Наука о данных против информатики: ключевые отличия

Существует множество различных концепций, относящихся к области технологий и искусственного интеллекта. Двумя такими понятиями являются наука о данных и информатика, которые тесно связаны между собой. Эти два понятия часто рассматриваются как одно и то же, но это не так. Навыки, необходимые для того, чтобы быть профессионалом в этих областях, также высоко ценятся. 

Прежде чем разобрать каждую из этих концепций, важно признать, что наука о данных является всеобъемлющей, и информатика часто включается в процесс, и наоборот.

Давайте правильно определим каждый из них, прежде чем углубляться:

• Наука о данных: Междисциплинарная область науки о данных опирается на научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения или экстраполяции знаний и идей из структурированных и неструктурированных данных. Знания, полученные из данных, затем применяются в широком спектре областей.
• Информатика: Изучение вычислений, автоматизации и информации, информатики охватывает как теоретические, так и практические дисциплины. Обычно это считается областью академических исследований, отличной от компьютерного программирования. 

Различия между наукой о данных и информатикой

Изучая данные, специалисты по данным могут извлекать из них смысл с помощью ряда методов, алгоритмов, систем и инструментов. Этот инструментарий позволяет им извлекать ценную информацию как из структурированных, так и из неструктурированных данных. Структурированные данные — это данные, которые очень специфичны и хранятся в предопределенном формате, тогда как неструктурированные данные включают множество различных типов данных, хранящихся в их собственных форматах. 

Специалисты по данным часто используют свои навыки для извлечения ценной информации о бизнес- или маркетинговых моделях, поэтому они пользуются большим спросом. Они могут помочь бизнесу работать лучше, получая глубокое представление о его процессах и потребителях. Наука о данных используется не только в бизнесе, но и в правительстве и различных других органах. 

Сегодняшняя область науки о данных во многом обязана распространению смартфонов и оцифровке нашей жизни. Наш мир полон невероятных объемов данных, и каждый день их становится все больше. Вычислительная мощность также резко возросла с течением времени при снижении относительной стоимости, что сделало дешевые вычислительные мощности широко доступными. Сочетая оцифровку и дешевую вычислительную мощность, специалисты по данным могут получить больше информации, чем когда-либо. 

Когда дело доходит до компьютерных наук и профессионалов в этой области, они в основном имеют дело с программным обеспечением и программными системами, включая их теорию, проектирование, разработку и применение. 

Некоторые из основных областей изучения информатики включают искусственный интеллект, компьютерные системы и сети, безопасность, системы баз данных, взаимодействие человека с компьютером, зрение и графику, числовой анализ, языки программирования, разработку программного обеспечения и биоинформатику. 

Несмотря на то, во что многие верят, программирование необходимо для информатики, но это только один элемент, из которого состоит вся область. Ученые-компьютерщики также разрабатывают и анализируют алгоритмы, решающие проблемы, и изучают производительность компьютерного оборудования и программного обеспечения. Проблемы, которые они решают, могут включать в себя все: от определения того, какие проблемы можно решить с помощью компьютеров, до разработки приложений, которые хорошо работают на портативных устройствах. 

За последние 30 лет компьютерные науки стали играть все более важную роль в нашей повседневной жизни. Но это также оказало большое влияние на другие области науки, которые теперь требуют обработки и анализа огромных наборов данных. Без информатики мы не смогли бы делать такие вещи, как сбор и интерпретация данных. 

Вот список пунктов, описывающих ключевые различия между информатикой и наукой о данных:

• Информатика — это область вычислений, состоящая из таких предметов, как структуры данных и алгоритмы. Наука о данных включает в себя математические концепции, такие как статистика, алгебра и исчисление.

• Информатика помогает нам понять, как устроены и работают процессоры, а также управление памятью в областях программирования. Наука о данных помогает нам понять, как данные можно использовать с пользой.

• Информатика охватывает использование вычислительной техники и ее приложений. Наука о данных рассказывает нам, как извлекать информацию и знания из различных форм данных.

• Подобласти информатики включают вычисления, вероятностные теории, рассуждения, дискретные структуры и проектирование баз данных. Подобласть науки о данных включает симуляцию, моделирование, аналитику, машинное обучение и вычислительную математику.

• Информатика занимается созданием и использованием компьютеров наиболее эффективным способом. Наука о данных — это о том, как безопасно обрабатывать данные и извлекать ценную информацию.

• Информатика включает в себя научные способы поиска решения проблемы, наука о данных занимается поиском способов организации и обработки данных. 

Это ни в коем случае не исчерпывающий список различий между двумя понятиями, но он охватывает некоторые из основных. 

Роль и навыки Data Scientist

Специалисты по данным тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами и руководителями организации, чтобы понять, каковы цели. Затем они могут изучить, как данные можно использовать для достижения этих целей, и продвигать бизнес вперед. 

Специалисты по данным должны быть адаптируемыми и гибкими, всегда открытыми для новых идей. Они также должны иметь возможность разрабатывать и предлагать инновационные решения, особенно в связи с тем, что такие области, как искусственный интеллект, продолжают бурно развиваться. 

Обычно работая с разными командами, специалисты по данным должны иметь представление о бизнес-решениях в разных отделах. Это позволит им сосредоточить свои усилия на проектах данных, которые будут играть решающую роль в процессах принятия решений в компании. Они также должны иметь глубокое понимание того, какие данные компания должна собирать и использовать. 

По мере того, как роль специалиста по обработке и анализу данных продолжает все больше интегрироваться в бизнес, они будут лучше понимать поведение клиентов и способы эффективного использования данных для улучшения всего бизнеса сверху донизу. 

*Если вы заинтересованы в развитии навыков работы с данными, обязательно ознакомьтесь с нашим «7 лучших сертификатов Data Science". 

Роль и навыки компьютерного ученого

Ученые-компьютерщики больше занимаются математикой и осмыслением проблем, связанных с вычислениями. Помимо этого, они также пишут код, разрабатывают веб-сайты и создают приложения. Математические модели, разработанные учеными-компьютерщиками, представляют собой интерактивные инструменты, сокращающие разрыв между машиной и человеком. 

Профессионалы, стремящиеся добиться успеха в этой области, должны уметь брать теорию и претворять ее в жизнь. Они также должны быть высокоэффективными в программировании, с глубоким знанием различных языков программирования.  

Преподавание и навыки работы с компьютером — это не все, что составляет специалиста по данным. Они также должны обладать сильными навыками общения и работы в команде, так как они не будут работать в одиночку. 

Области науки о данных и компьютерных наук являются двумя наиболее важными в нашем мире, управляемом данными. Они будут только продолжать становиться более продвинутыми и приводить к инновациям во всех секторах.