인공 지능

데이터 과학과 컴퓨터 과학: 주요 차이점

업데이트 on 2022 년 12 월 9 일

기술 및 인공 지능 분야에 속하는 다양한 개념이 있습니다. 그러한 두 가지 개념은 밀접하게 관련된 데이터 과학과 컴퓨터 과학입니다. 이 두 개념은 종종 동일한 것으로 간주되지만 그렇지 않습니다. 이 분야에서 전문가가 되기 위해 필요한 기술 또한 많이 요구됩니다.

이러한 각 개념을 분석하기 전에 데이터 과학이 모든 것을 포괄하고 컴퓨터 과학이 프로세스에 통합되는 경우가 많으며 그 반대의 경우도 있음을 인식하는 것이 중요합니다.

더 깊이 들어가기 전에 각각을 적절하게 정의해 봅시다.

데이터 과학: 학제간 분야인 데이터 과학은 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 정형 및 비정형 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하거나 추정합니다. 그런 다음 데이터에서 얻은 지식은 광범위한 도메인에 적용됩니다.
컴퓨터 과학 : 계산, 자동화 및 정보에 대한 연구, 컴퓨터 과학은 이론 및 실제 분야를 모두 다룹니다. 일반적으로 컴퓨터 프로그래밍과 구별되는 학술 연구 영역으로 간주됩니다.

데이터 과학과 컴퓨터 과학의 차이점

데이터를 연구할 때 데이터 과학자는 일련의 방법, 알고리즘, 시스템 및 도구를 통해 의미를 추출할 수 있습니다. 이 툴킷을 사용하면 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에서 통찰력을 추출할 수 있습니다. 정형 데이터는 매우 구체적이고 미리 정의된 형식으로 저장되는 데이터인 반면, 비정형 데이터는 기본 형식으로 저장된 다양한 유형의 데이터를 포함합니다.

데이터 과학자는 종종 자신의 기술을 사용하여 비즈니스 또는 마케팅 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 추출하므로 수요가 많습니다. 그들은 프로세스와 소비자에 대한 깊은 통찰력을 얻음으로써 비즈니스가 더 잘 수행되도록 도울 수 있습니다. 데이터 과학은 비즈니스뿐만 아니라 정부 및 기타 다양한 기관에서 사용됩니다.

오늘날의 데이터 과학 분야는 스마트폰의 확산과 우리 삶의 디지털화에 많은 빚을 지고 있습니다. 세상은 엄청난 양의 데이터로 가득 차 있으며 매일 더 많은 데이터가 생성됩니다. 컴퓨팅 성능도 시간이 지남에 따라 크게 증가한 반면 상대적 비용은 감소하여 저렴한 컴퓨팅 성능을 널리 사용할 수 있게 되었습니다. 디지털화와 저렴한 컴퓨팅 성능을 결합함으로써 데이터 과학자는 그 어느 때보다 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

컴퓨터 과학 및 해당 분야 전문가의 경우 이론, 설계, 개발 및 응용 프로그램을 포함하여 대부분 소프트웨어 및 소프트웨어 시스템을 다룹니다.

컴퓨터 과학의 일부 주요 연구 영역에는 인공 지능, 컴퓨터 시스템 및 네트워크, 보안, 데이터베이스 시스템, 인간 컴퓨터 상호 작용, 비전 및 그래픽, 수치 분석, 프로그래밍 언어, 소프트웨어 공학 및 생물 정보학이 포함됩니다.

많은 사람들이 믿는 것과는 달리 프로그래밍은 컴퓨터 과학에 필수적이지만 전체 분야를 구성하는 하나의 요소일 뿐입니다. 컴퓨터 과학자는 또한 문제를 해결하고 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 성능을 연구하는 알고리즘을 설계 및 분석합니다. 그들이 해결하는 과제에는 컴퓨터로 해결할 수 있는 문제를 결정하는 것부터 휴대용 장치에서 잘 작동하는 응용 프로그램 설계에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.

지난 30년 동안 컴퓨터 과학은 일상 생활에서 점점 더 많은 역할을 해왔습니다. 그러나 현재 방대한 데이터 세트의 처리 및 분석이 필요한 다른 과학 영역에도 큰 영향을 미쳤습니다. 컴퓨터 과학이 없었다면 데이터를 캡처하고 해석하는 것과 같은 일을 할 수 없었을 것입니다.

다음은 컴퓨터 과학과 데이터 과학의 주요 차이점을 설명하는 요점 목록입니다.

컴퓨터 과학은 데이터 구조 및 알고리즘과 같은 주제로 구성된 계산 분야입니다. 데이터 과학은 통계, 대수, 미적분과 같은 수학 개념으로 구성됩니다.
컴퓨터 과학은 프로그래밍 영역의 메모리 관리뿐 아니라 프로세서의 구축 및 작동 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학은 데이터가 가치 있는 방식으로 사용될 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
컴퓨터 과학은 컴퓨팅 기계 및 그 응용 프로그램의 활용을 다룹니다. 데이터 과학은 다양한 데이터 형식에서 정보와 지식을 추출하는 방법을 알려줍니다.
컴퓨터 과학의 하위 분야에는 계산, 확률 이론, 추론, 이산 구조 및 데이터베이스 설계가 포함됩니다. 데이터 과학의 하위 분야에는 시뮬레이션, 모델링, 분석, 기계 학습 및 계산 수학이 포함됩니다.
컴퓨터 과학은 가장 효율적인 방법으로 컴퓨터를 구축하고 활용하는 것과 관련이 있습니다. 데이터 과학은 데이터를 안전하게 처리하고 인사이트를 추출하는 방법에 관한 것입니다.
컴퓨터 과학은 문제에 대한 해결책을 찾는 과학적인 방법을 포함하고, 데이터 과학은 데이터를 구성하고 처리하는 방법을 찾는 것을 다룹니다.

이것은 두 개념 사이의 차이점에 대한 완전한 목록이 결코 아니지만 주요 차이점 중 일부를 다룹니다.

데이터 과학자의 역할과 기술

데이터 과학자는 목표가 무엇인지 이해하기 위해 조직의 이해 관계자 및 경영진과 긴밀히 협력합니다. 그런 다음 데이터를 사용하여 이러한 목표를 달성하고 비즈니스를 발전시키는 방법을 검토할 수 있습니다.

데이터 과학자는 적응력과 유연성이 있어야 하며 항상 새로운 아이디어에 열려 있어야 합니다. 또한 특히 인공 지능과 같은 분야가 계속 폭발적으로 증가함에 따라 혁신적인 솔루션을 개발하고 제안할 수 있어야 합니다.

일반적으로 서로 다른 팀과 함께 작업하는 데이터 과학자는 서로 다른 부서 내의 비즈니스 의사 결정을 인식해야 합니다. 이를 통해 회사의 의사 결정 프로세스에서 중요한 역할을 할 데이터 프로젝트에 노력을 집중할 수 있습니다. 또한 회사에서 수집하고 사용해야 하는 데이터 종류에 대해 깊이 이해하고 있어야 합니다.

데이터 과학자의 역할이 계속해서 비즈니스에 더욱 통합됨에 따라 고객 행동에 대한 강력한 이해와 전체 비즈니스를 처음부터 끝까지 개선하기 위해 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 개발할 것입니다.

*데이터 과학 기술 개발에 관심이 있는 경우 "상위 7개 데이터 과학 인증. "