Datu zinātne pret datorzinātnēm: galvenās atšķirības

Ir daudz dažādu jēdzienu, kas ietilpst tehnoloģiju un mākslīgā intelekta jomās. Divi šādi jēdzieni ir datu zinātne un datorzinātne, kas ir cieši saistītas. Šie divi jēdzieni bieži tiek uzskatīti par vienādiem, taču tie tā nav. Ļoti pieprasītas ir arī prasmes, kas nepieciešamas, lai kļūtu par profesionāli šajās jomās. 

Pirms katra no šiem jēdzieniem sadalīšanas ir svarīgi atzīt, ka datu zinātne ir visaptveroša un datorzinātne bieži tiek iekļauta procesā un otrādi.

Pirms ienirt dziļāk, pareizi definēsim katru no tiem:

• Datu zinātne: Starpdisciplināra joma datu zinātne balstās uz zinātniskām metodēm, procesiem, algoritmiem un sistēmām, lai iegūtu vai ekstrapolētu zināšanas un ieskatus no strukturētiem un nestrukturētiem datiem. Pēc tam iegūtās zināšanas no datiem tiek izmantotas plašā diapazonā.
• Datorzinātne: Aprēķinu, automatizācijas un informācijas, datorzinātņu izpēte aptver gan teorētiskās, gan praktiskās disciplīnas. To parasti uzskata par akadēmiskās pētniecības jomu, kas atšķiras no datorprogrammēšanas. 

Atšķirības starp datu zinātni un datorzinātnēm

Pētot datus, datu zinātnieki var iegūt no tiem nozīmi, izmantojot vairākas metodes, algoritmus, sistēmas un rīkus. Šis rīku komplekts ļauj viņiem iegūt ieskatu gan no strukturētiem, gan nestrukturētiem datiem. Strukturētie dati ir dati, kas ir ļoti specifiski un tiek glabāti iepriekš noteiktā formātā, savukārt nestrukturētie dati ietver daudz dažādu veidu datus, kas tiek glabāti to dabiskajos formātos. 

Datu zinātnieki bieži izmanto savas prasmes, lai gūtu vērtīgu ieskatu par uzņēmējdarbības vai mārketinga modeļiem, tāpēc tie ir ļoti pieprasīti. Tie var palīdzēt uzņēmumam darboties labāk, gūstot dziļu ieskatu tā procesos un patērētājos. Datu zinātne tiek izmantota ne tikai uzņēmējdarbībā, bet arī valsts un dažādās citās struktūrās. 

Mūsdienu datu zinātnes joma lielā mērā ir saistīta ar viedtālruņu izplatību un mūsu dzīves digitalizāciju. Mūsu pasaule ir pilna ar neticami daudz datu, un katru dienu tiek ražots vairāk. Arī skaitļošanas jauda laika gaitā ir krasi palielinājusies, vienlaikus samazinot relatīvās izmaksas, kas ir padarījusi lētu skaitļošanas jaudu plaši pieejamu. Apvienojot digitalizāciju un lētu skaitļošanas jaudu, datu zinātnieki var iegūt vairāk ieskatu, nekā jebkad bija iespējams. 

Runājot par datorzinātnēm un profesionāļiem šajā jomā, viņi galvenokārt nodarbojas ar programmatūru un programmatūras sistēmām, tostarp to teoriju, dizainu, izstrādi un lietojumu. 

Dažas no galvenajām datorzinātņu studiju jomām ir mākslīgais intelekts, datorsistēmas un tīkli, drošība, datu bāzu sistēmas, cilvēka datora mijiedarbība, redze un grafika, skaitliskā analīze, programmēšanas valodas, programmatūras inženierija un bioinformātika. 

Neskatoties uz to, ko daudzi uzskata, programmēšana datorzinātnēs ir būtiska, taču tā ir tikai viens elements, kas veido visu jomu. Datorzinātnieki arī izstrādā un analizē algoritmus, kas risina problēmas un pēta datoru aparatūras un programmatūras veiktspēju. Problēmas, kuras tās risina, var ietvert visu, sākot no datoru problēmu risināšanas līdz tādu lietojumprogrammu izstrādei, kas labi darbojas rokas ierīcēs. 

Pēdējo 30 gadu laikā datorzinātne ir ieņēmusi arvien lielāku lomu mūsu ikdienas dzīvē. Taču tam ir bijusi liela ietekme arī uz citām zinātnes jomām, kurās tagad ir nepieciešama plašu datu kopu apstrāde un analīze. Bez datorzinātnes mēs nevarētu veikt tādas darbības kā datu tveršana un interpretācija. 

Šeit ir punktu saraksts, kas apraksta galvenās atšķirības starp datorzinātnēm un datu zinātni:

• Datorzinātne ir aprēķinu joma, kas sastāv no tādiem priekšmetiem kā datu struktūras un algoritmi. Datu zinātne ietver tādus matemātikas jēdzienus kā statistika, algebra un aprēķins.

• Datorzinātne palīdz mums saprast, kā tiek veidoti un darbojas procesori, kā arī atmiņas pārvaldība programmēšanas jomās. Datu zinātne palīdz mums saprast, kā datus var izmantot vērtīgos veidos.

• Datorzinātne aptver skaitļošanas tehnikas un to lietojumu izmantošanu. Datu zinātne stāsta, kā iegūt informāciju un zināšanas no dažādām datu formām.

• Datorzinātnes apakšnozares ietver aprēķinus, varbūtības teorijas, spriešanu, diskrētas struktūras un datubāzes dizainu. Datu zinātnes apakšnozare ietver simulāciju, modelēšanu, analīzi, mašīnmācīšanos un skaitļošanas matemātiku.

• Datorzinātne ir saistīta ar datoru izveidi un izmantošanu visefektīvākajā veidā. Datu zinātne ir par to, kā droši apstrādāt datus un iegūt ieskatus.

• Datorzinātne ietver zinātniskus veidus, kā atrast problēmas risinājumu, datu zinātne nodarbojas ar datu organizēšanas un apstrādes veidu atrašanu. 

Šis nekādā gadījumā nav pilnīgs abu jēdzienu atšķirību saraksts, taču tas aptver dažas no galvenajām. 

Datu zinātnieka loma un prasmes

Datu zinātnieki cieši sadarbojas ar ieinteresētajām personām un vadītājiem organizācijā, lai saprastu, kādi ir mērķi. Pēc tam viņi var pārbaudīt, kā datus var izmantot šo mērķu sasniegšanai un virzīt biznesu uz priekšu. 

Datu zinātniekiem jābūt pielāgojamiem un elastīgiem, vienmēr atvērtiem jaunām idejām. Viņiem arī jāspēj izstrādāt un piedāvāt inovatīvus risinājumus, jo īpaši tāpēc, ka tādas jomas kā mākslīgais intelekts turpina eksplodēt. 

Parasti strādājot ar dažādām komandām, datu zinātniekiem ir jābūt informētiem par biznesa lēmumiem dažādās nodaļās. Tas ļaus viņiem koncentrēt savus centienus uz datu projektiem, kuriem būs izšķiroša nozīme uzņēmuma lēmumu pieņemšanas procesos. Viņiem arī jābūt dziļai izpratnei par to, kāda veida dati uzņēmumam būtu jāapkopo un jāizmanto. 

Tā kā datu zinātnieka loma arvien vairāk tiek integrēta uzņēmumā, viņi attīstīs spēcīgu izpratni par klientu uzvedību un to, kā datus var efektīvi izmantot, lai uzlabotu visu uzņēmumu no augšas līdz apakšai. 

*Ja jūs interesē datu zinātnes prasmju attīstīšana, noteikti apskatiet mūsu "7 populārākie datu zinātnes sertifikāti. " 

Datorzinātnieka loma un prasmes

Datorzinātnieki ir vairāk saistīti ar matemātiku un ar skaitļošanu saistītu izaicinājumu konceptualizēšanu. Bez tam viņi arī raksta kodu, izstrādā vietnes un veido lietojumprogrammas. Datorzinātnieku izstrādātie matemātiskie modeļi ir interaktīvi rīki, kas mazina plaisu starp mašīnu un cilvēku. 

Profesionāļiem, kas vēlas gūt panākumus šajā jomā, ir jāspēj pārņemt teoriju un pārvērst to pielietojumā. Viņiem jābūt arī ļoti efektīviem programmēšanā, ar padziļinātām zināšanām dažādās programmēšanas valodās.  

Mācības un datorprasmes nav viss, kas veido datu zinātnieku. Viņiem vajadzētu būt arī spēcīgām komunikācijas un komandas darba prasmēm, jo ​​viņi nestrādās vieni. 

Datu zinātnes un datorzinātnes jomas ir divas no vissvarīgākajām mūsu uz datiem balstītajā pasaulē. Tie tikai turpinās kļūt progresīvāki un radīs inovācijas dažādās nozarēs.