Datawetenschap versus informatica: belangrijkste verschillen

Er zijn veel verschillende concepten die vallen op het gebied van technologie en kunstmatige intelligentie. Twee van dergelijke concepten zijn datawetenschap en informatica, die nauw verwant zijn. Deze twee concepten worden vaak als hetzelfde beschouwd, maar dat zijn ze niet. De vaardigheden die nodig zijn om een ​​professional op deze gebieden te zijn, zijn ook zeer gewild. 

Voordat we elk van deze concepten opsplitsen, is het belangrijk om te erkennen dat datawetenschap allesomvattend is en dat computerwetenschap vaak in het proces wordt opgenomen, en vice versa.

Laten we ze allemaal goed definiëren voordat we dieper duiken:

• Gegevenswetenschap: Datawetenschap is een interdisciplinair veld en vertrouwt op wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen om kennis en inzichten uit gestructureerde en ongestructureerde gegevens te extrapoleren of te extrapoleren. Kennis uit data wordt vervolgens toegepast op een breed scala aan domeinen.
• Computertechnologie: De studie van berekening, automatisering en informatie, informatica omvat zowel theoretische als praktische disciplines. Het wordt algemeen beschouwd als een gebied van academisch onderzoek dat verschilt van computerprogrammering. 

Verschillen tussen datawetenschap en informatica

Bij het bestuderen van gegevens kunnen gegevenswetenschappers er betekenis aan ontlenen door middel van een reeks methoden, algoritmen, systemen en hulpmiddelen. Deze toolkit stelt hen in staat om inzicht te halen uit zowel gestructureerde als ongestructureerde data. Gestructureerde gegevens zijn gegevens die zeer specifiek zijn en worden opgeslagen in een vooraf gedefinieerd formaat, terwijl ongestructureerde gegevens betrekking hebben op veel verschillende soorten gegevens die zijn opgeslagen in hun eigen indelingen. 

Datawetenschappers gebruiken hun vaardigheden vaak om waardevolle inzichten te verkrijgen over bedrijfs- of marketingpatronen, en daarom is er veel vraag naar hen. Ze kunnen het bedrijf helpen beter te presteren door diepgaand inzicht te krijgen in de processen en consumenten. Data science wordt niet alleen gebruikt in het bedrijfsleven, maar ook bij de overheid en diverse andere instanties. 

Het huidige gebied van datawetenschap heeft veel te danken aan de verspreiding van smartphones en de digitalisering van ons leven. Onze wereld zit vol met ongelooflijke hoeveelheden gegevens en er wordt elke dag meer geproduceerd. De rekenkracht is in de loop van de tijd ook drastisch toegenomen, terwijl de relatieve kosten zijn gedaald, waardoor goedkope rekenkracht overal beschikbaar is geworden. Door digitalisering en goedkope rekenkracht te combineren, kunnen datawetenschappers meer inzicht verkrijgen dan ooit mogelijk was. 

Als het gaat om informatica en professionals in het veld, houden ze zich meestal bezig met software en softwaresystemen, inclusief hun theorie, ontwerp, ontwikkeling en toepassing. 

Enkele van de belangrijkste studiegebieden binnen de informatica zijn kunstmatige intelligentie, computersystemen en -netwerken, beveiliging, databasesystemen, menselijke computerinteractie, visie en grafische weergave, numerieke analyse, programmeertalen, software-engineering en bio-informatica. 

Ondanks wat velen denken, is programmeren essentieel voor informatica, maar het is slechts één element dat het hele veld vormt. Computerwetenschappers ontwerpen en analyseren ook algoritmen die problemen oplossen en de prestaties van computerhardware en -software bestuderen. De uitdagingen die ze aanpakken, kunnen van alles zijn, van het bepalen welke problemen kunnen worden opgelost met computers tot het ontwerpen van applicaties die goed presteren op draagbare apparaten. 

In de afgelopen 30 jaar is informatica een steeds grotere rol gaan spelen in ons dagelijks leven. Maar het heeft ook een grote impact gehad op andere wetenschapsgebieden die nu de verwerking en analyse van enorme datasets vereisen. Zonder computerwetenschap zouden we niet in staat zijn om gegevens vast te leggen en te interpreteren. 

Hier is een lijst met punten die de belangrijkste verschillen tussen informatica en datawetenschap beschrijven:

• Computerwetenschap is het gebied van berekeningen dat bestaat uit onderwerpen als gegevensstructuren en algoritmen. Datawetenschap omvat wiskundige concepten zoals statistiek, algebra en calculus.

• Computerwetenschap helpt ons te begrijpen hoe processors worden gebouwd en werken, evenals geheugenbeheer in programmeergebieden. Datawetenschap helpt ons te begrijpen hoe gegevens op waardevolle manieren kunnen worden gebruikt.

• Computerwetenschap omvat het gebruik van computermachines en de toepassingen ervan. Datawetenschap vertelt ons hoe we informatie en kennis uit verschillende datavormen kunnen halen.

• De deelgebieden van de informatica omvatten berekeningen, probabilistische theorieën, redeneren, discrete structuren en databaseontwerp. Het subgebied van datawetenschap omvat simulatie, modellering, analyse, machinaal leren en computationele wiskunde.

• Computerwetenschap houdt zich bezig met het bouwen en gebruiken van computers op de meest efficiënte manier. Datawetenschap gaat over het veilig omgaan met gegevens en het verkrijgen van inzichten.

• Computerwetenschap omvat wetenschappelijke manieren om een ​​oplossing voor een probleem te vinden, datawetenschap gaat over het vinden van manieren om gegevens te organiseren en te verwerken. 

Dit is geenszins een uitputtende lijst van de verschillen tussen de twee concepten, maar het behandelt enkele van de belangrijkste. 

Rol en vaardigheden van een datawetenschapper

Datawetenschappers werken nauw samen met belanghebbenden en leidinggevenden in een organisatie om te begrijpen wat de doelen zijn. Vervolgens kunnen ze onderzoeken hoe gegevens kunnen worden gebruikt om die doelen te bereiken en het bedrijf vooruit te helpen. 

Datawetenschappers moeten flexibel en flexibel zijn en altijd openstaan ​​voor nieuwe ideeën. Ze moeten ook in staat zijn om innovatieve oplossingen te ontwikkelen en voor te stellen, vooral omdat gebieden als kunstmatige intelligentie blijven exploderen. 

Datawetenschappers werken meestal met verschillende teams en moeten zich bewust zijn van zakelijke beslissingen binnen verschillende afdelingen. Hierdoor kunnen ze hun inspanningen richten op dataprojecten die een cruciale rol zullen spelen in de besluitvormingsprocessen van het bedrijf. Ze moeten ook een goed begrip hebben van het soort gegevens dat het bedrijf zou moeten verzamelen en gebruiken. 

Naarmate de rol van een datawetenschapper steeds meer geïntegreerd raakt in een bedrijf, zullen ze een sterk begrip ontwikkelen van klantgedrag en hoe gegevens effectief kunnen worden gebruikt om een ​​volledig bedrijf van top tot teen te verbeteren. 

*Als je geïnteresseerd bent in het ontwikkelen van data science-vaardigheden, bekijk dan zeker onze "Top 7 Data Science-certificeringen. ' 

Rol en vaardigheden van een computerwetenschapper

Computerwetenschappers zijn meer betrokken bij wiskunde en het conceptualiseren van computationele uitdagingen. Daarnaast schrijven ze ook code, ontwikkelen ze websites en maken ze applicaties. De wiskundige modellen die door computerwetenschappers zijn ontwikkeld, zijn interactieve hulpmiddelen die de kloof tussen machine en mens dichten. 

Professionals die willen slagen in het veld, moeten in staat zijn om theorie te nemen en deze in toepassing te vertalen. Ze moeten ook zeer efficiënt zijn in programmeren, met een grondige kennis van verschillende programmeertalen.  

Onderwijs- en computervaardigheden zijn niet het enige dat deel uitmaakt van een datawetenschapper. Ze moeten ook over sterke communicatieve en teamwerkvaardigheden beschikken, aangezien ze niet alleen zullen werken. 

De gebieden datawetenschap en informatica zijn twee van de belangrijkste in onze datagestuurde wereld. Ze zullen alleen maar geavanceerder worden en leiden tot innovaties in alle sectoren.