNUMX つの概念はデータサイエンスとコンピューターサイエンスであり、これらは密接に関連しています。これら XNUMX つの概念は同じものとみなされがちですが、実際は同じではありません。これらの分野のプロフェッショナルになるために必要なスキルも非常に求められています。

これらの概念をそれぞれ詳しく説明する前に、データサイエンスは包括的なものであり、コンピューターサイエンスがプロセスに組み込まれることが多く、その逆も同様であることを認識することが重要です。

さらに詳しく説明する前に、それぞれを適切に定義しましょう。

データサイエンス： 学際的な分野であるデータサイエンスは、科学的方法、プロセス、アルゴリズム、システムに依存して、構造化データと非構造化データから知識や洞察を抽出または推定します。データから得た知識は、幅広いドメインに適用されます。
コンピュータサイエンス： 計算、自動化、情報の研究であるコンピューターサイエンスは、理論的分野と実践的分野の両方をカバーします。これは一般に、コンピュータプログラミングとは異なる学術研究の分野であると考えられています。

データサイエンスとコンピューターサイエンスの違い

データを研究するとき、データサイエンティストは、一連の方法、アルゴリズム、システム、ツールを通じてデータから意味を抽出できます。このツールキットを使用すると、構造化データと非構造化データの両方から洞察を抽出できます。構造化データは、非常に具体的で、事前定義された形式で保存されるデータですが、非構造化データには、ネイティブ形式で保存されるさまざまな種類のデータが含まれます。

データサイエンティストは、そのスキルを活用してビジネスやマーケティングパターンに関する貴重な洞察を引き出すことが多く、そのため需要が高いのです。プロセスと消費者についての深い洞察を得ることで、ビジネスのパフォーマンスを向上させることができます。データサイエンスはビジネスだけでなく、政府やその他のさまざまな機関でも活用されています。

今日のデータサイエンス分野は、スマートフォンの普及と私たちの生活のデジタル化に大きく貢献しています。私たちの世界には信じられないほどの量のデータが溢れており、毎日さらに多くのデータが生成されます。コンピューティング能力も時間の経過とともに大幅に向上し、相対コストは低下したため、安価なコンピューティング能力が広く入手できるようになりました。デジタル化と安価なコンピューティング能力を組み合わせることで、データサイエンティストはこれまでよりも多くの洞察を引き出すことができます。

コンピュータサイエンスやその分野の専門家は、理論、設計、開発、アプリケーションを含むソフトウェアとソフトウェアシステムを主に扱います。

コンピューターサイエンスの主な研究分野には、人工知能、コンピューターシステムとネットワーク、セキュリティ、データベースシステム、ヒューマンコンピューターインタラクション、ビジョンとグラフィックス、数値解析、プログラミング言語、ソフトウェアエンジニアリング、バイオインフォマティクスなどがあります。

多くの人が信じていることにもかかわらず、プログラミングはコンピューターサイエンスにとって不可欠ですが、それは分野全体を構成する XNUMX つの要素にすぎません。コンピューター科学者は、問題を解決するアルゴリズムを設計および分析し、コンピューターのハードウェアとソフトウェアのパフォーマンスを研究します。彼らが取り組む課題には、コンピュータでどのような問題を解決できるかの判断から、ハンドヘルドデバイスで適切に動作するアプリケーションの設計まで、あらゆるものが含まれます。

過去 30 年間にわたり、コンピューターサイエンスは私たちの日常生活においてますます重要な役割を果たしてきました。しかし、現在では膨大なデータセットの処理と分析が必要とされている他の科学分野にも大きな影響を与えています。コンピューターサイエンスがなければ、データを取得して解釈するなどのことはできません。

以下は、コンピューターサイエンスとデータサイエンスの主な違いを説明するポイントのリストです。

コンピューターサイエンスは、データ構造やアルゴリズムなどの主題で構成される計算の分野です。データサイエンスは、統計学、代数、微積分などの数学の概念で構成されます。
コンピューターサイエンスは、プロセッサーがどのように構築および動作するか、またプログラミング分野でのメモリー管理を理解するのに役立ちます。データサイエンスは、データを価値のある方法で使用する方法を理解するのに役立ちます。
コンピューターサイエンスは、コンピューター機械の利用とその応用をカバーします。データサイエンスは、さまざまなデータ形式から情報や知識を抽出する方法を教えてくれます。
コンピューターサイエンスの下位分野には、計算、確率論、推論、離散構造、データベース設計が含まれます。データサイエンスの下位分野には、シミュレーション、モデリング、分析、機械学習、計算数学が含まれます。
コンピューターサイエンスは、最も効率的な方法でコンピューターを構築および利用することに関係します。データサイエンスは、データを安全に処理し、洞察を引き出す方法に関するものです。
コンピューターサイエンスには問題の解決策を見つける科学的な方法が含まれ、データサイエンスにはデータを整理して処理する方法を見つけることが含まれます。

これは XNUMX つの概念の相違点をすべて網羅したリストではありませんが、主な相違点のいくつかをカバーしています。

データサイエンティストの役割とスキル

データサイエンティストは、組織内の利害関係者や幹部と緊密に連携して、目標が何であるかを理解します。その後、それらの目標を達成し、ビジネスを前進させるためにデータをどのように使用できるかを検討できます。

データサイエンティストは適応力と柔軟性があり、常に新しいアイデアを受け入れる必要があります。また、特に人工知能などの分野が爆発的に発展し続ける中、革新的なソリューションを開発して提案できる必要もあります。

通常、データサイエンティストはさまざまなチームと協力するため、さまざまな部門内のビジネス上の意思決定を認識する必要があります。これにより、企業の意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たすデータプロジェクトに注力できるようになります。また、企業が収集および使用すべきデータの種類についても深く理解している必要があります。

データサイエンティストの役割がビジネスにさらに統合されるにつれて、データサイエンティストは顧客の行動と、データを効果的に使用してビジネス全体を上から下まで改善する方法についての深い理解を深めていくことになります。

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